神经网络原理及应用
神经网络是人工智能领域中的一类重要模型，模拟了生物神经网络的结构和功能。神经网络的发展历程可以追溯到1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为MP模型。他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。
神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。根据连接的拓扑结构，神经网络模型可以分为：前向网络、反馈网络等。前向网络中各个神经元接受前一级的输入，并输出到下一级，网络中没有反馈，可以用一个有向无环路图表示。反馈网络网络内神经元间有反馈，可以用一个无向的完备图表示。Hopfield网络、波耳兹曼机均属于反馈网络类型。
学习是神经网络研究的一个重要内容，它的适应性是通过学习实现的。根据环境的变化，对权值进行调整，改善系统的行为。Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。Hebb规则认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位，突触的联系强度随着突触前后神经元的活动而变化。在此基础上，人们提出了各种学习规则和算法，以适应不同网络模型的需要。
非监督学习时，事先不给定标准样本，直接将网络置于环境之中，学习阶段与工作阶段成为一体。非监督学习最简单的例子是Hebb学习规则。竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子，它是根据已建立的聚类进行权值调整。自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。
研究神经网络的非线性动力学性质，主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论，来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质，探索神经网络的协同行为和集体计算功能，了解神经信息处理机制。为了探讨神经网络在整体性和模糊性方面处理信息的可能，混沌理论的概念和方法将会发挥作用。
神经网络的应用非常广泛，包括图像识别、自然语言处理、机器学习等领域。神经网络模型可以用于解决复杂优化问题、机器学习问题和图像识别问题等。同时，神经网络也可以应用于机器人、自动控制、数据挖掘等领域。
神经网络原理及应用是人工智能领域中的一门重要学科，它的发展历程延续了半个世纪，涵盖了神经网络的基本概念、模型、学习算法和应用领域等方面的内容。
