人工神经网络简介(共7页).doc

精选优质文档-倾情为你奉上人工神经网络简介一、人工神经网络的发展Mcculloch（生理学家）和Pitts(数理逻辑学家)1943年首次提出神经网络数学模型；M-P数学模型，神经元的数学模型。Von Neumann冯诺依曼模型50年代，FRosenblatt单层网络，可学习感知机1962年Widraw提出自适应线性元件网络Hopfield1982和1984年发表论文，将能量函数引入神经网络计算HNN模型1986年Rumelhart提出PDP理论，解决中间层神经元权的调整问题，并行分布式，多层网络的反向传播算法。BPError Back Propagation误差反向传播算法（前向网络的一种）二、神经元的特点神经元是一个多输入、单输出的元件神经元是一个具有非线性的元件神经元具有可塑性，传递强度可变神经元的输出是每个输入综合的结果三、人工神经网络特点分步存储与容错性并行处理信息处理与存储合二为一层次性与系统性四、BP人工神经网络输入层