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什么是神经网络系统?

放大字体  缩小字体发布日期:2019-12-12 19:45  浏览次数:50
摘 要:科技艺术网(Ars Technica)近期刊登的一份连载详细地介绍了神经网络的原理和发展过程,并将其称为机器中的幽灵。1958年,康奈尔
 科技艺术网(Ars Technica)近期刊登的一份连载详细地介绍了神经网络的原理和发展过程,并将其称为“机器中的幽灵”。
 
1958年,康奈尔大学(Cornell University)的罗森布拉特(Frank Rosenblatt)在美国海军支持下开发的一套名为“感知器”(perceptron)的系统,恐怕是神经网络最早的雏形。那套系统可以从20x20大小的图片上识别简单的几何形状。
 
其实罗森布拉特不是想造一个识别图像的系统,而是通过用电脑模拟大脑研究大脑的工作原理。结果他的成果引起了许多科学家的兴趣。
 
《纽约时报》1958年7月的报导称:“今天海军展示了一个电子系统雏形,有望能走、能说、能看,能自我复制,并有自我意识。”
 
从最基础层面来看,系统中的每个神经元就是一个数学函数,把输入的信息加权计算后给出一个结果,对输入信息施加的权重越大,输入信息对输出结果的影响越大。再把加权得到的结果送给非线性函数(即非简单的正反比的关系,自然界中大部分系统的本质都是非线性的),让神经网络模拟各种复杂的非线性问题。
 
接下来很关键的环节就是对这种系统的训练环节,也叫“深度学习”(deep learning)的过程,通过向系统喂送大量数据,不断练习系统的“判断”能力,实验发现,这种系统真的能够在一定程度不断提升“辨识”结果的准确性。
 
 
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