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文档简介

神经网络发展

一、神经网络的兴起*1943年，心理学家McCullch、数学家Pitts提出形式神经元模型，MP，开创了神经科学理论时代；*1944年，Hebb提出改变神经元连接强度的Hebb规则；*1957年，Rosenblatt提出感知机（Perceptron）概念；*1962年，Widrow提出自适应线性元件（Adaline）；*1969年，Minsky和Papert出版了颇有影响的《Perceptron》一书，得出悲观结论，神经网络研究进入低谷1、Minsky的学术地位影响2、VonNeumann计算机处于全胜时期，掩盖了人工智能的必要性和迫切性神经网络发展二、低谷期的探索*Grossberg提出了自适应共振理论；*Kohonen（芬兰）自组织映射理论；*Fukushima提出神经认知网络理论；*Amari（甘利）致力于神经网络有关数学理论研究；*Anderson提出BSB模型；*Webos提出BP理论，为神经网络研究发展奠定理论基础。神经网络发展三、挫折与思考70年代遇到的挫折：1、研究和试图模拟视觉、听觉的人工智能专家遇到的理论挑战；2、计算机制造专家遇到线路微型化的物理极限；3、人们习以为常的知识难以“教给”计算机。

思考的两个问题：1、VonNeumann计算机到底能走多远？2、人脑的智能是否可以在计算机中重现？神经网络发展四、神经网络的再次高潮*1982，Hopfield（加州理工）提出Hopfield网络模型，引入能量函数概念、给出稳定性判据，有力推动了神经网络研究；*Feldmann和Ballard指出人工智能计算与生物计算的不同，给出并性分布处理的原则*Hinton和Sejnowski提出Boltzman

机模型*Rumelhart和McClellandt提出PDP（并性分布处理理论），致力于微观结构探索，并发展了多层网络的BP算法；神经网络的应用领域

智能控制，模式识别，计算机视觉

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