人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和分類(lèi)詳細(xì)說(shuō)明
資料介紹
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種應(yīng)用類(lèi)似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型。在工程與學(xué)術(shù)界也常直接簡(jiǎn)稱(chēng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型,由大量的節(jié)點(diǎn)(或稱(chēng)神經(jīng)元)和之間相互聯(lián)接構(gòu)成。每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一種特定的輸出函數(shù),稱(chēng)為激勵(lì)函數(shù)( activation function )。每?jī)蓚€(gè)節(jié)點(diǎn)間的連接都代表一個(gè)對(duì)于通過(guò)該連接信號(hào)的加權(quán)值, 稱(chēng)之為權(quán)重, 這相當(dāng)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶。網(wǎng)絡(luò)的輸出則依網(wǎng)絡(luò)的連接方式, 權(quán)重值和激勵(lì)函數(shù)的不同而不同。而網(wǎng)絡(luò)自身通常都是對(duì)自然界某種算法或者函數(shù)的逼近, 也可能是對(duì)一種邏輯策略的表達(dá)。
它的構(gòu)筑理念是受到生物(人或其他動(dòng)物) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能的運(yùn)作啟發(fā)而產(chǎn)生的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常是通過(guò)一個(gè)基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)類(lèi)型的學(xué)習(xí)方法( LearningMethod )得以?xún)?yōu)化,所以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的一種實(shí)際應(yīng)用,通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)學(xué)方法我們能夠得到大量的可以用函數(shù)來(lái)表達(dá)的局部結(jié)構(gòu)空間,另一方面在人工智能學(xué)的人工感知領(lǐng)域, 我們通過(guò)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用可以來(lái)做人工感知方面的決定問(wèn)題(也就是說(shuō)通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠類(lèi)似人一樣具有簡(jiǎn)單的決定能力和簡(jiǎn)單的判斷能力),這種方法比起正式的邏輯學(xué)推理演算更具有優(yōu)勢(shì)。
1943 年,心理學(xué)家W.S.McCulloch 和數(shù)理邏輯學(xué)家W.Pitts 建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)學(xué)模型, 稱(chēng)為MP模型。他們通過(guò)MP模型提出了神經(jīng)元的形式化數(shù)學(xué)描述和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方法, 證明了單個(gè)神經(jīng)元能執(zhí)行邏輯功能, 從而開(kāi)創(chuàng)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的時(shí)代。
1949 年,心理學(xué)家提出了突觸聯(lián)系強(qiáng)度可變的設(shè)想。60 年代,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的到了進(jìn)一步發(fā)展, 更完善的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被提出。其中包括感知器和自適應(yīng)線性元件等。M.Minsky 等仔細(xì)分析了以感知器為代表的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的功能及局限后,于1969 年出版了《Perceptron 》一書(shū),指出感知器不能解決高階謂詞問(wèn)題。他們的論點(diǎn)極大地影響了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。加之當(dāng)時(shí)串行計(jì)算機(jī)和人工智能所取得的成就,掩蓋了發(fā)展新型計(jì)算機(jī)和人工智能新途徑的必要性和迫切性,使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究處于低潮。
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