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核数据处理2006b-6
核数据处理
第六章 人工神经网络
第六章 人工神经网络
成都理工大学 核自学院
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成都理工大学马英杰
人工神经网络
人工神经网络
主要内容
概述
在解谱中的应用
在岩性识别中的应用
成都理工大学马英杰
人工神经网络——概述
人工神经网络——概述
定义
神经网络(Neural Network )
生物神经网络(BNN):在神经生理学领域,神经
解剖学的范畴内指的是生物神经网络(Biological
Neural Networks ,简写为BNN) 。
人工神经网络(ANN):在信息,计算机科学等领
域内,指的则是向生命学习而构造的人工神经网
络(Artificial Neural Networks ,简写为ANN) 。
成都理工大学马英杰
人工神经网络——概述
人工神经网络——概述
定义
人工神经网络(Artificial Neural Networks )
由人工建立的以有向图为拓朴结构的动态系统,
它通过对连续或断续的输入状态响应而进行信息
处理。
即:它是一个超大规模非线性连续时间 自适应
信息处理系统。
实际上,人工神经网络是以对大脑的生理研究成
果为基础的,其目的在于模拟大脑的某些机理与
机制,实现某个方面的功能。
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人工神经网络——概述
人工神经网络——概述
人工神经网络发展史——3个阶段
第一阶段——启蒙时期(40年代-60年代)
神经网络理论研究的奠基阶段
1943年,神经生物学家McCulloch W.S.和青年数学
家Pitts W.A.合作,提出第一个人工神经元模型。
1949年,神经生物学家Hebb于1949年提出了连接权
值强化的Hubb法则。
……不断提出新的模型、理论
成都理工大学马英杰
人工神经网络——概述
人工神经网络——概述
人工神经网络发展史——3个阶段
第二阶段——低潮时期(60年代-80年代)
美国麻省理工学院著名的人工智能专家M·Minsky在
他的专著:Perceptrons (《感知机》)中的悲观结
论
冯·诺曼依计算机在技术、规模和速度方面的迅猛发
展。当时,很多学者都把将电脑向人脑接近的人工
智能发展方向,寄托在不断改进和提高现行计算机
的性能的途径上。
成都理工大学马英杰
人工神经网络——概述
人工神经网络——概述
人工神经网络发展史——3个阶段
第三阶段——复兴时期(80年代-至今)
由于传统计算机存在不可逾越的物理极限和霍普非尔德
(J· J· Hopfield)在人工神经网络研究中所取得的突破性进展,
国际上掀起了研究人工神经网络信息处理方法的热潮。
1987年6月,成立了国际人工神经网络学会(International
Neural Networks Society ,简称INNS) 。
1988年,人工神经网络杂志“Neural Networks”创立。
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