《模式识别原理、应用及实现》 课件 8.1人工神经网络的发展_第1页
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文档简介

8.1人工神经网络的发展武汉理工大学人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks，ANN)：简称神经网络。模拟人脑神经细胞的工作特点：与目前按串行安排程序指令的计算机结构截然不同。*单元间的广泛连接；*并行分布式的信息存贮与处理；*自适应的学习能力等。优点：(1)较强的容错性;(2)很强的自适应学习能力；(3)可将识别和若干预处理融为一体进行；(4)并行工作方式；(5)对信息采用分布式记忆，具有鲁棒性。四个发展阶段：第一阶段：启蒙期，始于1943年。形式神经元的数学模型提出。第二阶段：低潮期，始于1969年。《感知器》(Perceptions)一书出版，指出局限性。第三阶段：复兴期，从1982年到1986年。Hopfield的两篇论文提出新的神经网络模型；《并行分布处理》出版，提出反向传播算法。第四个阶段：1987年至今，趋于平稳。回顾性综述文章“神经网络与人工智能”。

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