神经元网络
生物领域术语
神经元网络(network of neuron)一种复杂
网络系统
。
神经元网络,是由大量类似于神经元的处理单元相互连结,而形成的非线性复杂网络系统。
它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的,试图通过模拟大脑神经元网络处理、记忆信息的方式,完成人脑那样的信息处理功能,是非线性的并行结构。
神经元网络的运行方式,有前馈式网络和反馈式网络。
前馈式网络,采用分层网络结构形式,实现从输入层结点的状态空间,到输出层状态空间的非线性映射,它广泛采用于模式分类、特征抽取等方面。
反馈式网络,采用相互连结型网络结构形式,所在结点既可以输入,又是计算单元,同时向外输出,它用于优化计算和联想记忆。
值得注意的是,人工神经元网络,和真正的人脑工作方式还是有着较大的区别。
关于人脑的运作原理,学界仍存在着很大的盲点。
所以,人工神经元网络,只是简单地通过多台计算机组成阵列,来模拟每一个神经元节点,通过数学函数的计算,来分配每一台计算机的权重,以达到并行计算的效果,从而大大增强计算机系统的处理能力。
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最新修订时间:2023-05-28 16:11
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