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什么是人工神经网络
2020/8/10 8:47:55     事业单位考试招聘网  浏览次数:                                字号:T | T
[ 导读 ] 最新基础计算机技术。

什么是人工神经网络
迄今为止的各代计算机都是基于冯·诺依曼工作原理:其信息存储与处理是分开的,即存储器与处理器相互独立;理的信息必须是形式化信息,即用二进制编码定义的文字、符号、数字、指令和各种规范化的数据格式、命令格式等;而信息处理的方式必须是串行的,即CP不断地重复取址、译码、执行、存储这4个步骤。这种计算机的结构和串行工作方式决定了它只擅长于数值和逻辑运算。
人类的大脑大约有1.4×101个神经细胞,亦称为神经元。每个神经元有数以千计的通道同其他神经元广泛地相互连接,形成复杂的生物神经网络。生物神经网络以神经元为基本信息处理单元,对信息进行分布式存储与加工,这种信息加工与存储相结合的群体协同工作方式使得人脑呈现出目前计算机无法模拟的神奇智能。为了进一步模拟人脑的形象思维方式,人们不得不跳出冯·诺依曼计算机的框架另辟蹊径。而从模拟人脑生物神经网络的信息存储、加工处理机制入手,设计具有人类思维特点的智能机器,无疑是最有希望的途径之一。
用计算方法对神经网络信息处理规律进行探索称为计算神经科学,该方法对于阐明人脑的工作原理具有深远意义人脑的信息处理机制是在漫长的进化过程中形成和完善的。虽然近年来,在细胞和分子水平上对脑结构和脑功能的研究已经有了长足的发展。然而到目前为止,人类对神经系统内的电信号和化学信号是怎样被用来处理信息的只有模糊的概念尽管如此把通过分子和细胞水平的技术所达到的微观层次与通过行为研究达到的系统层次结合起来,可以形成对人脑神经网络的基本认识。在此基本认识的基础上,以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象,并建立某种简化模型,就称为人工神经网络(Artificial Ncural Network,ANN)人工神经网络远不是人脑生物神经网络的真实写照,而只是对它的简化抽象与模拟。揭示人脑的奥妙不仅需要各学科的交叉和各领域专家的协作,还需要测试手段的进一步发展。尽管如此,目前已提出上百种人工神经网络模型。令人欣慰的是,这种简化模型的确能反映出人脑的许多基本特性,如自适应性、自组织性和很强的学习能力。它们在模式识别、系统辨识、自然语言理解、智能机器人信号处理、自动控制、组合优化、预测预估、故障诊断、医学与经济学等领域已成功地解决了,许多现代计算机难以解决的实际问题,现出良好的智能特性。
目前,关于人工神经网络的定义尚不统一,例如,美国神经网络学家Hecht Hielsen关于人工神经网络的一般定义是神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算系统,该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息的”。美国国防高级研究计划局关于人工神经网络的解释是:“人工神经网络是一个由许多简单的并行工作的处理单元组成的系统,其功能取决于网络的结构、连接强度以及各单元的处理方式综合人工神经网络的来源、特点及各种解释,可以简单表述为:人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的脑式智能信息处理系统。为叙述简便,后面常将人工神经网络简称为神经网络。

(编辑:admin)

标签:计算机基础 计算机网络 神经基础
 
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