“人脑是如何工作的?”
“人类能否制作模拟人脑的人工神经元?”
多少年以来,人们从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图认识并解答上述问题。在寻找上述问题答案的研究过程中,逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域,称之为“神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域,这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。不同领域的科学家又从各自学科的兴趣与特色出发,提出不同的问题,从不同的角度进行研究。
心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制,弄清人脑功能的机理,建立人类认知过程的微结构理论。
生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展,同时也寄希望于临床医学的新突破;信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决不能解决或解决起来有极大困难的大量问题,构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。
BP神经网络的起源学说
人工神经元的研究起源于脑神经元学说。19世纪末,在生物、生理学领域,Waldeger等人创建了神经元学说。人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。大脑皮层包括有100亿个以上的神经元,每立方毫米约有数万个,它们互相联结形成神经网络,通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息,传递至中...
BP神经网络起源学说
人工神经元的研究起源于19世纪末的脑神经元学说,由Waldeger等人提出,这一理论揭示了复杂神经系统由无数神经元构成的基本原理。大脑皮层包含着超过100亿个神经元,形成复杂的神经网络,它们通过感觉器官接收内外信息,通过分析和综合在中枢神经系统进行处理,再通过运动神经控制全身机能。人工神经网络作为模仿,...
BP神经网络的梳理
各种高大上的神经网络都是基于BP网络出发的,最基础的原理都是由BP网络而来 [1] ,另外由于BP神经网络结构简单,算法经典, 是神经网络中应用最广泛的一种。BP神经网络(back propagation neural network)全称是反向传播神经网络。神经网络发展部分背景如下 [2] :为解决非线性问题,BP神经网络应运而生。
BP神经网络和感知器有什么区别?
1、发展背景不同:感知器是Frank Rosenblatt在1957年所发明的一种人工神经网络,可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络,是一种二元线性分类器。而BP神经网络发展于20世纪80年代中期,David Runelhart。Geoffrey Hinton和Ronald W-llians、DavidParker等人分别独立发现了误差反向传播算法,简称BP,系...
BP神经网络的研究背景
心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制,弄清人脑功能的机理,建立人类认知过程的微结构理论。生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展,同时也寄希望于临床医学的新突破;信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的...
bp神经网络
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。人工神经网络就是...
bp神经网络算法介绍
BP神经网络,作为1986年由Rumelhart和McCelland领导的研究团队所创建的代表性算法,因其误差逆传播的训练特性而广受欢迎。它是一种多层前馈网络,能够学习并存储复杂的输入-输出映射关系,无需预先知道具体的数学描述。BP网络的核心学习机制基于最速下降法,通过反向传播调整权值和阈值,目标是减小网络误差的...
神经网络——BP算法
BP算法是迄今最成功的神经网络学习算法,现实任务中使用神经网络时,大多是在使用BP算法进行训练[2],包括最近炙手可热的深度学习概念下的卷积神经网络(CNNs)。BP神经网络是这样一种神经网络模型,它是由一个输入层、一个输出层和一个或多个隐层构成,它的激活函数采用sigmoid函数,采用BP算法训练的多层...
BP神经网络发展历史
BP神经网络发展历史概述人工神经网络的起源可以追溯到1943年,心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts合作提出神经元数学模型,奠定了人工神经网络的基础,他们被视为这一领域的先驱。1945年,冯·诺依曼领导的研究团队发明了存储程序式电子计算机,但他并未停留在计算机技术上,而是尝试了神经网络构想,...
什么是BP神经网络?
BP 神经网络算法在理论上可以逼近任意函数,基本的结构由非线性变化单元组成,具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定,灵活性很大,在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许 多领域都有着广泛的应用前景。人工神经元的研究起...