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人工神经网络(ANN,ArtificialNeuralNetwork)也简称为神经网络(NN),是由大量的简洁处理单元经广泛并行互连形成的一种网络系统。它是对人脑系统的简化、抽象和模拟,具有人脑功能的很多基本特征。
目前,人工神经网络已成为很多高科技领域的一个热门话题。在人工智能领域,它已实际应用于决策支持、模式识别、专家系统、机器学****等很多方面。
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由于神经网络是多学科交叉的产物,各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法,因此,关于神经网络的定义,在科学界存在很多不同的见解。(芬兰赫尔辛基技术高校)的定义,即"神经网络是由具有适应性的简洁单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。"
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人脑的基本组成是脑神经细胞,大量脑神经细胞相互联接组***的大脑神经网络,完成各种大脑功能。而人工神经网络则是由大量的人工神经细胞(神经元)经广泛互连形成的人工网络,以此模拟人类神经系统的结构和功能。
了解人脑神经网络的组成和原理,有助于对人工神经网络的理解。
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人工神经网络概述
人体神经结构与特征
虽然神经元的形态各不相同,但是都由细胞体和突起两大部分组成,而突起又分树突和轴突。
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轴突是由细胞体向外延长出的全部纤维中最长的一条分枝,用来向外传递神经元产生的输出信号。每个神经元只发出一条轴突,短的仅几个微米,其最大长度可达1m以上。
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突触,在轴突的末端形成了很多很细的分枝,这些分枝叫神经末梢。每一条神经末梢可以与其他神经元形成功能性接触,该接触部位称为突触。每个神经元大约有103~105个突触,换句话说,每个神经元大约与103~105个其它神经元有连接,正是因为这些突触才使得全部大脑神经元形成一个困难的网络结构。
所谓功能性接触,突触的信息传递特性可变,因此细胞之间的连接强度可变,这是一种柔性连接,也称为神经元结构的可塑性,这正是神经元之间传递信息的奇异之一。
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树突是指由细胞体向外延长的除轴突以外的其他全部分支。不同的神经元其树突的数量也不同,长度较短,但数量很多,它是神经元的输入端,用于接受从其他神经元的突触传来的信号。
细胞体是神经元的主体,胞体和树突表面是接受的其他神经元传来的信号的主要部位。
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神经元中的细胞体相当于一个初等处理器,它对来自其他各个神经元的信号进行总体求和,并产生一个神经输出信号。由于细胞膜将细胞体内外分开,因此,在细胞体的内外具有不同的电位,通常是内部电位比外部电位低。细胞膜内外的电位之差被称为膜电位。在无信号输入时的膜电位称为静止膜电位。当一个神经元的全部输入总效应达到某个阈值电位时,该细胞变为活性细胞(激活),其膜电位将自发地急剧上升产生一个电脉冲。这个电脉冲又会从细胞体动身沿轴突到达神经末梢,并经与其他神经元连接的突触,将这一电脉冲传给相应的神经元。
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生物神经元的功能与特征
依据神经生理学的探讨,生物神经元具有如下重要功能与特性。(1)时空整合功能神经元对不同时间通过同一突触传入的神经冲动,具有时间整合功能。对于同一时间通过不同突触传入的神经冲动,具有空间整合功能。两种功能相互结合,使生物神经元对由突触传入的神经冲动具有时空整合的功能。
(2)兴奋与抑制状态神经元具有兴奋和抑制两种常规的工作状态。当传入冲动的时空整合结果使细胞膜电位上升,超过动作电位的阈值时,细胞进入兴奋状态,产生神经冲动。相反,当传入冲动的时空整合结果使细胞膜电位低于动作电位阈值时,细胞进入抑制状态,无神经冲动输出。
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