高等教育ch神经网络理论基础oknewPPT学习教案.pptx

【神经网络理论基础】 神经网络，作为一种模仿人脑工作机理的数学模型，源自对人脑生物神经元网络的研究。冯·诺依曼型计算机虽然在信息化社会中扮演着核心角色，但面对某些人工智能问题时，其局限性逐渐显现。模糊控制虽解决了基于人类语言描述的智能控制问题，但它在处理数值数据和自我学习能力上远远不及人脑。 人工神经网络（ANN）是神经网络的一种，由大量简单的神经元相互连接而成，可以模拟大脑的基本功能和思维方式。每个神经元通过接收其他神经元的信号并根据特定的阈值判断是否激活，这种模式在生物学中称为突触连接。这种模型最早可追溯到19世纪末对大脑神经元的研究，以及1943年McCulloch和Pitts提出的MP模型，以及后来的Hebb学习法则。 感知机作为现代神经计算的起点，由Block在1962年证明了其学习收敛性，引发了一次神经网络研究热潮。然而，从1969年至1982年，神经网络研究进入低潮期，主要是由于理论局限和计算机技术的冲击。 1982年后，神经网络研究复兴，Hopfield神经网络模型的提出是关键转折点。Hopfield模型引入能量函数，使得网络状态在动态变化中寻找稳定状态，从而解决优化问题。1986年，Rumelhart等人提出的BP（反向传播）网络成为至今最广泛应用的多层神经网络模型，极大地推动了神经网络的发展。 此外，Sejnowski等人对神经网络在语音信息处理上的应用进行了研究。波尔兹曼机（Boltzmann Machine，BM）由Farmann和Hinton在1983年提出，引入了概率性的神经元行为，更接近模拟大脑的随机性决策过程。 这些理论和模型的发展揭示了神经网络在人工智能、机器学习、模式识别、数据挖掘等多个领域的巨大潜力，它们不断推动着信息技术的进步，尤其是在处理复杂问题和实现自我学习能力方面，逐渐弥补了传统计算机的不足。