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人工神经网络现在还有人在做吗

  人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力,克服了传统人工智能方法对于直觉,如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷,使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。人工神经网络与其它传统方法相结合,将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来,人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展,与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合,形成计算智能,成为人工智能的一个重要方向,将在实际应用中得到发展。将信息几何应用于人工神经网络的研究,为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快,已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。

  展开全部1943年,心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型,称为MP模型。他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法,证明了单个神经元能执行逻辑功能,从而开创了人工神经网络研究的时代。1949年,心理学家提出了突触联系强度可变的设想。60年代,人工神经网络得到了进一步发展,更完善的神经网络模型被提出

  ,其中包括感知器和自适应线性元件等。M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后,于1969年出版了《Perceptron》一书,指出感知器不能解决高阶谓词问题。他们的论点极大地影响了神经网络的研究,加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就,掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性,使人工神经网络的研究处于低潮。在此期间,一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究,提出了适应谐振理论(ART网)、自组织映射、认知机网络,同时进行了神经网络数学理论的研究。以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。1982年,美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了Hopfield神经网格模型,引入了“计算能量”概念,给出了网络稳定性判断。 1984年,他又提出了连续时间Hopfield神经网络模型,为神经计算机的研究做了开拓性的工作,开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径,有力地推动了神经网络的研究,1985年,又有学者提出了波耳兹曼模型,在学习中采用统计热力学模拟退火技术,保证整个系统趋于全局稳定点。1986年进行认知微观结构地研究,提出了并行分布处理的理论。1986年,Rumelhart, Hinton, Williams发展了BP算法。Rumelhart和McClelland出版了《Parallel distribution processing: explorations in the microstructures of cognition》。迄今,BP算法已被用于解决大量实际问题。1988年,Linsker对感知机网络提出了新的自组织理论,并在Shanon信息论的基础上形成了最大互信息理论,从而点燃了基于NN的信息应用理论的光芒。1988年,Broomhead和Lowe用径向基函数(Radial basis function, RBF)提出分层网络的设计方法,从而将NN的设计与数值分析和线年代初,Vapnik等提出了支持向量机(Support vector machines, SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)维数的概念。人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视,美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”,国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为。在日本的“真实世界计算(RWC)”项目中,人工智能的研究成了一个重要的组成部分。

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