神经网络模型与计算能力：从生物神经元到人工神经网络

"神经计算的信息处理能力主要涉及数学逼近映射，通过开发合适的函数来响应特定的样本集合，实现如识别和分类等计算任务。神经网络模型，包括BPN（Backpropagation Network）和CPN（ Competitive Prototype Network），能够完成这类自组织的数学映射。该资料是国防科大人工神经网络课程的一章，涵盖了神经网络的基本概念，如神经元的生物基础、人工神经元的结构、神经元的功能、神经网络的结构、连接权重、学习规则等，并提及了神经网络的历史和应用领域。" 在这一章中，神经网络模型被详细地介绍，首先提到的是神经元的基本组成。生物神经元由细胞体、树突和轴突构成，而人工神经元则简化为处理单元和连接，具有输入和输出。神经元的主要功能包括接收输入、处理输入并产生输出。输入可以通过不同的权值加权，分为抑制性和活跃性连接，这些权值在传播规则中起到关键作用，影响神经元的净输入。活跃函数，如恒等函数、阈值函数和S型单调函数，用来将净输入转换为新的活跃状态。输出函数则根据活跃状态产生对其他神经元的影响，常见的有硬极限函数、阈值函数和S型函数。 神经网络的结构包括多层和单层、反馈和前馈网络，连接矩阵定义了神经元间的连接方式。学习规则是神经网络模型的重要组成部分，它们允许网络根据环境和数据动态调整权重。Hebbian学习规则基于“一起激发的神经元一起连接”的原则，而Delta学习规则则常用于反向传播算法中，用于优化权重以减小误差。学习类型包括联想学习等，这些机制使得神经网络能够通过训练不断提升其信息处理能力。 神经网络研究历史的回顾以及其广泛的应用领域，如模式识别、图像处理、自然语言处理、控制和优化问题，展示了神经网络作为强大的工具在解决复杂计算问题上的潜力。通过MATLAB这样的工具，可以方便地实现和模拟这些神经网络模型，进一步理解和应用神经计算的信息处理能力。