出处：信息科学卷 • 计算机科学技术 • 人工智能
| 词条 | 人工神经网络 |
| 释义 | 人工神经网络 人工神经网络 一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的数学模型。由大量节点（称“神经元”）相互连接而成，每个节点代表一种特定的输出函数（称“激励函数”或“作用函数”），节点间的连接权重相当于它的记忆，通过调节大量节点间相互连接的关系，达到处理信息的目的。通过人工神经网络，可把数学和统计学用于解决人工感知问题，进行决策和判断。和形式化的逻辑推理演算相比，优点是具有自学习自适应能力、联想存储功能和高速寻找优化解的能力。广泛应用于模式识别、自动控制、预测评价等领域。 出处：信息科学卷 • 计算机科学技术 • 人工智能 人工神经网络 简称ANN。在现代神经科学研究成果的基础上发展起来的一种抽象的数学模型。它模拟了人脑功能的若干特性,但并非神经系统的确切表示。1943年心理学家麦卡洛克(W.McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(W.Pitts)提出了二值神经元模型(即MP模型),其基本特征反映了神经细胞的工作特性,从而开创了人工神经网络研究的先河。现在,人工神经网络理论不仅已为科学家们承认,而且成为近代科学发展的一个热点,在科学和工程技术中获得了广泛的应用。 出处：数理化力学卷 • 数 学 • 计算数学 |
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