神经网络与神经计算机的基本原理和应用(续完)

本文是“神经网络与神经计算机的基本原理和应用”的第二部分。主要介绍Hopfleld 网络模型及其在求解旅行商问题中的成功应用。为了避免陷入局部极小,Boltz-mann 机和随机网络模型对 Hopfield 模型作了进一步的改进。感知机和 BP 网络,是利用神经网络进行自学习的两种常见方式。按误差反向传播的 BP层次型网络,可以通过样本训练改变神经元的连接权以进行学习和记忆。在神经计算机一节中, 扼要介绍了神经计算机的主要特征、体系结构、其中并行拉度、虚拟处理器和拓扑结构是三个需要考虑的重要参数。文中最后部分讨论了神经网络与神经计算机的应用领域。