基于卷积神经网络的图像检测.pdf
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2021-10-18
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绪论
第一章绪论
1.1 研究背景
1.1.1 人工神经网络的发展
纵观人工神经网络的发展历史，有经历过高潮期，也有衰落的时候。
上世纪四十年代，Mcculloch 和 Pitts 以他们对生物神经元的了解，提出了
MP 神经元模型。示意图如下：
.
.
.
.
图 1-1 MP 神经元模型
表 1-1 生物神经元与 MP 模型对比
生物神
经元
MP 模
型
神经元 输入信
号
权值 输出 总和 膜电位 阈值
这是第一个用数学方法描述的生物神经元的结构，从此有了人工神经网络这
一概念，也开始了它的漫漫发展历程。
随后，Hebb 注意到了生物的条件反射与人工神经网络的联系，并提出了 Hebb
学习规则。该学习规则包含有一个算法：
该算法表示权值的误差是和网络输入和网络输出是成正比关系的。在此之
后，人们对这种算法进行优化创新，新的算法和规则纷纷涌现。
到了上世纪五十年代，感知机（ Perceptron）模型问世，它融合了一些现代
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