最新建站宝盒mipppt课件.ppt

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4、P化的五大优势秒开网页快收录升排名提权重增流量优先展示秒配置5、如何使用宝盒MIP6、宝盒MIP注意事项使用宝盒MIP话，需要使用PHP动态发布部分含JS特效的模块可能无法正常显示，但不影响MIP效果MIP页面可切换到原页面浏览7、宝盒MIP的实际展示效果使用MIP被收录后的页面没有使用MIP被收录后的页面THANKYOU神经网络的一般性介绍及局部搜索训练算法报告人谭松波时间2004-3-18主要内容人工神经网络的发展过程人工神经网络的基本原理前馈式神经网络模型及经典算法局部搜索训练算法人工神经

5、网络是目前国际上信息领域中迅速发展的前沿研究方向之一，具有广泛的应用前景。对它的研究已取得了很多丰硕的成果。神经网络系统是由大量简单的处理单元（即神经元）广泛连接而成的复杂网络系统。它反映了人脑功能的许多基本特性，但它并不完全是人脑神经网络系统的真实写照，而只是对其作某种简化、抽象和模拟。神经网络的发展历史神经网络的研究已有50多年的历史，它的发展道路是曲折的，几经兴衰，目前已在许多领域得到了成功的应用。人工神经网络的研究始于本世纪40年代。1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitt

6、s合作，融合了生物物理学和数学，提出了第一个神经元计算模型—MP模型。这种单个神经元模型功能较弱，但连接而成的网络记忆能力巨大。这种巨大的记忆能力存储在网络中足够多的神经元之间丰富的连接强度上。MP模型虽然简单，但它开创了神经网络模型的理论研究，为各种神经元模型及网络模型的研究打下了基础。1949年心理学家Hebb提出神经元之间突触联系强度可变的假设。他认为学习过程是在突触上发生的，突触的联系强度随其前后神经元的活动而变化。根据这一假说提出了改变神经元连接强度的Hebb规则。它对以后人工神经网络

7、的结构及算法都有很大影响。直到现在，Hebb的学习算法仍在不少人工神经网络中应用。50年代末，Rosenblatt提出感知器模型，第一次把神经网络的研究付诸工程实践。这是一种学习和自组织的心理学模型，它基本上符合神经生理学的知识，模型的学习环境是有噪声的，网络构造中存在随机连接，这符合动物学习的自然环境。这是第一个真正的人工神经网络，他给出了两层感知器的收敛定理。后来的一大类神经网络模型都是感知器模型的变形。60年代末，美国著名人工智能学者Minsky和Papart对Rosenblatt的工作进

8、行了深入的研究，写了很有影响的《感知器》一书，指出感知器的处理能力有限，单层感知器只能作线性划分，对于非线性或其他分类会遇到很大的困难。这时应采用含有隐单元的多层神经网络，但引入隐单元后找到一个有效的学习算法非常困难，Minsky断言这种感知器无科学研究价值可言，包括多层的也没有什么意义。这个结论对当时的神经网络研究无疑是一个沉重的打击，客观上对神经网络的研究起了一定的消极作用。同时当时的微电子技术也无法为神经网络的研究提供有效的技术保障。故在其后的十几年内，从事神经网络研究的人数及经费支持大大