人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來(lái)迅猛發(fā)展的前沿課題，它對(duì)突破現(xiàn)有科學(xué)技術(shù)的瓶頸起到重大的作用。以下是學(xué)習(xí)啦小編整理分享的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)論文的相關(guān)資料，歡迎閱讀!

　　人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)論文篇一

　　摘 要

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來(lái)迅猛發(fā)展的前沿課題，它對(duì)突破現(xiàn)有科學(xué)技術(shù)的瓶頸起到重大的作用。本文剖析了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征、模型結(jié)構(gòu)以及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

　　【關(guān)鍵詞】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)元 矩陣

　　1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是一種用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能神經(jīng)系統(tǒng)，它是在現(xiàn)代神經(jīng)生物學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，模擬人腦信息處理機(jī)制的一種網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它不但具有處理數(shù)值數(shù)據(jù)的計(jì)算能力，而且還具有處理知識(shí)的學(xué)習(xí)、聯(lián)想和記憶能力。

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬了大腦神經(jīng)元的組織方式，反映了人腦的一些基本功能，為研究人工智能開(kāi)辟了新的途徑。它具有以下基本特征：

　　1.1 并行分布性

　　因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元排列并不是雜亂無(wú)章的，往往是以一種有規(guī)律的序列排列，這種結(jié)構(gòu)非常適合并行計(jì)算。同時(shí)如果將每一個(gè)神經(jīng)元看作是一個(gè)基本的處理單元，則整個(gè)系統(tǒng)可以是一個(gè)分布式處理系統(tǒng)，使得計(jì)算快速。

　　1.2 可學(xué)習(xí)性和自適應(yīng)性

　　一個(gè)相對(duì)很小的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可存儲(chǔ)大量的專(zhuān)家知識(shí)，并能根據(jù)學(xué)習(xí)算法，或利用指導(dǎo)系統(tǒng)模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境(稱(chēng)為有教師學(xué)習(xí))，或?qū)斎脒M(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)(稱(chēng)為無(wú)教師學(xué)習(xí))，可以處理不確定或不知道的事情，不斷主動(dòng)學(xué)習(xí)，不斷完善知識(shí)的存儲(chǔ)。

　　(3)魯棒性和容錯(cuò)性

　　由于采用大量的神經(jīng)元及其相互連接，具有聯(lián)想映射與聯(lián)想記憶能力，容錯(cuò)性保證網(wǎng)絡(luò)將不完整的、畸變的輸入樣本恢復(fù)成完整的原型，魯棒性使得網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元或突觸遭到破壞時(shí)網(wǎng)絡(luò)仍然具有學(xué)習(xí)和記憶能力，不會(huì)對(duì)整體系統(tǒng)帶來(lái)嚴(yán)重的影響。

　　1.3 泛化能力

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大規(guī)模的非線性系統(tǒng)，提供了系統(tǒng)協(xié)同和自組織的潛力，它能充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系。如果輸入發(fā)生較小變化，則輸出能夠保持相當(dāng)小的差距。

　　1.4 信息綜合能力

　　任何知識(shí)規(guī)則都可以通過(guò)對(duì)范例的學(xué)習(xí)存儲(chǔ)于同一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各連接權(quán)值中，能同時(shí)處理定量和定性的信息，適用于處理復(fù)雜非線性和不確定對(duì)象。

　　2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在對(duì)人腦思維方式研究的基礎(chǔ)上，將其抽象模擬反映人腦基本功能的一種并行處理連接網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元。

　　在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過(guò)程中，從不同角度對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了不同層次的描述和模擬，提出了各種各樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中最具有代表性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有：感知器、線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP網(wǎng)絡(luò)、自組織網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。

　　3 神經(jīng)元矩陣

　　神經(jīng)元矩陣是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一種新構(gòu)想，是專(zhuān)門(mén)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)打造的一個(gè)矩陣，它符合神經(jīng)元的一切特征。

　　神經(jīng)元矩陣采用矩陣形式，它可為n維向量組成。引入向量觸頭和信使粒的概念，向量觸頭可生長(zhǎng)，即長(zhǎng)度可變，方向可變，信使?？?ldquo;游蕩”在矩陣中，建立各種聯(lián)系。如圖1即是神經(jīng)元矩陣模型

　　(1)容器可產(chǎn)生一種無(wú)形的約束力，使系統(tǒng)得以形成，容器不是全封閉的，從而保證系統(tǒng)與外界的溝通和交互;各向量間可用相互作用的力來(lái)聯(lián)系，而各個(gè)信使粒則受控于容器、中空向量以及其它的信使粒。各神經(jīng)元之間自主交互，神經(jīng)元矩陣是一種多層次的管理，即一層管理一層。系統(tǒng)具有明顯的層級(jí)制和分塊制，每層每塊均獨(dú)立且協(xié)同工作，即每層每塊均含組織和自組織因素。

　　(2)向量觸頭是中空的，信使?？梢酝ㄟ^(guò)向量或存儲(chǔ)于向量中，所以又稱(chēng)為中空向量。向量存儲(chǔ)了信使粒后，可以吸引更多的信使粒在附近，或使鄰近向量轉(zhuǎn)向、伸長(zhǎng)，進(jìn)而形成相對(duì)穩(wěn)定的信息通路。

　　(3)當(dāng)兩條或更多的信息通路匯集時(shí)，可能伴隨著通路的增強(qiáng)、合并，以及信使粒的聚集、交換，這是神經(jīng)元矩陣運(yùn)算的一種主要形式。通路的形成過(guò)程，也就是是神經(jīng)元矩陣分塊、分層、形成聯(lián)接的過(guò)程，也為矩陣系統(tǒng)宏觀管理、層級(jí)控制的實(shí)現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。

　　神經(jīng)元矩陣亦是一種具有生物網(wǎng)絡(luò)特征的數(shù)學(xué)模型，綜合了數(shù)學(xué)上矩陣和向量等重要概念，是一種立體的矩陣結(jié)構(gòu)。尤其是將矩陣的分塊特性和向量的指向特征結(jié)合起來(lái)，更好的體現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整體性和單元獨(dú)立性，系統(tǒng)的組織和自組織特征也更為凸顯。信使粒以“點(diǎn)”的數(shù)學(xué)概念，增強(qiáng)了系統(tǒng)的信息特征，尤其是增強(qiáng)了矩陣的存儲(chǔ)和運(yùn)算功能。

　　4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢(shì)

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是邊緣性交叉科學(xué)，它涉及計(jì)算機(jī)、人工智能、自動(dòng)化、生理學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，研究它的發(fā)展具有非常重要意義。針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社會(huì)需求以及存在的問(wèn)題，今后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究趨勢(shì)主要側(cè)重以下幾個(gè)方面。

　　4.1 增強(qiáng)對(duì)智能和機(jī)器關(guān)系問(wèn)題的認(rèn)識(shí)

　　人腦是一個(gè)結(jié)構(gòu)異常復(fù)雜的信息系統(tǒng)，我們所知道的唯一智能系統(tǒng)，隨著信息論、控制論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、生命科學(xué)的發(fā)展，人們?cè)絹?lái)越驚異于大腦的奇妙。對(duì)人腦智能化實(shí)現(xiàn)的研究，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究今后的需要增強(qiáng)的地發(fā)展方向。

　　4.2 發(fā)展神經(jīng)計(jì)算和進(jìn)化計(jì)算的理論及應(yīng)用

　　利用神經(jīng)科學(xué)理論的研究成果，用數(shù)理方法探索智能水平更高的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，深入研究網(wǎng)絡(luò)的算法和性能，使離散符號(hào)計(jì)算、神經(jīng)計(jì)算和進(jìn)化計(jì)算相互促進(jìn)，開(kāi)發(fā)新的網(wǎng)絡(luò)數(shù)理理論。

　　4.3 擴(kuò)大神經(jīng)元芯片和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的作用

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)體現(xiàn)了結(jié)構(gòu)和算法的統(tǒng)一，是硬件和軟件的混合體，神經(jīng)元矩陣即是如此。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既可以用傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)來(lái)模擬，也可以用集成電路芯片組成神經(jīng)計(jì)算機(jī)，甚至還可以生物芯片方式實(shí)現(xiàn)，因此研制電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)潛力巨大。如何讓傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)、人工智能技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)相融合也是前沿課題，具有十分誘人的前景。

　　4.4 促進(jìn)信息科學(xué)和生命科學(xué)的相互融合

　　信息科學(xué)與生命科學(xué)的相互交叉、相互促進(jìn)、相互滲透是現(xiàn)代科學(xué)的一個(gè)顯著特點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與各種智能處理方法有機(jī)結(jié)合具有很大的發(fā)展前景，如與專(zhuān)家系統(tǒng)、模糊邏輯、遺傳算法、小波分析等相結(jié)合，取長(zhǎng)補(bǔ)短，可以獲得更好的應(yīng)用效果。

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