时间：2022-08-31 16:55:01 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
本书重点介绍了神经网络的基本原理和学习训练算法，在MATLAB5.3中介绍时考虑了MATLAB5.1版和MATLAB5.2版提供的神经网络工具箱函数的使用进行了详细介绍。
宫月红、张少军等人于2020年提出了遗传-粒子群混合算法，在传统PSO的基础上，在GA中引入变异、交叉思想，同时根据算法迭代次数自适应调整惯性权重，避免整个计算过程陷入局部最优解，提高解的精度年，Hinton提出了一种叫做深度信任网络( DBN )的深度网络模型。 这一突破性进展标志着神经网络研究进入第四阶段，也是繁荣阶段。
1、人工神经网络发展史图
神经元的研究由来已久，1904年生物学家就已经知道神经元的构成结构。 另外，由于需要调整隐藏层的节点数量，使用起来很不方便，工程设计和研究人员往往不满意。 这使许多研究者看到了机器向人类智能发展的希望。 例如1959年，首先是工业机器人诞生的1964年，第一个聊天机器人也诞生了。 Darwinism模型： Edelman提出的Darwinism模型在90年代初产生了巨大的影响，他确立了神经网络系统理论。
2、人工神经网络最新发展
神经元可能有阈值。 这样，仅当聚合信号超过阈值时才发送信号。 在马文明斯基和西莫管子( 1969 )发表关于机器学习的研究后，神经网络的研究陷入了停滞。 于是，当人工智能领域的巨头Minsky指出这一点时，事态发生了变化。 年，心理学家WMcculloch和数理逻辑学家WPitts在分析总结神经元基本特性的基础上，首先提出了神经元的数学模型rfid。
3、人工神经网络发展经历几个阶段
第四步，利用网络的预期输出和实际输出，计算输出层各神经元的误差函数的偏导数。 并行性、容错性、硬件实现和自学习特性是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别。
4、人工神经网络的发展史
潘园园、张力等人于2011年利用离散Hopfield网络系统对手写体数字进行了仿真识别，结果表明，小型Hopfield神经网络非常适合于二进制图像识别问题，但神经元模型的所有互耦矩阵都是给定的权重矩阵，适合于然后，为了克服人工神经网络的缺陷，尝试了增加数据集和估计初始化权重的方法。
沃伦麦卡洛克和沃尔特皮兹( 1943 )根据被称为数学和阈值逻辑的算法建立了神经网络的计算模型。 网络同步工作方式这是一种并行同步工作方式，所有神经元同时调整状态。
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