A6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值直接確定法

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetworks，ANN）是模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)、處理方式和系統(tǒng)功能的簡化人工系統(tǒng)；是一門涉及面廣、綜合性強、有半個多世紀研究歷史的跨領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及自動化、電子工程、計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、神經(jīng)生物學(xué)、心理思維科學(xué)等眾多相關(guān)學(xué)科；由于其并行計算、分布式存儲、高度容錯、非線性自適應(yīng)處理能力等顯著特點，在模式識別、智能控制、組合優(yōu)化、系統(tǒng)辨識與預(yù)測以及智能信息處理等領(lǐng)域都得到廣泛的成功應(yīng)用。20世紀80年代中期以來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡稱“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”）研究不斷地涌現(xiàn)出新的熱潮，我國學(xué)術(shù)界也開始更深入地關(guān)注和引領(lǐng)該領(lǐng)域的研究與發(fā)展。近20年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論研究和實際應(yīng)用在許多領(lǐng)域取得了顯著的進展，在國內(nèi)外都進入了一個蓬勃發(fā)展的好時期。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論日漸成熟，它的應(yīng)用逐漸擴大和深入的形勢下，如何把握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新的研究方向，向讀者以及廣大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究者介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)理論的最新發(fā)展，成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教科工作者面臨的一大挑戰(zhàn)。本書系統(tǒng)化地闡述了筆者在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的最新研究成果，既給讀者提供了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究中的新方向、新思路、新視角，又給出了一個相對全面的介紹，可供相關(guān)領(lǐng)域研究人員、教師、學(xué)生參考。通過分析、探討傳統(tǒng)學(xué)習(xí)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其算法存在的諸多尚未解決的內(nèi)在不確定性問題，從神經(jīng)生物學(xué)角度出發(fā)和思考，在函數(shù)逼近論相關(guān)知識點啟發(fā)下，本書提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值直接確定的方法。不同于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迭代學(xué)習(xí)思想，新方法可以一步直接計算出學(xué)習(xí)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)權(quán)值，展示其在計算速度和學(xué)習(xí)精度方面的優(yōu)越性。考慮到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)與其性能有著密切的關(guān)系，因此，圍繞網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（隱神經(jīng)元數(shù)）進行性能優(yōu)化一直以來都是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的一個重要方向；基于提出的權(quán)值直接確定方法，本書提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（隱神經(jīng)元數(shù)）最優(yōu)確定算法，從而可以快速確定性地得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳（或較佳）拓撲結(jié)構(gòu)。

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