【摘要】：正人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network,ANN)是模擬生物神經(jīng)系統(tǒng),由多個(gè)相對(duì)獨(dú)立的神經(jīng)元彼此按照某種方式相互連接而成的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。最早的ANN模型M-P模型于1943年由美國心理學(xué)家McCulloch和數(shù)學(xué)家Pitts共同提出,證明單個(gè)神經(jīng)元具有執(zhí)行邏輯的功能,從而開創(chuàng)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的時(shí)代。1949年Hebb提出了至今仍對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論有著重要影響的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則,即在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,信息存儲(chǔ)在連接權(quán)中,神經(jīng)元之間突觸的結(jié)合強(qiáng)度是可變的,這種變化建立起神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的連接。此后Rosenblatt、Widrow以及Hoff又提出感知器模型,初步具備了學(xué)習(xí)、并行處理、分布存儲(chǔ)等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些基本特征。Minsky
[Abstract]:Positive artificial neural network (artificial neural network,ANN) is a computer network that simulates the biological nervous system and consists of several relatively independent neurons connected to each other in some way. The earliest ANN model M-P model was proposed by American psychologist McCulloch and mathematician Pitts in 1943. It is proved that a single neuron has the function of executing logic. In 1949, Hebb put forward the Hebb learning rule, which still has important influence on neural network theory, that is, in neural network, information is stored in connection right. The intensity of synapse binding between neurons is variable, and this change creates connections between neural networks. Since then, Rosenblatt,Widrow and Hoff have put forward the perceptron model, which has some basic characteristics of neural networks, such as learning, parallel processing, distributed storage and so on. Minsky
【作者單位】： 浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬婦產(chǎn)科醫(yī)院;
【基金】：浙江省科學(xué)技術(shù)廳公益性技術(shù)應(yīng)用研究項(xiàng)目(2011C23010)
【分類號(hào)】：R319

【參考文獻(xiàn)】

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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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本文編號(hào)：2221555