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神經元網絡
鎖定
神經元網絡
[1]
(network of neuron)一種複雜網絡系統。
1943年，美國心理學家麥卡洛克(McCul-loch, W. S.)和數學家皮特斯(Pitts , W.)提出的利用神經元網絡對信息進行處理的數學模型，以及1949年希博(Hebb)提出的神經元之間連結強度變化的學習規則，即希博規則，開創了神經元網絡的新局面。
- 中文名
- 神經元網絡
- 外文名
- network of neuron
神經元網絡，是由大量類似於神經元的處理單元相互連結，而形成的非線性複雜網絡系統。
它是在現代神經科學研究成果的基礎上提出的，試圖通過模擬大腦神經元網絡處理、記憶信息的方式，完成人腦那樣的信息處理功能，是非線性的並行結構。
神經元網絡的運行方式，有前饋式網絡和反饋式網絡。
前饋式網絡，採用分層網絡結構形式，實現從輸入層結點的狀態空間，到輸出層狀態空間的非線性映射，它廣泛採用於模式分類、特徵抽取等方面。
反饋式網絡，採用相互連結型網絡結構形式，所在結點既可以輸入，又是計算單元，同時向外輸出，它用於優化計算和聯想記憶。
值得注意的是，人工神經元網絡，和真正的人腦工作方式還是有着較大的區別。
關於人腦的運作原理，學界仍存在着很大的盲點。
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