神经元计算机的基本理论及性能

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神经元计算机是一种逻辑设备,它试图模拟大脑的计算机能.基本处理元件(PE)接收来自其它元件的信号--多端输入.如果这些输入之和足够大,PE 就被激发,并激励所有与之相联的其它元件.它们以并行方式,而不是串行方式来处理信息.PE 间的联接方式决定了所构成网络的性状。两个基本处理元件间的联接强度(或称权系数),可用各种学习算法来修改.本文讨论了神经元计算机和人脑以及常规计算机之间的关系,通过对一些简单神经元计算机的描述,阐明它的基本理论及性能,同时讨论当前这一领域获得发展的原因及在模式识别方面的应用.
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