介紹人工神經網路的發展歷程和分類

2022-08-28 16:33:07 字數 1452 閱讀 8471

2023年,心理學家和數理邏輯學家建立了神經網路和數學模型,稱為mp模型。他們通過mp模型提出了神經元的形式化數學描述和網路結構方法,證明了單個神經元能執行邏輯功能,從而開創了人工神經網路研究的時代。2023年,心理學家提出了突觸聯絡強度可變的設想。

60年代,人工神經網路的到了進一步發展,更完善的神經網路模型被提出。其中包括感知器和自適應線性元件等。等仔細分析了以感知器為代表的神經網路系統的功能及侷限後,於2023年出版了《perceptron》一書,指出感知器不能解決高階謂詞問題。

他們的論點極大地影響了神經網路的研究,加之當時序列計算機和人工智慧所取得的成就,掩蓋了發展新型計算機和人工智慧新途徑的必要性和迫切性,使人工神經網路的研究處於低潮。在此期間,一些人工神經網路的研究者仍然致力於這一研究,提出了適應諧振理論(art網)、自組織對映、認知機網路,同時進行了神經網路數學理論的研究。以上研究為神經網路的研究和發展奠定了基礎。

2023年,美國加州工學院物理學家提出了hopfield神經網格模型,引入了「計算能量」概念,給出了網路穩定性判斷。 2023年,他又提出了連續時間hopfield神經網路模型,為神經計算機的研究做了開拓性的工作,開創了神經網路用於聯想記憶和優化計算的新途徑,有力地推動了神經網路的研究,2023年,又有學者提出了波耳茲曼模型,在學習中採用統計熱力學模擬退火技術,保證整個系統趨於全域性穩定點。2023年進行認知微觀結構地研究,提出了並行分布處理的理論。

人工神經網路的研究受到了各個發達國家的重視,美國國會通過決議將2023年1月5日開始的十年定為「腦的十年」,國際研究組織號召它的成員國將「腦的十年」變為全球行為。在日本的「真實世界計算(rwc)」專案中,人工智慧的研究成了乙個重要的組成部分。

人工神經網路的模型很多,可以按照不同的方法進行分類。其中,常見的兩種分類方法是,按照網路連線的拓樸結構分類和按照網路內部的資訊流向分類。按照網路拓樸結構分類網路的拓樸結構,即神經元之間的連線方式。

按此劃分,可將神經網路結構分為兩大類:層次型結構和互聯型結構。層次型結構的神經網路將神經元按功能和順序的不同分為輸出層、中間層(隱層)、輸出層。

輸出層各神經元負責接收來自外界的輸入資訊,並傳給中間各隱層神經元;隱層是神經網路的內部資訊處理層,負責資訊變換。根據需要可設計為一層或多層;最後乙個隱層將資訊傳遞給輸出層神經元經進一步處理後向外界輸出資訊處理結果。而互連型網路結構中,任意兩個節點之間都可能存在連線路徑,因此可以根據網路中節點的連線程度將互連型網路細分為三種情況:

全互連型、區域性互連型和稀疏連線型。另一方面按照網路資訊流向分類從神經網路內部資訊傳遞方向來看,可以分為兩種型別:前饋型網路和反饋型網路。

單純前饋網路的結構與分層網路結構相同,前饋是因網路資訊處理的方向是從輸入層到各隱層再到輸出層逐層進行而得名的。前饋型網路中前一層的輸出是下一層的輸入,資訊的處理具有逐層傳遞進行的方向性,一般不存在反饋環路。因此這類網路很容易串聯起來建立多層前饋網路。

反饋型網路的結構與單層全互鏈結構網路相同。在反饋型網路中的所有節點都具有資訊處理功能,而且每個節點既可以從外界接受輸入,同時又可以向外界輸出。

人工神經網路演算法簡介

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