读后感论文写论文读后感范文

读后感论文写论文读后感范文读后感论文写论文读后感范文 写你所感 读后所想 称之为读后感 每个人的感想都不一样 但 是如果你不知道怎么写或者需要找点范文来参考的时候 以下是为 大家的读后感论文怎么写 论文读后感范文 希望能够帮助到大家 读后感论文怎么写 内容 把你看过的书本 电影 电视 课文 看后 你对所看内容 的感受 想法写下来 把所受的启发 所受的教育写下来 一 题目 1 把你所看书本 课文的名字当成题目 通常是 读 有感 如 读 她是我的朋友 有感 2 直接把你对所看书的内容的感受当成题目 如 伟大的友谊 读 她是我的朋友 后的感受 二 开始 第一段 简单介绍你所看的书或课文是什么名字 看后的总体感受 如 我看了 她是我的朋友 这篇课课文后 感慨万千 三 过程 第二段 可以是多段 内容 边写文章内容 边写这一段内容的感受 边叙述内容边抒发 感情 1 首先对文章内容做个概括叙述 2 接着可以写对文章的总体内容的感受 或哪句话的内容的感受 或 写对文章写法的感受 或几句话 一句话的感受 注意 1 文章不以内容为主 而以作者的感受为主 2 文章不要求我们面面俱到 你只需要取最能打动你的一点 加以 展开 甚至可以抓住作品的一句话 一个细节 写出自己的想法 3 感受就是看后你的想法 四 结果 最后一段 读完书或课文后 你对自己今后的学业 生活的感触 信心 对现在 社会的一些呼吁 思考 如 读 精彩极了 和 糟糕透了 有感 前几天 我阅读了语文课本上 精彩极了 和 糟糕透了 这 篇文章 看着这篇文章的题目 我被它那奇特的命题深深地吸引住了 什么 精彩极了 又什么 糟糕透了 带着这些疑问 我仔细地阅读 起来 这篇文章主要讲的是巴迪在七八岁的时候写出了第一首诗 母亲看了以后 兴奋得眼睛发亮 称赞这首诗 精彩极了 而专搞 文学创作的父亲却评论这首诗 糟糕透了 多年来 这两种声音 一直交织在巴迪的耳际 它们像两堵墙 把巴迪夹在中间 使巴迪 始终沿着正确的方向前进 不骄傲 不自卑 最后终于成为一名作 家 读了这篇文章 我感到巴迪是一个十分幸运的孩子 因为 他既有 一个慈祥的母亲 又有一个严厉的父亲 有了母亲的鼓励 他不自 卑 不骄傲 增强了继续写作的信心 有了父亲的严厉 使他不被表 扬冲昏头脑 于是 不断的写出一篇篇出色的作品 这说明 一个 人在成长的过程 既需要鼓励 表扬 又需要受到批评 指教 才 能不断地提高自己 设想一下 如果巴迪的父母或是一起称赞他的 诗 精彩极了 或是一起评论他的诗 糟糕透了 那巴迪后来 怎能写出大量好的作品而成为作家呢 所以 巴迪父母教育孩子的做 法确实是非常明智的 在当今的社会里 只有像巴迪父母那样的家长 培养出来的孩子是 优秀的 出色的 我们又何尝不希望所有的家长都像巴迪父母那样 去教育自己的孩子呢 又如 读 弃婴 有感 我读了 弃婴 这篇文章后 我无比愤慨 有无限担忧 弃婴 大多数丢弃的都是女婴 为什么会这样 细细想来 都是封建 思想惹的祸 在这些人的心里 只有男的才能传宗接代 才会防老 女的是赔钱货 总归是别人家的 现在 我要告诉这些人 你们的 这种想法 错了 女孩也能挣钱 也能养老 先不说替父从军花木兰 太平天国女状元傅善祥 忧国忧民而被害 的秋谨 也不说两次获得诺贝尔奖的居里夫人 英国女首相撒切尔夫 人 从小又聋又盲却成为全球知名女作家的海伦 就在我们今天 女 名人也层出不穷 为共产主义献身的江姐 刘胡兰 深受学生欢迎 的著名作家冰心 女物理学家吴建雄 身患高位截瘫却自学成才的 张海迪真是说也说不完 谁说女子不如男 当今社会 当今社会主义社会 提倡人人平等的今天 提倡男女平 等的今天 提倡女权主义的今天 弃婴的人啊 你有没有想过被你丢 弃的孩子的未来 有没有 人都说虎毒不食子 如果你的孩子被你丢 弃之后 或者没等到人来抱养 就被什么吃了呢 又或者 抱养的人 因为这是抱来的孩子而虐待她呢 即使养父母对孩子好的 孩子知道 自己不是现在的父母亲生的 她又会怎么想 孩子的心又会受到怎样 的伤害 请别因为孩子的性别而丢弃她们 让这个社会男女平等起来吧 论文读后感范文 期近代数学方法课上老师讲授了一种新的方法叫做神经网络 神经网络 NNs 全称为人工神经网络 Artificial Neural Networks 简写为ANNs 简称神经网络 也称作连接模型 Connect ion Model 它是一种模范动物神经网络行为特征 进行分布式并行信 息处理的算法数学模型 这种网络依靠系统的复杂程度 通过调整 内部大量节点之间相互连接的关系 从而达到处理信息的目的 它 是一种大规模并行的非线性动力学系统 19xx年 心理学家W Mulloch和数理逻辑学家W Pitts在分析 总 结神经元基本特性的基础上首先提出神经元的数学模型 此模型沿 用至今 并且直接影响着这一领域研究的进展 因而 他们两人可 称为人工神经网络研究的先驱 19xx年冯 诺依曼领导的设计小组试制成功存储程序式电子计算机 标志着电子计算机时代的开始 19xx年 他在研究工作中比较了 人脑结构与存储程序式计算机的根本区别 提出了以简单神经元构 成的再生自动机网络结构 但是 由于指令存储式计算机技术的发 展非常迅速 迫使他放弃了神经网络研究的新途径 继续投身于指 令存储式计算机技术的研究 并在此领域作出了巨大贡献 虽然 冯 诺依曼的名字是与普通计算机联系在一起的 但他也是人工神 经网络研究的先驱之一 50年代末 F Rosenblatt设计制作了 感知机 它是一种多层的 神经网络 这项工作首次把人工神经网络的研究从理论探讨付诸工 程实践 当时 世界上许多实验室仿效制作感知机 分别应用于文 字识别 声音识别 声纳信号识别以及学习记忆问题的研究 然而 这次人工神经网络的研究高潮未能持续很久 许多人陆续放弃了 这方面的研究工作 这是因为当时数字计算机的发展处于全盛时期 许多人误以为数字计算机可以解决人工智能 模式识别 专家系 统等方面的一切问题 使感知机的工作得不到重视 其次 当时的电 子技术工艺水平比较落后 主要的元件是电子管或晶体管 利用它 们制作的神经网络体积庞大 价格昂贵 要制作在规模上与真实的 神经网络相似是完全不可能的 另外 在19xx年一本名为 感知机 的著作中指出线性感知机功能是有限的 它不能解决如异感这样的 基本问题 而且多层网络还不能找到有效的计算方法 这些论点促 使大批研究人员对于人工神经网络的前景失去信心 60年代末期 人工神经网络的研究进入了低潮 另外 在60年代初期 Widrow提出了自适应线性元件网络 这是一 种连续取值的线性加权求和阈值网络 后来 在此基础上发展了非 线性多层自适应网络 当时 这些工作虽未标出神经网络的名称 而实际上就是一种人工神经网络模型 随着人们对感知机兴趣的衰退 神经网络的研究沉寂了相当长的时 间 80年代初期 模拟与数字混合的超大规模集成电路制作技术提 高到新的水平 完全付诸实用化 此外 数字计算机的发展在若干 应用领域遇到困难 这一背景预示 向人工神经网络寻求出路的时 机已经成熟 美国的物理学家Hopfield于19xx年和19xx年在美国科 学院院刊上发表了两篇关于人工神经网络研究的论文 引起了巨大 的反响 人们重新认识到神经网络的威力以及付诸应用的现实性 随即 一大批学者和研究人员围绕着 Hopfield提出的方法展开了进一步的工作 形成了80年代中期以来 人工神经网络的研究热潮 神经网络的连接形式 1 前向网络 前向网络通常包括许多层 常见为三层网络 这种网络特点是只有前后相邻两层之间神经元相互连接 各神经元之间没有反馈 每个神经元可以从前一层接收多个输入 并只有一个输出送给下一个神经元 三层前向网络分为输入层 隐层和输出层 在前向网络中计算功能的节点 称为计算单元 而输入节点无计算功能 常见的是网络BP 2 反馈网络 从输出层到输入层有反馈 即每一个节点同时接收外来输入和其它节点的反馈输入 其中也包括神经元输出信号引回到本身输入构成的自环反馈 这种反馈网络每一个节点都是一个计算单元 典型是网络Hopfield 3 相互结合型网络 它属于网状结构 构成网络中各个神经元都可能相互双向联接 所有的神经元既作输入 同时也用于输出 这种网络对信息处理与前向网络不一样 在前向网络中 信息处理是从输入层依次通过中间层 隐层 到输出层 处理结束 而在这种网络中 如果在某一时刻从神经网络外部施加一个输入 各个神经元相互作用 直到使网络所有神经元的活性度或输出值 收敛于某个平均值为止作为信息处理的结束 4 混合型网络 上述的前向网络和相互结合型网络分别是典型的层状结构网络和网 络结构网络 介于这两种网络中间的一种联接方式 在前向网络的同一层间神经元有互联的结构 称为混合型网络 这种在同一层内的互联 目的是为了限制同层内神经元同时兴奋或抑制的神经元数目 以完成特定的功能 在网络上 我查阅了相关的文献 一篇关于关于神经网络用于机器 人控制的的论文说道 神经网络特别适合于机器人控制 是由于它具有下述显著特点 1 由于神经网络可以通过若干实例进行学习 所以把它用作控制器的时候 既不需要被控对象的数学模型 也不需要人们事先为它设计好控制算法 2 因为神经网络具有并行处理信息的能力 所以它同时能将输入的m 维向量变成输出的n 维向量 这样 神经网络可有效地处理视觉 听觉这一类需要复杂计算的感知信息 从而可能完成实时控制的任务 3 神经网络对外界环境或系统参数的意想不到的变化 具有很强的自适应性 因此神经网络控制系统具有大范围的适应能力 是一般的自适应控制系统所无法比拟的 如 婴儿 机器人 它安 装两只摄像机并具有五个自由度 众所周知 婴儿的特点就是爱动 大一点的婴儿则是看见什么都好奇 觉得新鲜 都想把看到的东西抓到手 起初 他们看见的东西不一定能够抓得着 但经过不断地实践 一旦有一次或几次成功了 这就是所谓的 无导师学习 能不能使现在的机器人也有这种技能呢 现在的工业机器人很难做到 因为现在的工业机器人要作什么都是由人事先计划好并作一遍才行 即所谓的 示教 再现 示教 再现 是一种有导师的学习 如机器人的支臂 手和各关节的尺寸都 准确知道 即如果运动模型已知的话 也可以把要作的事情 即任务 按时间顺序写成程序 计算机根据已知的模型将任务翻译成各个关节的 角度变化加以实现 这种控制方式的前提是模型必须已知 可是 上述的婴儿机器人不需要知道自己的模型 这样好像与人的本能更接近一些 人们虽然说不出自己手臂上的每根骨头的尺寸 但是人们的眼睛和手可以配合得非常默契 这种机能是靠学习得来的并以某种隐含的形式记在脑皮层的某个区 域 在学习过程中 这个隐含的内容也不断地更新自己 人由婴儿长成大人 骨骼和肌肉的力量一直在发生变化 脑中那个隐含的内容 知识和经验也不断调整自己 用自动控制的术语说 这就是控制系统的自适应性 应该指出 现代工业机器人的自适应性还极其有限 婴儿 机器人的工作过程 分为两个阶段 学习阶段和工作阶段 在学习阶段 婴儿手里握着一个圆柱体 在随机位置发生器的作用下 随机地摆成这个姿势或那个姿势 在这个过程中 摄像机将看到的一幅情景信息通过输入变换并进入神经网络 接着产生目标变换的输出 这个输出与随机位置产生器产生的实际输出的差值用来调整权变换 以使看到的和实际做到的不断地趋于一致 例如 经过1200 次姿势训练后 婴儿 机器人就学得很好了 在工作阶段 它可以把圆柱体摆在 婴儿 工作空间的任何一个位置和角度上 婴儿 机器人可以迅速地移动手臂 并用它的手准确地将圆柱体擒住 如果改变一下工作环境 例如将 婴儿 机器人的底坐上垫上点东西 婴儿 机器人第一次 擒获会失败 但它