ch6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在材料科學(xué)與工程中的應(yīng)用-在線瀏覽
2025-02-01 03:27本頁(yè)面
【正文】 ? 1） 信息的分布表示 ? 2） 運(yùn)算的全局并行與局部操作 ? 3） 處理的非線性特征 ? 對(duì)大腦基本特征的模擬 ? 1） 形式上：神經(jīng)元及其聯(lián)接； BN對(duì) AN ? 2） 表現(xiàn)特征：信息的存儲(chǔ)與處理 計(jì)算機(jī)應(yīng)用多媒體課件 引言 — ? 別名 ? 人工神經(jīng)系統(tǒng) （ ANS） ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （ NN） ? 自適應(yīng)系統(tǒng) （ Adaptive Systems） 、 自適應(yīng)網(wǎng) （ Adaptive Networks） ? 聯(lián)接模型 （ Connectionism） ? 神經(jīng)計(jì)算機(jī) （ Neuroputer） 計(jì)算機(jī)應(yīng)用多媒體課件 引言 — 自學(xué)習(xí) 自適應(yīng) 并行處理 分布表達(dá)與計(jì)算 計(jì)算機(jī)應(yīng)用多媒體課件 引言 — 歷史回顧 ? 萌芽期 （ 20世紀(jì) 40年代 ） ? 最早可以追溯到人類開(kāi)始研究自己的智能 ? 第一高潮期 （ 19501968） ? 代表作是單級(jí)感知器 （ Perceptron） ；可用電子線路模擬 ， ? 反思期 （ 19691982） ? 二十世紀(jì) 70年代和 80年代早期的研究結(jié)果 計(jì)算機(jī)應(yīng)用多媒體課件 引言 — 歷史回顧 ? 第二高潮期 （ 19831990） ? 1984年 ， Hopfield網(wǎng) 的電路 。（ Paker1982和 Werbos1974年 ） ? 1985年， UCSD的 Hinton、 Sejnowsky、 Rumelhart等人在 Hopfield網(wǎng)絡(luò)中引入了隨機(jī)機(jī)制，提出所謂的 Boltzmann機(jī)理 計(jì)算機(jī)應(yīng)用多媒體課件 引言 — 歷史回顧 ? 再認(rèn)識(shí)與應(yīng)用研究期 （ 1991 ） ? 問(wèn)題： 1） 應(yīng)用面還不夠?qū)? 2） 結(jié)果不夠精確 3） 存在可信度的問(wèn)題 計(jì)算機(jī)應(yīng)用多媒體課件 ? ? ? ? 計(jì)算機(jī)應(yīng)用多媒體課件 ? 人腦大約包含 1012個(gè)神經(jīng)元，分成約 1000種類型，每個(gè)神經(jīng)元大約與 102～ 104個(gè)其他神經(jīng)元相連接，形成極為錯(cuò)綜復(fù)雜而又靈活多變的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。同時(shí)，如此大量的神經(jīng)元與外部感受器之間的多種多樣的連接方式也蘊(yùn)含了變化莫測(cè)的反應(yīng)方式。它是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元。它是一個(gè)多輸入、單輸出的非線性元件。 ????njijiji xwI1?)( ii Ify ? ),2,1( njx j ????ijwi? )(?f 計(jì)算機(jī)應(yīng)用多媒體課件 1. 輸出激發(fā)函數(shù) 又稱為變換函數(shù)，它決定神經(jīng)元（節(jié)點(diǎn)）的輸出。函數(shù) 一般具有非線性特性。 2. 1. 閾值型函數(shù)（見(jiàn)圖（ a），（ b）） 3. 2. 飽和
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