什么是人工神经元？(an artificial neuron?)
人工神经元是计算机系统软件编程中的一个数学函数，它在某种程度上试图模拟生物神经元或人脑和神经系统中的脉冲传导细胞之间的复杂相互作用。人工神经元的第一个版本是由Warren McCulloch和Walter Pitts于1943年创建的，作为二元神经元的一种形式，输入值可以是1或-1。这些输入的组合一起加权。如果超过某个阈值，人工神经元的输出为1，如果组合时输入不足，则输出为-1值。。
综上所述，一组相互连接的人工神经元将以某种基本方式发挥作用，就像人脑一样。这种人工神经网络的设计被视为发展人工生命的关键踏脚石，人工生命是一种合成计算机系统，它可以像人类一样以某种能力进行推理。今天的智能计算机系统已经采用了神经网络，它允许以比传统线性计算机编程更快的方式并行处理数据输入。。
依靠人工神经元工作的系统的一个例子是2006年开发的作物保护系统，该系统利用飞行器扫描作物状况，以确定是否存在季节性病虫害。选择神经网络软件来控制作物的扫描，因为神经网络本质上是学习计算机。随着更多关于当地情况的数据输入它们，它们在发现问题方面变得更加有效，以便在问题扩散之前能够迅速加以控制。另一方面，一个标准的计算机控制系统将平等地对待整个农田，而不管某些区域的条件如何变化。如果没有设计者的不断重新编程，它将被证明比基于人工神经元适应的系统效率要低得多。。
神经网络软件还具有一个优点，即它可以由不熟悉软件基本设计的工程师在编码级别进行调整。该软件能够适应各种条件，并在暴露于这些条件并收集有关这些条件的数据时获得熟练程度。最初，神经网络会产生不正确的输出作为问题的解决方案，但是，当产生该输出时，它会作为输入反馈到系统中，并且一个不断细化和权衡数据的过程会让它在足够的时间和反馈下越来越准确地了解真实世界的情况。。
除了1943年创建的基本的二元神经元结构外，神经网络设计的适应性导致了其他类型的人工神经元。半线性神经网络包含由条件激活的线性和非线性函数。如果所分析的问题显示的条件不是线性的，或者不是可明确预测的，并且不是次要的，那么通过给予系统的非线性函数比线性计算更多的权重，可以利用系统的非线性函数。随着神经系统训练的继续，系统在控制其所监控的真实世界条件方面比理想的系统条件更好。这通常涉及将神经模糊模型合并到神经网络中，神经网络能够解释在产生有意义的输出和控制状态时的不精确程度。。
- 发表于 2022-01-05 20:18
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- 分类：IT
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