2019转 神经网络计算机.doc
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1、转 神经网络计算机神经网络计算机张旭征(计算机学院数媒01班20094100110)摘要:由于普通计算机解决问体的能力有限,很难达到智能化。对于新世纪的需求不能满足。面对一系列重大技术的应用以及人们的生活生产的需求。我们要加快只能计算机的开发吗。它能识别文字、符号、图形、语言以及声纳和雷达收到的信号,判读支票,对市场进行估计,分析新产品,进行医学诊断,控制智能机器人,实现汽车自动驾驶和飞行器的自动驾驶,发现、识别军事目标,进行智能决策和智能指挥等。日本科学家开发的神经电子计算机用的大规模集成电路芯片,在1.5厘米正方的硅片上可设置400个神经元和40 000个神经键,这种芯片能实现每秒2亿次的
2、运算速度。我们在一下提供重点的算法,解决计算机的实际可操作性。词主题或关键词:信息科学计算机神经计算计算法Abstract:As the general asked the computer to solve the limited capacity of the body,it is difficult to achieve intelligent.The needs of the new century are not satisfied.Faced with aseries of major technology applications,as well as peoples livin
3、g and production needs.We should speed up the development of acomputer can do.It can recognize words,symbols,graphics,language,and sonar and radar signals received,interpretation checks,on the market estimate,analysis of new products,for medical diagnosis,control of intelligent robots,to achieve aut
4、omatic vehicle driving and aircraft autopilot found,identify military targets,intelligent decision-making and intelligent conductor.Japanese scientists have developed alarge-scale neural computer with integrated circuit chips,in the 1.5 cm square of silicon can be set to 400 neurons and 40 000 synap
5、ses,this chip can achieve 200 million times per second speed of operation.We look to provide focus on algorithms to solve the practical operability.Keywords:information science and computer neural computing method of calculation内容引言:计算机在人类历史上发挥着无可替代的作用,但这并不意味着他发展到了尽头,对于只能计算机的开发,才刚刚起步,需要我们更多的努力,对于计算机
6、落后的中国来说这是一个很好的机会。使我们的计算机有所作为。很大程度以上外国也才开始研究。具有模仿人的大脑判断能力和适应能力、可并行处理多种数据功能的神经网络计算机,可以判断对象的性质与状态,并能采取相应的行动,而且可同时并行处理实时变化的大量数据,并引出结论。以往的信息处理系统只能处理条理清晰、经络分明的数据。而人的大脑却具有能处理支离破碎、含糊不清信息的灵活性,因而第六代计算机将在较大程度上类似人脑的智慧和灵活性。人脑有140亿神经元及10亿多神经键,人脑总体运行速度相当于每秒1 000万亿次的电脑功能。用许多微处理机模仿人脑的神经元结构,采用大量的并行分布式网络就构成了神经电脑。神经电脑除
7、有许多处理器外,还有类似神经的节点,每个节点与许多点相连。若把每一步运算分配给每台微处理器,它们同时运算,其信息处理速度和智能会大大提高。神经电子计算机的信息不是存在存储器中,而是存储在神经元之间的联络网中。若有节点断裂,电脑仍有重建资料的能力,它还具有联想记忆、视觉和声音识别能力。神经电子计算机将会广泛应用于各领域。美国研究出由左脑和右脑两个神经块连接而成的神经电子计算机。右脑为经验功能部分,有1万多个神经元,适于图像识别;左脑为识别功能部分,含有100万个神经元,用于存储单词和语法规则0思维学普遍认为,人类大脑的思维分为抽象(逻辑)思维、形象(直观)思维和灵感(顿悟)思维三种基本方式。逻辑
8、性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程;它先将信息化成概念,并用符号表示,然后,根据符号运算按串行模式进行逻辑推理;这一过程可以写成串行的指令,让计算机执行。然而,直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来,结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。神经
9、网络的研究内容相当广泛,反映了多学科交叉技术领域的特点。目前,主要的研究工作集中在以下几个方面:(1)生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。(2)建立理论模型。根据生物原型的研究,建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。(3)网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型,以实现计算机馍拟或准备制作硬件,包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。(4)人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上,利用人工神经网络组成实际的
10、应用系统,例如,完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。纵观当代新兴科学技术的发展历史,人类在征服宇宙空间、基本粒子,生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到,探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。【人工神经网络的工作原理】人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习,然后才能工作。现以人工神经网络对手写A、B两个字母的识别为例进行说明,规定当A输入网络时,应该输出1,而当输入为B时,输出为0。所以网络学习的准则应该是:如果网络作出错误的的判决,则通过网络的学习,应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先,给网络的各连接权值
11、赋予(0,1)区间内的随机值,将A所对应的图象模式输入给网络,网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算,得到网络的输出。在此情况下,网络输出为1和0的概率各为50%,也就是说是完全随机的。这时如果输出为1(结果正确),则使连接权值增大,以便使网络再次遇到A模式输入时,仍然能作出正确的判断。如果输出为0(即结果错误),则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整,其目的在于使网络下次再遇到A模式输入时,减小犯同样错误的可能性。如此操作调整,当给网络轮番输入若干个手写字母A、B后,经过网络按以上学习方法进行若干次学习后,网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获
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