人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )定義論文
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是在對人腦思維方式研究的基礎上，將其抽象模擬反映人腦基本功能的一種并行處理連接網(wǎng)絡(luò )。小編為大家整理的論文，希望大家喜歡。
摘 要
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是近年來(lái)迅猛發(fā)展的前沿課題，它對突破現有科學(xué)技術(shù)的瓶頸起到重大的作用。本文剖析了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的特征、模型結構以及未來(lái)的發(fā)展趨勢。
【關(guān)鍵詞】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 神經(jīng)元 矩陣
1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )概述
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(ANN)是一種用計算機網(wǎng)絡(luò )系統模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的智能神經(jīng)系統，它是在現代神經(jīng)生物學(xué)研究成果的基礎上發(fā)展起來(lái)的，模擬人腦信息處理機制的一種網(wǎng)絡(luò )系統，它不但具有處理數值數據的計算能力，而且還具有處理知識的學(xué)習、聯(lián)想和記憶能力。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模擬了大腦神經(jīng)元的組織方式，反映了人腦的一些基本功能，為研究人工智能開(kāi)辟了新的途徑。它具有以下基本特征：
1.1 并行分布性
因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中的神經(jīng)元排列并不是雜亂無(wú)章的，往往是以一種有規律的序列排列，這種結構非常適合并行計算。同時(shí)如果將每一個(gè)神經(jīng)元看作是一個(gè)基本的處理單元，則整個(gè)系統可以是一個(gè)分布式處理系統，使得計算快速。
1.2 可學(xué)習性和自適應性
一個(gè)相對很小的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可存儲大量的專(zhuān)家知識，并能根據學(xué)習算法，或利用指導系統模擬現實(shí)環(huán)境(稱(chēng)為有教師學(xué)習)，或對輸入進(jìn)行自適應學(xué)習(稱(chēng)為無(wú)教師學(xué)習)，可以處理不確定或不知道的事情，不斷主動(dòng)學(xué)習，不斷完善知識的存儲。
(3)魯棒性和容錯性
由于采用大量的神經(jīng)元及其相互連接，具有聯(lián)想映射與聯(lián)想記憶能力，容錯性保證網(wǎng)絡(luò )將不完整的、畸變的輸入樣本恢復成完整的原型，魯棒性使得網(wǎng)絡(luò )中的神經(jīng)元或突觸遭到破壞時(shí)網(wǎng)絡(luò )仍然具有學(xué)習和記憶能力，不會(huì )對整體系統帶來(lái)嚴重的影響。
1.3 泛化能力
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是大規模的非線(xiàn)性系統，提供了系統協(xié)同和自組織的潛力，它能充分逼近任意復雜的非線(xiàn)性關(guān)系。如果輸入發(fā)生較小變化，則輸出能夠保持相當小的差距。
1.4 信息綜合能力
任何知識規則都可以通過(guò)對范例的學(xué)習存儲于同一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的各連接權值中，能同時(shí)處理定量和定性的信息，適用于處理復雜非線(xiàn)性和不確定對象。
2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是在對人腦思維方式研究的基礎上，將其抽象模擬反映人腦基本功能的一種并行處理連接網(wǎng)絡(luò )。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的基本處理單元。
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的發(fā)展過(guò)程中，從不同角度對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行了不同層次的描述和模擬，提出了各種各樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型，其中最具有代表性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型有：感知器、線(xiàn)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、BP網(wǎng)絡(luò )、自組織網(wǎng)絡(luò )、徑向基函數網(wǎng)絡(luò )、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等等。
3 神經(jīng)元矩陣
神經(jīng)元矩陣是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的一種新構想，是專(zhuān)門(mén)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )打造的一個(gè)矩陣，它符合神經(jīng)元的一切特征。
神經(jīng)元矩陣采用矩陣形式，它可為n維向量組成。引入向量觸頭和信使粒的概念，向量觸頭可生長(cháng)，即長(cháng)度可變，方向可變，信使�？伞坝问帯痹诰仃囍�，建立各種聯(lián)系。如圖1即是神經(jīng)元矩陣模型
(1)容器可產(chǎn)生一種無(wú)形的約束力，使系統得以形成，容器不是全封閉的，從而保證系統與外界的溝通和交互;各向量間可用相互作用的力來(lái)聯(lián)系，而各個(gè)信使粒則受控于容器、中空向量以及其它的信使粒。各神經(jīng)元之間自主交互，神經(jīng)元矩陣是一種多層次的管理，即一層管理一層。系統具有明顯的層級制和分塊制，每層每塊均獨立且協(xié)同工作，即每層每塊均含組織和自組織因素。
(2)向量觸頭是中空的，信使�？梢酝ㄟ^(guò)向量或存儲于向量中，所以又稱(chēng)為中空向量。向量存儲了信使粒后，可以吸引更多的信使粒在附近，或使鄰近向量轉向、伸長(cháng)，進(jìn)而形成相對穩定的信息通路。
(3)當兩條或更多的信息通路匯集時(shí)，可能伴隨著(zhù)通路的增強、合并，以及信使粒的聚集、交換，這是神經(jīng)元矩陣運算的一種主要形式。通路的.形成過(guò)程，也就是是神經(jīng)元矩陣分塊、分層、形成聯(lián)接的過(guò)程，也為矩陣系統宏觀(guān)管理、層級控制的實(shí)現奠定了基礎。
神經(jīng)元矩陣亦是一種具有生物網(wǎng)絡(luò )特征的數學(xué)模型，綜合了數學(xué)上矩陣和向量等重要概念，是一種立體的矩陣結構。尤其是將矩陣的分塊特性和向量的指向特征結合起來(lái)，更好的體現了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的整體性和單元獨立性，系統的組織和自組織特征也更為凸顯。信使粒以“點(diǎn)”的數學(xué)概念，增強了系統的信息特征，尤其是增強了矩陣的存儲和運算功能。
4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的發(fā)展趨勢
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是邊緣性交叉科學(xué)，它涉及計算機、人工智能、自動(dòng)化、生理學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，研究它的發(fā)展具有非常重要意義。針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的社會(huì )需求以及存在的問(wèn)題，今后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的研究趨勢主要側重以下幾個(gè)方面。
4.1 增強對智能和機器關(guān)系問(wèn)題的認識
人腦是一個(gè)結構異常復雜的信息系統，我們所知道的唯一智能系統，隨著(zhù)信息論、控制論、計算機科學(xué)、生命科學(xué)的發(fā)展，人們越來(lái)越驚異于大腦的奇妙。對人腦智能化實(shí)現的研究，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )研究今后的需要增強的地發(fā)展方向。
4.2 發(fā)展神經(jīng)計算和進(jìn)化計算的理論及應用
利用神經(jīng)科學(xué)理論的研究成果，用數理方法探索智能水平更高的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型，深入研究網(wǎng)絡(luò )的算法和性能，使離散符號計算、神經(jīng)計算和進(jìn)化計算相互促進(jìn)，開(kāi)發(fā)新的網(wǎng)絡(luò )數理理論。
4.3 擴大神經(jīng)元芯片和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構的作用
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構體現了結構和算法的統一，是硬件和軟件的混合體，神經(jīng)元矩陣即是如此。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )既可以用傳統計算機來(lái)模擬，也可以用集成電路芯片組成神經(jīng)計算機，甚至還可以生物芯片方式實(shí)現，因此研制電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )計算機潛力巨大。如何讓傳統的計算機、人工智能技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )計算機相融合也是前沿課題，具有十分誘人的前景。
4.4 促進(jìn)信息科學(xué)和生命科學(xué)的相互融合
信息科學(xué)與生命科學(xué)的相互交叉、相互促進(jìn)、相互滲透是現代科學(xué)的一個(gè)顯著(zhù)特點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )與各種智能處理方法有機結合具有很大的發(fā)展前景，如與專(zhuān)家系統、模糊邏輯、遺傳算法、小波分析等相結合，取長(cháng)補短，可以獲得更好的應用效果。
參考文獻
[1]鐘珞.饒文碧.鄒承明著(zhù).人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )及其融合應用技術(shù).科學(xué)出版社.
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