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神经网络的多输入怎么理解?

发布时间:2019-06-10 18:44 来源:未知 编辑:admin

  想用神经网络逼近非线*x),加入我想建立一个三层网络,要多输入单输出,那么这个多输入是什么意思呢?(这里输入只有x一个吗不是?)输入的维数又是...

  想用神经网络逼近非线*x),加入我想建立一个三层网络,要多输入单输出,那么这个多输入是什么意思呢?(这里输入只有x一个吗不是?)输入的维数又是由什么决定的呢?

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  展开全部现代意义上对神经网络(特指人工神经网络)的研究一般认为从1943年美国芝加哥大学的生理学家W.S. McCulloch和W.A. Pitts提出M-P神经元模型开始,到今年正好六十年。在这六十年中,神经网络的发展走过了一段曲折的道路。1965年M. Minsky和S. Papert在《感知机》一书中指出感知机的缺陷并表示出对这方面研究的悲观态度,使得神经网络的研究从兴起期进入了停滞期,这是神经网络发展史上的第一个转折。到了20世纪80年代初,J.J. Hopfield的工作和D. Rumelhart等人的PDP报告显示出神经网络的巨大潜力,使得该领域的研究从停滞期进入了繁荣期,这是神经网络发展史上的第二个转折。

  到了20世纪90年代中后期,随着研究者们对神经网络的局限有了更清楚的认识,以及支持向量机等似乎更有前途的方法的出现,“神经网络”这个词不再象前些年那么“火爆”了。很多人认为神经网络的研究又开始陷入了低潮,并认为支持向量机将取代神经网络。有趣的是,著名学者C.-J. Lin于2003年1月在德国马克斯·普朗克研究所所做的报告中说,支持向量机虽然是一个非常热门的话题,但目前最主流的分类工具仍然是决策树和神经网络。由著名的支持向量机研究者说出这番话,显然有一种特殊的意味。

  事实上,目前神经网络的境遇与1965年之后真正的低潮期相比有明显的不同。在1965年之后的很长一段时期里,美国和前苏联没有资助任何一项神经网络的研究课题,而今天世界各国对神经网络的研究仍然有大量的经费支持;1965年之后90%以上的神经网络研究者改变了研究方向,而今天无论是国际还是国内都有一支相对稳定的研究队伍。实际上,神经网络在1965年之后陷入低潮是因为当时该领域的研究在一定意义上遭到了否定,而今天的相对平静是因为该领域已经走向成熟,很多技术开始走进生产和生活,从而造成了原有研究空间的缩小。

  在科学研究中通常有这么一个现象,当某个领域的论文大量涌现的时候,往往正是该领域很不成熟、研究空间很大的时候,而且由于这时候人们对该领域研究的局限缺乏清楚的认识,其热情往往具有很大的盲目性。从这个意义上说,过去若干年里各领域研究者一拥而上、各种专业刊物满眼“神经网络”的风光,其实是一种畸形繁荣的景象,而对神经网络的研究现在才进入了一个比较理智、正常的发展期。在这段时期中,通过对以往研究中存在的问题和局限进行反思,并适当借鉴相关领域的研究进展,将可望开拓新的研究空间,为该领域的进一步发展奠定基础。

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