妇产科学人工神经网络研究和应用进展

发布时间：2018-09-04 08:31

【摘要】：正人工神经网络(artificial neural network,ANN)是模拟生物神经系统,由多个相对独立的神经元彼此按照某种方式相互连接而成的计算机网络。最早的ANN模型M-P模型于1943年由美国心理学家McCulloch和数学家Pitts共同提出,证明单个神经元具有执行逻辑的功能,从而开创了人工神经网络研究的时代。1949年Hebb提出了至今仍对神经网络理论有着重要影响的Hebb学习规则,即在神经网络中,信息存储在连接权中,神经元之间突触的结合强度是可变的,这种变化建立起神经网络之间的连接。此后Rosenblatt、Widrow以及Hoff又提出感知器模型,初步具备了学习、并行处理、分布存储等神经网络的一些基本特征。Minsky
[Abstract]:Positive artificial neural network (artificial neural network,ANN) is a computer network that simulates the biological nervous system and consists of several relatively independent neurons connected to each other in some way. The earliest ANN model M-P model was proposed by American psychologist McCulloch and mathematician Pitts in 1943. It is proved that a single neuron has the function of executing logic. In 1949, Hebb put forward the Hebb learning rule, which still has important influence on neural network theory, that is, in neural network, information is stored in connection right. The intensity of synapse binding between neurons is variable, and this change creates connections between neural networks. Since then, Rosenblatt,Widrow and Hoff have put forward the perceptron model, which has some basic characteristics of neural networks, such as learning, parallel processing, distributed storage and so on. Minsky
【作者单位】： 浙江大学医学院附属妇产科医院;
【基金】：浙江省科学技术厅公益性技术应用研究项目(2011C23010)
【分类号】：R319

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2221555