本文選題：類(lèi)腦智能 + 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　； 參考：《計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》2016年08期

【摘要】：作為聯(lián)接主義智能實(shí)現(xiàn)的典范,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用廣泛互聯(lián)的結(jié)構(gòu)與有效的學(xué)習(xí)機(jī)制來(lái)模擬人腦信息處理的過(guò)程,是人工智能發(fā)展中的重要方法,也是當(dāng)前類(lèi)腦智能研究中的有效工具.在七十年的發(fā)展歷程中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)曾歷經(jīng)質(zhì)疑、批判與冷落,同時(shí)也幾度繁榮并取得了許多矚目的成就.從20世紀(jì)40年代的M-P神經(jīng)元和Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則,到50年代的Hodykin-Huxley方程、感知器模型與自適應(yīng)濾波器,再到60年代的自組織映射網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)認(rèn)知機(jī)、自適應(yīng)共振網(wǎng)絡(luò),許多神經(jīng)計(jì)算模型都發(fā)展成為信號(hào)處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理與優(yōu)化計(jì)算等領(lǐng)域的經(jīng)典方法,為該領(lǐng)域帶來(lái)了里程碑式的影響.目前,模擬人腦復(fù)雜的層次化認(rèn)知特點(diǎn)的深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為類(lèi)腦智能中的一個(gè)重要研究方向.通過(guò)增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)所構(gòu)造的"深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)"使機(jī)器能夠獲得"抽象概念"能力,在諸多領(lǐng)域都取得了巨大的成功,又掀起了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的一個(gè)新高潮.文中回顧了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程,綜述了其當(dāng)前研究進(jìn)展以及存在的問(wèn)題,展望了未來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向.
[Abstract]:As an example of intelligent realization of connectionism, neural network is an important method in the development of artificial intelligence, which uses extensive interconnected structure and effective learning mechanism to simulate the process of human brain information processing. It is also an effective tool in the research of brain-like intelligence. In the development of 70 years, neural networks have been questioned, criticized and ignored, but also several times prosperity and made a lot of achievements. From M-P neurons and Hebb learning rules in the 1940s to Hodykin-Huxley equations in the 1950s, perceptron models and adaptive filters, to self-organizing mapping networks, neural cognitive machines, adaptive resonance networks in the 1960s, Many neural computing models have developed into classical methods in the fields of signal processing, computer vision, natural language processing and optimization computing, which have brought about a milestone impact in this field. At present, deep learning, which simulates the complex and hierarchical cognitive characteristics of the human brain, has become an important research direction in brain-like intelligence. The "deep neural network", which is constructed by increasing the number of network layers, enables the machine to acquire the "abstract concept" capability. It has achieved great success in many fields and set off a new climax in the research of neural networks. This paper reviews the development of neural networks, summarizes their current research progress and existing problems, and looks forward to the future development of neural networks.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)智能感知與圖像理解教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室智能感知與計(jì)算國(guó)際聯(lián)合研究中心智能感知與計(jì)算國(guó)際合作聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室;西安電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家“九七三”重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目基金(2013CB329402) 國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃(91438201,91438103) 教育部“長(zhǎng)江學(xué)者和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)發(fā)展計(jì)劃”(IRT_15R53)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP183

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

1 王守覺(jué);曹文明;;半導(dǎo)體神經(jīng)計(jì)算機(jī)的硬件實(shí)現(xiàn)及其在連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用[J];電子學(xué)報(bào);2006年02期

2 王守覺(jué);仿生模式識(shí)別(拓?fù)淠Ｊ阶R(shí)別)——一種模式識(shí)別新模型的理論與應(yīng)用[J];電子學(xué)報(bào);2002年10期

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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1 王守覺(jué),王柏南;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多維空間幾何分析及其理論[J];電子學(xué)報(bào);2002年01期

2 王守覺(jué),李兆洲,陳向東,王柏南;通用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件中神經(jīng)元基本數(shù)學(xué)模型的討論[J];電子學(xué)報(bào);2001年05期

3 黃海，

本文編號(hào)：1873798