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组合式不锈钢水箱与网络的信息处理

来源:未知 作者:XBOJE 时间:2013-04-12 09:54
人工神经网络是对生物神经系统的某种抽象、简化与模拟,是由许多并行互联的相同 神经元模型组成。组合式不锈钢水箱网络的信息处理由神经元之间的相互作用来实现,知识与信息存储在处 理单元相互间的物理连接上,网络的学习和识别决定于各神经元连接权系数的动态演化过 程。一个神经网络模型描述了一个网络如何将它的输人矢量转化为输出矢量的过程。

神经网络获得计算能力,一是通过它的大规模并行分布式结构;二是通过它的学习能 力与泛化能力(泛化能力指即使当前的输人在训练阶段没有被采用过,神经网络仍然能 产生期望的输出)。这两方面信息处理的能力使得神经网络可能解决目前难以对付的复杂 问题。神经网络在应用中已经表现了如下有用的特性与能力:

(1)组合式不锈钢水箱与泛化能力。泛化能力使得神经网络具有真正的实用性,并且使得它能够处理那 些有噪声或不完全的数据。

(2)学习能力。神经网络具有十分强的学习功能,连接权和连接的结构都可通过学 习得到。

(3)非线性映射能力。一个神经元从根本上说就是一个非线性元件,自然地,由这 些神经元互相连接组成的神经网络也是非线性的,而且这种非线性是分布在整个网络中。 非线性是个非常重要的特性,尤其当产生输人信号(比如声音信号)的物理机制固有地 为非线性的时候。

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