南京航空航天大学人工智能讲义:模拟人脑的计算系统
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更新于2024-07-31
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南京航空航天大学的人工智能讲义深入探讨了人工神经网络(ANN)的相关理论与应用。该讲义由常建平教授在2003年下学期为硕士研究生授课,内容涵盖了人工神经网络的基本概念、结构以及其与传统计算机的对比优势。
首先,章节1.1强调了研究人工神经网络的重要意义。计算机与人脑的差异主要体现在:计算机的串行工作方式限制了其“形象思维”能力,它只能被动执行预编程序,缺乏主动学习和容错性。而人工神经网络通过模拟人脑的神经结构,实现了感知、形象思维、分布式记忆和自组织学习等认知过程,突破了传统计算机在存储和计算方面的瓶颈。
人工神经网络的核心结构由多个简单处理单元(神经元)组成,这些神经元按照特定规则互相连接形成层次结构。每个神经元既是信息处理单元又是存储单元,能够同时进行计算和存储,从而解决了传统计算机中的瓶颈问题。此外,ANN的信息分布存储在连接权重上,提高了系统的容错性,且工作方式为并行,显著提升了处理速度。
章节1.3进一步探讨了人工神经网络的研究内容和应用领域。主要包括理论模型的构建,如对生物原型的抽象,包括概念模型、知识模型、物理化模型和数学模型等;技术模型的研究,即网络模型的设计和学习算法的开发,这是课程的核心讨论内容。此外,讲义还关注人工神经网络的实际应用,涉及如何将技术模型转化为实际应用系统,这些系统广泛应用于诸如图像识别、语音处理、自然语言理解等领域,但同时也面临着挑战,如模型的复杂性、训练数据的需求以及现实世界中的误差处理等问题。
总结来说,南京航空航天大学的人工智能讲义提供了一个全面的框架,让学生深入了解人工神经网络的原理、设计方法和实际应用,对于从事人工智能领域的研究者和工程师来说,这是一份极具价值的学习资料。
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