南理工S106C012神经计算课程概览与基础

"南理工 S106C012 神经计算课件涵盖了神经计算的基本术语、概念以及神经网络的结构和学习算法。课程深入讲解了神经计算的起源和目的，强调了人工神经网络在人工智能领域的地位及其与生物神经网络的联系。" 神经计算是受生物神经网络启发的信息处理方法，它旨在通过模仿人脑的工作机制来解决问题。"Neural Computing"、"Neural Computation"、"Neural Computer"、"Neural Networks"、"Artificial Neural Networks (ANN)"和"Connectionist Models"是这一领域的核心术语，分别代表神经计算的不同层面。2009年的数据非正式定义神经计算为一种结构和处理能力与大脑类似的信息处理结构和算法。 课程中探讨了在现代数字计算机能力强大的背景下，为什么还需要神经计算。这主要是因为神经网络能更好地处理非结构化问题，而这是传统计算机难以应对的。生物神经网络(BNN)与人工神经网络(ANN)之间的关系被阐述，两者相互影响并促进了对方的发展。 在人工智能的领域里，神经网络占据了重要位置。它分为广义和狭义两种理解，广义上是指揭示智能机理和开发智能潜力，狭义上则是指通过计算机模拟智能行为。神经网络作为人工智能的主要学派之一，与符号主义（逻辑学派）形成对比，后者采用自顶向下的方法，而神经网络则采用自底向上的仿生学方法。 神经网络与机器学习紧密相连，是机器学习的重要方法。然而，由于缺乏统一理论，神经网络的学习过程相对复杂，需要较高的数学和专业背景知识。此外，神经网络的研究还涉及许多相关领域，如模式识别、图像处理和自然语言处理等。 生物神经元和生物神经网络的介绍为理解人工神经网络奠定了基础。人工神经元模型简化了生物神经元的功能，通常由输入、权重和输出构成。多层前向结构、反馈结构等不同的人工神经网络结构则展示了其处理复杂问题的能力。神经网络学习算法，如监督学习和非监督学习，是通过调整网络参数来优化性能的过程，这些算法是神经网络解决学习问题的关键。 南理工 S106C012 的神经计算课件提供了一个全面的框架，帮助学习者理解神经网络的基础知识、特点和应用，为深入研究神经计算和人工智能领域打下坚实基础。