神经网络研究进展与展望
脉冲神经网络研究进展综述
脉冲神经网络研究进展综述一、本文概述随着和机器学习的飞速发展，神经网络作为其中的核心组件，已经得到了广泛的研究和应用。
然而，传统的神经网络模型在处理复杂、动态和实时的任务时，由于其计算复杂度高、能耗大等问题，面临着巨大的挑战。
脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNNs）作为一种新型的神经网络模型，以其独特的脉冲编码和传输机制，为解决这些问题提供了新的思路。
本文旨在全面综述脉冲神经网络的研究进展，包括其基本原理、模型设计、训练方法以及应用领域等方面。
我们将详细介绍脉冲神经网络的基本概念和脉冲编码机制，阐述其与传统神经网络的主要区别和优势。
然后，我们将回顾脉冲神经网络模型的发展历程，分析各种模型的特点和应用场景。
接着，我们将探讨脉冲神经网络的训练方法和学习机制，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
我们将展示脉冲神经网络在各个领域的应用实例，如图像识别、语音识别、机器人控制等，并展望其未来的发展方向。
通过本文的综述，我们希望能够为研究者提供一个清晰、全面的脉络，以了解脉冲神经网络的研究现状和发展趋势，为未来的研究提供有益的参考和启示。
我们也期望能够激发更多研究者对脉冲神经网络的兴趣和热情，共同推动这一领域的发展。
二、脉冲神经网络的基本原理脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNNs）是一种模拟生物神经网络中神经元脉冲发放行为的计算模型。
与传统的人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）不同，SNNs的神经元通过产生和传递脉冲（或称为动作电位）来进行信息的编码和传输。
这种模型更接近生物神经元的实际运作机制，因此具有更强的生物可解释性和更高的计算效率。
在SNNs中，神经元的状态通常由膜电位（Membrane Potential）来表示。
当膜电位达到某个阈值时，神经元会发放一个脉冲，并将膜电位重置为静息状态。
脉冲的发放时间和频率都可以作为信息的编码方式。
人工神经网络的研究进展与应用
人工神经网络的研究进展与应用人工神经网络是一种基于神经元模型的计算机模型，它能够通过学习和适应提高自己的性能，从而解决各种复杂的问题。
近年来，随着科学技术的不断进步，人工神经网络的研究和应用也越来越广泛，本文将以此为主题，探讨其研究进展和应用。
一、人工神经网络的发展历程人工神经网络的概念最早可以追溯到1943年，当时生物学家麦卡洛克和数学家皮茨在研究海马的神经元模型时，提出了“神经元网络”的概念。
然而，由于当时计算机技术的不发达，研究进展缓慢，直到20世纪80年代，人工神经网络才开始进入蓬勃发展期。
在接下来的几十年里，人工神经网络不断得到完善和改进。
1986年，加利福尼亚大学教授里夫金首次提出了反向传播算法，从理论上提高了神经网络的学习能力；1998年，Yan LeCun等人在训练卷积神经网络上取得了突破性的进展，为语音识别、图像识别等领域的应用奠定了基础；2006年，西谷和众人提出了深层神经网络，在语音识别、自然语言处理、图像处理等领域取得了重大突破。
二、人工神经网络的应用领域1. 图像识别人工神经网络在图像识别领域的应用非常广泛。
以2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛为例，该比赛采用卷积神经网络进行图像识别，识别准确率达到了85.4%，远高于传统算法。
2. 语音识别人工神经网络在语音识别领域也有广泛的应用。
在过去的十年里，深度神经网络被广泛用于语音识别，取得了显著的进展。
例如，微软研究院的DeepSpeech就是一种深度神经网络模型，能够通过学习进行语音识别并生成相应的文本。
3. 金融分析人工神经网络在金融领域也有广泛的应用。
例如，在股票交易中，人工神经网络能够通过学习历史股价数据，预测未来的股票价格走势。
此外，人工神经网络还可以用于信用评估、风险管理等方面，为金融决策提供有力的辅助。
4. 医学诊断人工神经网络在医学诊断领域也有广泛的应用。
例如，在疾病诊断方面，人工神经网络能够通过学习医学数据，对病情进行准确的判断和诊断。
人工神经网络研究现状及其展望
收稿日期 :2003 - 06 - 03 ; 修订日期 :2003 - 09 - 04. 基金项目 : 安徽省教委自然科学基金项目 (2002KJ044) 资助课题 ,江南大学自然科学基金项目 (0002133) 资助课题. 作者简介 : 朱大奇 (1964 - ) ,男 ,安徽枞阳人 ,工学博士 ,教授. 主要从事故障诊断 ,神经网络 ,计算机测控的研究.
人工神经网络研究现状及其展望
朱大奇
(江南大学 通信与控制工程学院 , 江苏 无锡 214036)
摘 要 : 回顾了神经网络理论发展的历史和现状 。在此基础上 ,介绍并讨论了 20 世纪 90 年代神经网
络研究的一些新进展。根据神经网络研究的特点 ,对人工神经网络今后的发展前景作了一定的评述 ,
人工神经网络的研究与发展必将对现代科学技术产生深远的影响.
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江 南 大 学 学 报 (自 然 科 学 版)
第3卷
能的信息处理系统[1] . 作为一门活跃的边缘性交叉学科 ,神经网络的研
究与应用正成为人工智能 、认识科学 、神经生理学 、 非线性动力学等相关专业的热点. 近十几年来 ,针对 神经网络的学术研究非常活跃 ,且提出上百种的神经 网络模型 ,涉及模式识别、联想记忆、信号处理、自动 控制 、组合优化 、故障诊断及计算机视觉等众多方 面 ,取得了引人注目的进展.
第 1 期
朱大奇 :人工神经网络研究现状及其展望
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处理二值的输入 ,ART2 比 ART1 复杂并且能处理连 续型输入. ART3 网络纳入了生物神经元的生物电2化 学反应机制 ,其结构更接近人脑的工作过程.
1972 年 ,有两位学者分别在欧洲和美洲发表了 类似的神经网络开发结果. 一位是芬兰的 Kohonen T 教授 , 提 出 了 自 组 织 神 经 网 络 SOM ( Self2Organizing feature map) ;另一位是美国的神经生理学家和心理学 家 Anderson J ,提出了一个类似的神经网络 ,称为“交 互存储器”. 后来的神经网络主要是根据 Kohonen T 的 工作来实现的[12] . SOM 网络是一类无导师学习网络 , 主要用于模式识别、语音识别及分类问题. 它采用一 种“胜者为王”的竞争学习算法 ,与先前提出的感知器 有很大的不同 ,同时它的学习训练方式是无指导训 练 ,是一种自组织网络. 这种学习训练方式往往是在 不知道有那些分类类型存在时 ,用作提取分类信息的 一种训练.
神经网络的最新研究进展
神经网络的最新研究进展近年来，随着人工智能技术的发展和神经网络算法的不断更新，神经网络在人类认知、语音识别、自然语言处理等方面的应用已经逐渐显现出来。
在深度学习技术的支持下，神经网络的应用前景十分广阔。
神经网络作为一种模拟人脑的计算模型，通过计算机模拟神经元之间的信号传递和学习方式，可以快速地处理大量的数据。
最近，神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面的表现已经超越了人类，成为了众多领域中不可或缺的一部分。
一、基于神经网络语言模型的自然语言处理在自然语言处理方面，神经网络的应用非常广泛。
其中，基于神经网络语言模型的自然语言处理技术是近年来的研究热点之一。
神经网络语言模型作为一种语言学模型，可以实现自然语言的自动建模和向量化表示，为自然语言处理技术提供了丰富的表现形式，大大提高了自然语言处理的准确性。
目前，基于神经网络语言模型的自然语言处理技术已经广泛应用于语音识别、机器翻译、文本分类、问答系统等领域。
其中，最新的研究成果之一是“BERT”模型。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google公司提出的一种基于Transformer架构的预训练语言模型，可以从大量未标注的文本中自动学习语言知识，大大提高了自然语言处理的准确性和效率。
目前，BERT已经成为了自然语言处理领域的一项重要技术。
二、基于神经网络的图像识别技术在图像识别领域，神经网络也发挥着非常重要的作用。
神经网络可以通过深度学习技术，学习到图像的特征并将其分类，实现图像的自动识别。
最新的研究成果之一是“ResNet”模型。
ResNet是由Microsoft公司提出的一种基于残差块（Residual Block）的深度神经网络模型，可以有效地解决深度网络中的梯度消失和梯度爆炸等问题，大大提高了图像识别的准确性和效率。
此外，神经网络的卷积神经网络（CNN）也是图像处理领域中的十分重要的技术。
物理信息神经网络的应用与研究进展
物理信息神经网络的应用与研究进展1. 物理信息神经网络概述物理信息神经网络(Physical Information NeuralNetworks,PINNs)是一种将物理学原理与人工神经网络相结合的方法，旨在解决复杂的物理问题。
这种方法利用了神经网络的强大学习能力，以及对非线性、时变和非高斯数据的处理能力。
PINNs在许多领域都有广泛的应用，如气象预测、地震预测、流体力学、电磁场分析等。
物理信息神经网络的核心思想是将物理系统中的观测数据作为输入，通过训练神经网络来学习这些数据的内在规律。
这种方法可以自动提取数据中的复杂特征，从而提高问题的求解精度和效率。
与传统的数值方法相比，PINNs具有更高的灵活性和鲁棒性，可以在更广泛的物理场景中发挥作用。
随着深度学习和人工智能技术的快速发展，物理信息神经网络的研究取得了显著的进展。
研究人员提出了许多改进和优化的方法，如自适应正则化、多模态融合、集成学习等，以提高神经网络的性能和泛化能力。
还有一些研究关注如何将物理信息神经网络与其他方法相结合，以实现更有效的问题求解。
物理信息神经网络作为一种新兴的计算方法，已经在许多领域展现出巨大的潜力。
随着研究的不断深入和技术的不断发展，我们有理由相信，物理信息神经网络将在未来的科学研究和实际应用中发挥越来越重要的作用。
1.1 物理信息的定义与分类基础物理信息：包括温度、压力、速度、加速度等物理量的基本测量数据，这些基础物理信息是物理学研究的基础。
结构物理信息：涉及物质的结构信息，如晶格结构、分子结构等，这些信息对于材料科学和固体物理学尤为重要。
动态物理信息：描述物质世界的动态变化过程，如波动现象、电磁场变化等，对于研究物理过程和现象的变化规律至关重要。
复合物理信息：在某些特定环境下，由多种物理量共同作用产生的复合信息，如热力学中的热质传递过程涉及到的热量与物质的交互作用等。
这类信息对于复杂系统的研究和模拟非常重要。
1.2 神经网络的基本原理神经网络是一种模拟生物神经系统结构和功能的计算模型，它由大量的神经元相互连接而成。
人类脑功能和神经网络的研究进展
人类脑功能和神经网络的研究进展人类脑功能和神经网络是研究领域的一个重要方面，随着科技和研究手段的进步，我们已经发现了许多关于人脑如何运作的重要信息。
这些信息将有助于我们更好地理解人类认知和行为的本质。
一、人脑结构和基本功能人脑是人体最重要的器官之一，它由数十亿的神经元组成，这些神经元通过突触相互连接，形成了一个复杂的神经网络。
人脑的主要功能包括知觉、思考、记忆和控制身体的运动。
大脑是人脑最重要的一部分，它由两个半球组成，每个半球分为四个叶片。
每个叶片控制不同的功能，例如感知、认知、言语和运动等。
大脑皮层的不同区域互相连接，形成了一个非常复杂的网络。
大脑中有一些特殊的区域，例如海马体、杏仁核和橄榄体等，它们对于记忆、情感和运动等方面有着重要的作用。
二、神经网络的基本原理神经网络是一种仿生计算方法，它模拟了人脑神经元之间的相互联系，在模式识别、数据分类等领域有广泛的应用。
神经网络的基本原理是模拟神经元之间的信号传递过程。
神经元会通过树突接收其它神经元发来的信号，并将信号传递到轴突，通过轴突末端释放神经递质，使信号传递到其它神经元。
在神经网络中，输入数据会通过一层一层的神经元传递，最终得出输出结果。
神经网络也包括许多方法，例如深度学习、卷积神经网络和循环神经网络等，这些方法在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域都有广泛的应用。
三、神经网络在认知和行为研究中的应用神经网络研究已经成为科学研究的重要工具，在认知和行为研究中也有广泛的应用。
神经网络可以模拟大脑神经元之间的相互联系，有助于我们更好地理解人类认知和行为的本质。
例如，研究人类注意力的神经机制可以揭示注意力选择和注意力维持的过程。
在这个过程中，神经网络可以模拟支配这个过程的神经回路，从而帮助我们更好地理解人类注意力的本质。
另一个重要领域是记忆研究。
神经网络可以揭示不同的记忆类型和存储过程，帮助我们更好地理解人类记忆的本质。
例如，近期有研究发现，神经网络可以模拟海马体对于空间记忆的处理过程，有助于我们更好地理解空间记忆的形成和存储过程。
脑科学的研究进展和未来展望
脑科学的研究进展和未来展望脑科学是一个跨学科领域，涉及神经科学、生物学、计算机科学等多个学科，旨在研究人类大脑的结构和功能。
在过去的几十年里，脑科学领域取得了令人瞩目的成就，促进了我们对大脑和神经系统的理解。
这篇文章将探讨脑科学的一些研究进展以及未来展望。
1. 人类大脑结构的研究人类大脑有着复杂的结构，包括数十亿个神经元和数兆个突触。
了解大脑结构对理解神经功能至关重要。
过去的研究已经揭示了大脑的许多区域和连接，同时现代技术也为我们提供了更为详细的信息。
例如，超高分辨率磁共振成像（MR）技术可以将活体大脑成像到亚毫米级别。
研究人员利用这一技术，比如加利福尼亚大学洛杉矶分校的研究人员运用超新颖的三维可视化方法，发现了人类神经元之间非常光滑的连通性。
2. 大脑功能的研究大脑对我们的行为和认知活动发挥了重要作用。
科学家和医师一直想了解大脑是如何运作的。
动物模型和人体研究一直在寻找大脑的各种实验研究。
另外，人体和脑活动关驭如心谭话(wearable EEG) 等技术也为我们提供了实时监测脑电波活动的手段，可以帮助我们感知不同的活动对大脑的影响。
这些技术正在生成非常详细的图像和数据，帮助我们进一步了解大脑的神经网络、大脑认知和神经系统的疾病。
3. 脑科学的未来展望脑科学领域未来的发展是令人激动的。
我们期待着技术的进一步发展，从而获得更为详细的信息。
例如，当前，研究人员正在开发一种技术，即“光遗传学”，这可以在将来帮助我们进一步了解大脑内部的活动，同时还能够帮助理解某些疾病的发病机制。
另外，人工智能的发展也为大脑研究提供了新的机会，研究人员正在研究如何使用深度学习过程分析脑波信号，以更好地了解大脑是如何处理信息的。
此外，与假期相似的神经科学发现，神经网络的学习过程通常不是一次性完成的，而是有很多储存过程，这个发现或许有助于我们更好地理解大脑学习和记忆形成的过程。
总之，脑科学领域的发展一直在不断进步，我们期待着未来并跨越脑科学领域的更多研究成果。
神经科学和心理学领域研究成果整理和展望
神经科学和心理学领域研究成果整理和展望神经科学和心理学是两个紧密相关的学科领域，它们都关注人类大脑和心理过程的研究。
随着科技和研究方法的不断进步，神经科学与心理学的相关研究也取得了重大突破。
本文将对这些研究领域的发展进行整理和展望。
1. 神经科学研究成果自从神经科学的研究开始以来，人类对大脑的理解已取得了巨大的进展。
神经科学家们通过不断改进的技术手段，如脑成像、细胞标记和基因工程，揭示了大脑结构与功能之间的关系。
例如，神经记录技术的发展使得科学家们能够追踪和记录大脑活动的实时变化，从而深入探索大脑的工作原理。
此外，研究者们在疾病诊断和治疗方面取得了重大进展，使得神经系统疾病的预测和治疗更加准确和有效。
2. 心理学研究成果心理学研究是理解人类心理过程和行为的关键。
心理学家们利用实验设计和调查研究方法，深入研究了人类行为、情绪和思维的机制。
在认知心理学方面，研究者们致力于探索记忆、学习和决策等高级认知功能的神经基础。
此外，人格心理学研究关注个体差异和个人特质对行为的影响，为人们提供了更深入的自我了解和发展的机会。
3. 神经科学与心理学的融合研究随着时间的推进，神经科学和心理学之间的界限变得越来越模糊。
神经心理学的兴起将两者结合起来，以实现对人类大脑与心理过程的全面认识。
这种交叉学科不仅揭示了大脑如何生成行为和经验，还通过研究人类心理健康和疾病的机制，为心理疾病的预防和治疗提供了新的思路。
未来的研究将更深入地探索神经心理学的原理，并使其成为个性化精准治疗的基础。
4. 神经网络与人工智能研究神经科学和心理学的研究成果也对人工智能领域产生了深远的影响。
神经网络模型的发展使得计算机能够模拟人脑的学习和思维过程。
这不仅提高了人工智能技术的效能，还为我们理解人类认知和人脑功能提供了新的工具和角度。
今后，神经科学和心理学的进一步研究将进一步推动人工智能和机器学习的发展。
5. 神经科学和心理学在临床实践中的应用随着对大脑与心理过程的深入了解，神经科学和心理学研究成果在临床实践中的应用也得到了广泛关注。
基于神经网络的可逆和量子计算研究进展及应用展望
基于神经网络的可逆和量子计算研究进展及应用展望近年来，随着计算机科学与量子力学的结合，量子计算逐渐成为了一个备受关注的研究领域。
神经网络作为一种优秀的数据处理算法，也被广泛应用于各种计算机科学领域之中，包括量子计算。
在这篇文章中，我们将探讨基于神经网络的可逆和量子计算的研究进展，以及它们未来的应用展望。
一、可逆计算和神经网络可逆计算（Reversible computing）是指一种特殊的计算方式，在该计算方式下，计算机的每一个操作均可逆转。
这种计算方式可以极大地降低计算机的能量消耗，并且可以使得计算机进行的计算更加高效。
传统的计算机计算方式是非可逆计算，也就是说由于信息的丢失，计算结果难以还原。
而可逆计算恰能避免这个问题。
神经网络（Neural Network）是指模仿人脑神经元之间的连接模式进行计算和分析的一种算法。
在神经网络上进行的计算是可逆的，也就是说，每一次计算操作都会产生对应的反向操作，可以使得计算结果可逆转。
因此，基于神经网络的可逆计算算法逐渐成为了研究的热点。
二、量子计算和可逆计算量子计算（Quantum Computing）是基于量子力学原理，利用量子比特的叠加和纠缠等特性进行信息处理和计算的一种计算方式。
相较于传统的计算机，量子计算机可以更加高效地解决某些问题，如因子分解等。
在量子计算中，也需要使用可逆计算来保证计算的高效性。
传统的可逆计算主要通过布尔函数和可逆逻辑门实现，这种方式对于简单的计算问题来说已经足够。
但是在量子计算中，由于量子态的特殊性质，我们需要使用不同的可逆计算方式。
基于神经网络的可逆计算算法可以解决这个问题。
同时，神经网络也可以被应用于量子计算中，用于解决某些特定的计算问题。
三、基于神经网络的可逆和量子计算的应用展望基于神经网络的可逆和量子计算具有广泛的应用前景。
首先，这种算法可以大幅度提高计算机计算的效率和能源利用率，减少计算成本，对于能源紧缺国家来说具有很大的意义。
图神经网络前沿进展与应用
二、图神经网络的研究进展
2、异构图神经网络（Heterogeneous Graph Neural Networks，简称HGNNs）
二、图神经网络的研究进展
异构图神经网络是一种能够处理异构图数据的神经网络模型。异构图数据包 含了不同类型和特征的节点和边，如文本、图像等。HGNNs通过将不同类型的节 点和边引入神经网络，使得神经网络能够更加全面地考虑图中的结构和特征信息， 从而提高了对异构图数据的处理能力。
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进展概述
在理论研究方面，图神经网络汲取了深度学习、图论等多个领域的思想和方 法，发展出许多优秀的算法和技术。图卷积网络和图注意力网络是其中的代表， 它们在处理复杂的图结构数据方面表现出良好的性能和潜力。
进展概述
在应用实践方面，图神经网络在各个领域都有广泛的应用。例如，在智能客 服领域，通过图神经网络对用户问题进行分类和回答，可提高客服效率和服务质 量；在自然语言处理领域，图神经网络可用于文本分类、情感分析等任务；在医 疗诊断领域，图神经网络可以帮助医生进行疾病预测和诊断。
二、图神经网络的研究进展
4、图注意力网络（Graph Attention Networks，简称GATs）
二、图神经网络的研究进展
图注意力网络是一种引入了注意力机制的图神经网络模型。它通过为节点分 配不同的权重来强调节点的重要性，使得神经网络能够更加重要的节点和边，从 而更好地捕捉图中的结构和模式信息。GATs具有高效、可扩展和易于训练的优点， 因此在知识图谱、推荐系统和图形分类等任务中得到了广泛应用。
二、神经机器翻译的前沿进展
1、模型结构优化
1、模型结构优化
近年来，研究人员在模型结构方面进行了许多创新。例如，长短期记忆网络 （LSTM）和门控循环单元（GRU）的应用，有效地解决了传统RNN在处理长序列时 出现的梯度消失问题。此外，Transformer模型的出现为NMT提供了新的解决方案， 它可以更好地捕捉句子间的依赖关系，提高翻译的准确性。
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!,,, 年
（$%&’()(*+） 等， 就曾对人类认知的性质和起源进行过思考， 并发表了有关记忆和思维的论述。在此及以 后很长的一段时间内， 由于科学技术发展水平所限， 人们对人脑的认识主要停留在观察和猜测的基础 之上， 缺乏有关人脑内部结构及其工作原理的科学依据， 因而进展缓慢。直到 !, 世纪 -, 年代， 随着神 经解剖学、神经生理学以及神经元的电生理过程等的研究取得突破性进展，人们对人脑的结构、组成 及最基本工作单元神经元有了越来越充分的认识， 才使得神经网络的研究成为可能。 ./-0 年， 神经生 物学家 1234**)25 和青年数学家 6&((’ 合作， 提出了第一个人工神经元模型， 并在此基础上抽象出神经 开创了神经网络的研究。 纵观神经网络的发展历史， 其发展过程大致可以概括为如下 元的数理模型 7 ! 8 ， - 个阶段。 9 . : 第一阶段 这是神经网络理论研究的奠基阶段， 以 1234**)25 和 6&((’ 提出人工神经元的数理模型（即神经元 的阈值模型， 简称 16 模型） 为标志， 神经网络拉开了研究的序幕。为了模拟起连接作用的突触的可塑 这一法则告诉人们， 神经元之 性， 神经生物学家 ;+<< 于 ./-/ 年提出了连接权值强化的 ;+<< 法则 7 0 8 。 间突触的联系强度是可变的，这种可变性是学习和记忆的基础。;+<< 法则为构造具有学习功能的神 经网络模型奠定了基础。 英国生物学家 ;)>?@&A 和 ;4B*+C 建立了著名的长枪乌贼巨大轴索非 ./=! 年， 线性动力学微分方程，即 ; D ; 方程。这一方程可用来描述神经膜中所发生的非线性现象如自激振 荡、 混沌及多重稳定性等问题， 所以有重大的理论与应用价值。 生理学家 E22*+’ 提出了真实突 ./=- 年， 触的分流模型 7 - 8 ， 这一模型由于通过突触的电生理实验得到证实， 因而为神经网络模拟突触的功能提 供了原型和生理学的证据。 ./=# 年， 用以模拟行为及条 F((*+C 发明了一种由处理单元组成的推理机， 件反射现象。 并认为该模型是能反映实际神经系统工 ", 年代中期他把该推理机用于自适应模式识别， 作原理的。 9 ! : 第二阶段 他提出的感知器模型， 首次把神 ./=G 年， H)’+A<*I(( 在原有 16 模型的基础上增加了学习机制 7 = 8 。 经网络理论付诸工程实现，他的成功之举大大激发了众多学者对神经网络的兴趣。 H)’+A<*I(( 证明了 两层感知器能够对输入进行分类，他还指出了带隐层处理元件的三层感知器这一重要的研究方向。 H)’+A<*I(( 的神经网络模型包含了一些现代神经计算机的基本原理，从而形成神经网络方法和技术的 重大突破。神经网络的研究迎来了第一次高潮期。 这是一种连续取值的自适应线性元神经网 ./#, 年， J&>%)K 和 ;)LL 提出了 $M$NOPE 网络模型 7 # 8 ， 络模型， 可以用于自适应系统。他们针对输入为线性可分的问题进行了研究， 得出期望响应与计算响 应的误差可能搜索到全局最小值。在研究神经网络中会出现的回响现象时，意大利科学家 3I&IA&+**) 在神经元模型中引入了不应期特性， 他提出了如下的神经方程：
李金厚 （华东冶金学院 计算机科学系， 安徽马鞍山 $(*""$）
摘 要： 简要地回顾了神经网络理论发展的历史和现状。在此基础上，介绍并讨论了 +" 年代神经网络研究的一些新进 展。根据神经网络理论研究的特点， 作者对神经网络今后的发展前景作了一定的评述。 关键词： 神经网络理论； 感知器； 并行分布处理； 模糊神经网络； 混沌神经网络 中图分类号： ,-!. 文献标识码 ： /
#
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> ?$ ! = $ > $/ ） 和神经细胞的输 % = $ > 联系起来， 式中把 $ 时刻规范化的轴突冲动频 ! = $ （ #@ ? ， ? A+ A + 和 & 是个别神经元的特性或某特殊类神经元的特性。 B,$8,% 通过研究这个方程得到了一些诸如方程至 6 /! 7 （FGH） 少有一周期轨道等的重要结论 。/0"1 年， ， 他与 I*-+,%.,- 一 C-3&&D,-E 提出了自适应共振理论 起研究的 FGH 网络， 有 FGH/ 和 FGH! 两种结构， 能够识别或分类任意多个复杂的二元输入图像， 其学 习过程有自组织和自稳定的特征。 #*-- 关于小脑、 海马和大脑皮层学习网络进行了模拟研究。 J,-D3& 提 出 了 有 一 定 实 用 价 值 的 K) 理 论 及 反 向 传 播 原 理 。 LM’M&N$O* 提 出 了 用 于 视 觉 图 像 识 别 的 他在 G3&,%DQ*.. 知觉器网络基础上增加了隐层， 构成多层认知器， 实现着可塑的反馈 P,323E-$.-3% 模型， 联系和更为普遍的前馈联系。R3N3%,% 在一本专著中阐述了全息存储器与联想存储器的关系，后来他 又提出了自组织映射网络模型。他们的工作为日后神经网络理论研究的又一次高涨打下了坚实的基 础。 = 4 > 第四阶段 这是神经网络理论研究的主要发展时期。/0S! 年，美国国家科学院的刊物上发表了著名的 B3+T U$,Q8 模型的理论。 B3+U$,Q8 神经网络是如下的一组非线性微分方程
万方数据
第4期
李金厚： 神经网络研究进展与展望
!""
正当一些科学家怀着极大的热情追求神经网络那遥远但并非远不可及的目标时，#$%&’( 和 )*+,-. 于 /010 年在 ),-2,+.-3%& 著作中， 指出简单的线性感知器的功能是有限的， 它无法解决线性不可分的两 “异或” 类样本的分类问题， 如简单的线性感知器不可能实现 的逻辑关系等。这一论断给当时人工神经 元网络的研究带来了沉重的打击，以致美国及前苏联的一些科研机构纷纷停止对此类项目提供资助， 而使得这个领域的学者不得不转向其它课题的研究。神经网络理论的发展一时间步入了低潮期。也许 #$%&’( 的评论是过于苛刻了，不过这一评论一定程度上暴露出当时神经网络研究的局限性，因而有一 定的启发性。那以后人们很快对如何解决非线性分割问题有了明确的认识， 但那时的科学界已投向其 它热点。 可喜的是， 仍有少数具有远见卓识的科学家持之以恒地继续这一领域的研究， 另有一些科学家 在此期间新投入到这一领域中。 /0"4 年 5.,$% 等提出了一种采用泛函微分方程描述的神经元模型 6 // 7 （ # 8$ ） 9（ : 8!" ! $） / ［) ’ *( ’ ) ’ +( ］ ｛<（ <& （ ! $ ’ (） / 9 ,;+ % $） 8( ｝
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其中 (- 是第 - 个神经元的膜电位 X ,-， 3- 分别是输入电容和电阻 X 5- 是电路外的输入电流 X 1-2 是第 2 个 神经元对第 - 个神经元的联系强度X % = ( > 是 ( 的非线性函数。 并证明了 B3+U$,Q8 构造出 Y*(+M%3Z 函数， 网络在平衡点附近的稳定性， 还将这种模型用电子电路来实现。 在 1-2 0 12- 情况下， B3+U$,Q8 的模型不仅 对人工神经网络信息存储和提取功能进行了非线性数学概括，提出了动力方程和学习方程，还对网络 算法提供了重要公式和参数， 使人工神经网络的构造和学习有了理论指导， 在 B3+U$,Q8 模型的影响下， 大量学者又激发起研究神经网络的热情，积极投身于这一学术领域中，神经网络理论研究很快便迎来 了第二次高潮。同年， 他对视觉信息加工和过程进行了 #*-- 开辟了视觉和神经科学研究的新篇章 6 /W 7 ， 全面、 系统和深刻的描述， 并与神经实现机制联系起来。/0SW 年， R$-’+*.-$2’ 等人认识到模拟退火算法 可用于 P) 完全组合优化问题的求解 6 /4 7 ， 这种模拟高温物体退火过程来找寻全局最优或近似全局最优 解的方法最早是由 #,.-3+Q$ 等人 /0[W 年提出的。 /0S4 年， B$%.3% 与年轻学者 5,\%3]&’$ 等合作提出了大 规模并行网络学习机， 并明确提出隐单元的概念， 这种学习机后来被称为 K3Q.^O*%% 机 6 /[ 7 。)$EE$3 等人
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