神经网络与神经计算机

脑科学和神经系统的研究已经有很长的历史。长期以来,人们一直梦想着通过对神经系统的研究,发明一种仿效人脑信息处理模式的智能式计算机。自从四十年代冯·诺曼发明基于串行符号处理的数字电子计算机以来,虽然获得了巨大的成功,但在诸如模式识别、人工智能等方面都碰到极大的困难,促使人们以更大的兴趣去研究并行处理模式为特征的神经计算学。八十年代初,在美国、日本和欧洲,都掀起一股神经网络理论和神经计算机的研究热潮。各个先进国家都相继给出巨大的投资,制定出强化研究计划、开展对脑功能和新型智能计算机的研究。并着重将神经网络原理应用于图象处理、模式识别、语音综合及智能机器人控制等领域。目前,有关神经网络的研究机构,遍及美国各大学、公司及国防、宇航的研究部门。1987年6月在美国召开第一届神经网络国际会议、并发起成立国际神经网络学会(INNS)。之后,以IBM 公司、Bell 研究所和日本的富士通、NEC 等大公司,纷纷研制各种神经芯片、相继推出各种软件、硬件产品。为神经计算机的实现,迈出了第一步。神经网络的主要特征是:大规模的并行处理和分布式的信息存贮,良好的自适应性、自组织性。并且具有很强的学习功能、联想功能和容错功能。通过神经网络的研究,将对探索更加完善的智能计算机系统和相应的人工智能技术,开辟新的途径。目前,国外神经网络的研究热潮仍方兴未艾。为了向读者系统地介绍有关神经网络和神经计算机的基本理论、学习算法和应用技术。特开辟这个专题讲座。本讲座共分八讲。第一讲:神经网络模型。第二讲:神经网络的学习算法。第三讲:神经器件。第四讲:神经计算机。第五讲:光神经计算机。第六讲:神经网络在视觉信息处理中的应用。第七讲:神经网络在模式识别中的应用。第八讲:神经网络在机器人控制中的应用。