让我们来开发一种更类似人脑的神经网络吧(二)
2011-10-03 23:34
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接下来我们分析一下生物神经元网络所需要的特性:
1.算法简单,要非常简单。至少不会牵涉到多个神经元的相互作用。而应该是一对一的关系。
2.网络结构动态变化,所谓的隐藏层神经元的数量可以任意增加。
3.强力的记忆能力,一两次的训练就能把训练输入记录下来。有“第一印象”现象,也就是训练系数不断减小的现象。
4.有神经反射功能。就是长期共同激活的神经元互相会联系在一起。初步假设其结果是a的输出连到b的输入,b的输出连到a的输入。
还有其他特征继续补充中。想到了就记下来。
下面一节记录一些想到的思绪。
1.算法简单,要非常简单。至少不会牵涉到多个神经元的相互作用。而应该是一对一的关系。
2.网络结构动态变化,所谓的隐藏层神经元的数量可以任意增加。
3.强力的记忆能力,一两次的训练就能把训练输入记录下来。有“第一印象”现象,也就是训练系数不断减小的现象。
4.有神经反射功能。就是长期共同激活的神经元互相会联系在一起。初步假设其结果是a的输出连到b的输入,b的输出连到a的输入。
还有其他特征继续补充中。想到了就记下来。
下面一节记录一些想到的思绪。
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