12人工神经网络的特点 °信息的分布表示 °运算的全局并行和局部操作 处理的非线性 2004-2-18 31
2004-2-18 31 1.2 人工神经网络的特点 • 信息的分布表示 • 运算的全局并行和局部操作 • 处理的非线性
1.2.1人工神经网络的概 1、定义 1) Hecht--Nielsen(1988F) 人工神经网络是一个并行、分布处理结构,它由 处理单元及其称为联接的无向讯号通道互连而成 这些处理单元( PE-Processing Element)具育° 局部内存,并可以完成局部操作。每个处理单元 有一个单一的输出联接,这个输出可以根据需要 被分枝成希望个数的许多并行联接,且这些并行 联接都输出相同的信号,即相应处理单元的信号, 信号的大小不因分支的多少而变化。 2004-2-18
2004-2-18 32 1.2.1 人工神经网络的概念 1、定义 1）Hecht—Nielsen（1988年） 人工神经网络是一个并行、分布处理结构，它由 处理单元及其称为联接的无向讯号通道互连而成。 这些处理单元（PE—Processing Element）具有 局部内存，并可以完成局部操作。每个处理单元 有一个单一的输出联接，这个输出可以根据需要 被分枝成希望个数的许多并行联接，且这些并行 联接都输出相同的信号，即相应处理单元的信号， 信号的大小不因分支的多少而变化
1.2.1人工神经网络的概念 (1) Hecht-Nielsen(1988年)(续) 处理单元的输出信号可以是任何需要 的数学模型,每个处理单元中进行的 操作必须是完全局部的。也就是说, 它必须仅仅依赖于经过输入联接到达 处理单元的所有输入信号的当前值和 存储在处理单元局部内存中的值。 2004-2-18
2004-2-18 33 1.2.1 人工神经网络的概念 （1）Hecht—Nielsen（1988年）（续） • 处理单元的输出信号可以是任何需要 的数学模型，每个处理单元中进行的 操作必须是完全局部的。也就是说， 它必须仅仅依赖于经过输入联接到达 处理单元的所有输入信号的当前值和 存储在处理单元局部内存中的值
1.2.1人工神经网络的概念 强调: ①并行、分布处理结构; ②一个处理单元的输出可以被任意分枝,且 大小不变; ③输出信号可以是任意的数学模型; ④处理单元完全的局部操作 2004-2-18
2004-2-18 34 1.2.1 人工神经网络的概念 • 强调： – ① 并行、分布处理结构； – ② 一个处理单元的输出可以被任意分枝，且 大小不变； – ③ 输出信号可以是任意的数学模型； – ④ 处理单元完全的局部操作
1.2.1人工神经网络的概念 (2) Rumellhart, McClelland, HintonBPDP 1)一组处理单元(PE或AN) 2)处理单元的激活状态(a1) 3)每个处理单元的输出函数(f1); 4)处理单元之间的联接模式; 5)传递规则(Σw 6)把处理单元的输入及当前状态结合起来产生激 活值的激活规则(F1); 7)通过经验修改联接强度的学习规则; 8)系统运行的环境(样本集合)。 2004-2-18
2004-2-18 35 1.2.1 人工神经网络的概念 （2） Rumellhart，McClelland，Hinton的PDP 1） 一组处理单元（PE或AN）； 2） 处理单元的激活状态（ai）； 3） 每个处理单元的输出函数（fi）； 4） 处理单元之间的联接模式； 5） 传递规则（∑wijoi）； 6） 把处理单元的输入及当前状态结合起来产生激 活值的激活规则（Fi）； 7） 通过经验修改联接强度的学习规则； 8） 系统运行的环境（样本集合）