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神经网络、深度学习与自然语言处理 被引量:22
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作者 冯志伟 《上海师范大学学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2021年第2期110-122,共13页
介绍了自然语言处理中的神经语言模型,讨论了大脑神经网络、人工神经网络、“异或”问题、前馈神经网络、神经网络的历史分期及其进一步发展等;指出,在神经网络的研究中,感知机不能解决线性不可分的分类问题,通过增加隐藏层才能进行“... 介绍了自然语言处理中的神经语言模型,讨论了大脑神经网络、人工神经网络、“异或”问题、前馈神经网络、神经网络的历史分期及其进一步发展等;指出,在神经网络的研究中,感知机不能解决线性不可分的分类问题,通过增加隐藏层才能进行“异或”运算。通常情况下,在训练神经网络的同时,还要进行嵌入学习,对于机器翻译、情感分类、句法剖析这些自然语言处理的特殊任务,常常要加上很强的约束,并应当把基于语言规则的理性主义方法和基于大数据的经验主义方法结合起来。 展开更多
关键词 大脑神经网络 人工神经网络 “异或”问题 感知机 前馈神经网络
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Motor imagery training induces changes in brain neural networks in stroke patients 被引量:15
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作者 Fang Li Tong Zhang +3 位作者 Bing-Jie Li Wei Zhang Jun Zhao Lu-Ping Song 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2018年第10期1771-1781,共11页
Motor imagery is the mental representation of an action without overt movement or muscle activation. However, the effects of motor imagery on stroke-induced hand dysfunction and brain neural networks are still unknown... Motor imagery is the mental representation of an action without overt movement or muscle activation. However, the effects of motor imagery on stroke-induced hand dysfunction and brain neural networks are still unknown. We conducted a randomized controlled trial in the China Rehabilitation Research Center. Twenty stroke patients, including 13 males and 7 females, 32–51 years old, were recruited and randomly assigned to the traditional rehabilitation treatment group(PP group, n = 10) or the motor imagery training combined with traditional rehabilitation treatment group(MP group, n = 10). All patients received rehabilitation training once a day, 45 minutes per session, five times per week, for 4 consecutive weeks. In the MP group, motor imagery training was performed for 45 minutes after traditional rehabilitation training, daily. Action Research Arm Test and the Fugl-Meyer Assessment of the upper extremity were used to evaluate hand functions before and after treatment. Transcranial magnetic stimulation was used to analyze motor evoked potentials in the affected extremity. Diffusion tensor imaging was used to assess changes in brain neural networks. Compared with the PP group, the MP group showed better recovery of hand function, higher amplitude of the motor evoked potential in the abductor pollicis brevis, greater fractional anisotropy of the right dorsal pathway, and an increase in the fractional anisotropy of the bilateral dorsal pathway. Our findings indicate that 4 weeks of motor imagery training combined with traditional rehabilitation treatment improves hand function in stroke patients by enhancing the dorsal pathway. This trial has been registered with the Chinese Clinical Trial Registry(registration number: Chi CTR-OCH-12002238). 展开更多
关键词 nerve regeneration STROKE hand function motor imagery brain neural network motion evoked potential dorsal pathway ventral pathway diffusion tensor imaging neural regeneration
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基于认知功能连接的信息流增益计算方法及应用 被引量:6
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作者 闫铮 高小榕 应俊 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期2756-2761,共6页
将网络信息的概念引入到神经科学当中对于研究脑功能机制有着积极的作用。然而人脑网络的复杂性对于理解有一定的困难。该文基于有向传递函数(Directed Transfer Function,DTF)的方法估计得到功能连接模式,进一步提出了信息流增益的计... 将网络信息的概念引入到神经科学当中对于研究脑功能机制有着积极的作用。然而人脑网络的复杂性对于理解有一定的困难。该文基于有向传递函数(Directed Transfer Function,DTF)的方法估计得到功能连接模式,进一步提出了信息流增益的计算方法,用以评价特定脑区在全脑信息传输过程中的作用。该方法将流入信息和流出信息结合,具有浓缩两者信息的优点,简化了脑复杂网络的辨识度,并且提高了结果的显示标度。仿真运算和自发、诱发脑电数据的结果都显示出通过计算分析信息流增益可以比较理想地得到各个脑区对全脑信息流的贡献。结果证明信息流增益方法为进一步理解大脑认知机制提供了可能。 展开更多
关键词 脑神经网络 认知功能连接 有向传递函数 信息流增益
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基于粒子群算法的模糊大脑情感学习非线性系统辨识
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作者 孙园 曾惠权 +3 位作者 欧阳苏建 高佳倩 王绮楠 林智勇 《山东大学学报(工学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期25-32,共8页
为提高神经网络模型在解决非线性系统辨识问题上的精度,提出一种基于粒子群算法的模糊大脑情感学习模型。该模型包含大脑情感学习网络,在利用系统历史数据对模型进行训练的基础上,通过适应度函数动态调整网络结构中的权重因子,提高网络... 为提高神经网络模型在解决非线性系统辨识问题上的精度,提出一种基于粒子群算法的模糊大脑情感学习模型。该模型包含大脑情感学习网络,在利用系统历史数据对模型进行训练的基础上,通过适应度函数动态调整网络结构中的权重因子,提高网络学习效率和辨识精度。在对连续搅拌反应器系统辨识试验和对sin E强非线性对象逼近试验中,与常规模糊大脑情感学习模型、BP神经网络和RBF神经网络相比,本模型拥有更高的逼近能力和更快的收敛速度,解决了基于试错法导致的模型参数调整时间长、模型不稳定等问题,为辨识的实际应用提供了可行的模型选择。 展开更多
关键词 粒子群算法 类脑神经网络 大脑模糊情感学习模型 神经网络系统辨识 非线性系统
原文传递
面向新型计算架构的存算融合晶体管器件研究 被引量:1
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作者 蔡一茂 吴林东 +1 位作者 鲍霖 王宗巍 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第35期4862-4871,共10页
基于金属-氧化物-半导体场效应晶体管(metal-oxide-semiconductor field-effect transistor,MOSFET)器件和冯·诺伊曼架构的半导体芯片技术带领人类迈进了信息化时代.近年来,新型计算架构蓬勃发展.然而,专用算法和类脑智能算法映射... 基于金属-氧化物-半导体场效应晶体管(metal-oxide-semiconductor field-effect transistor,MOSFET)器件和冯·诺伊曼架构的半导体芯片技术带领人类迈进了信息化时代.近年来,新型计算架构蓬勃发展.然而,专用算法和类脑智能算法映射至MOSFET电路时,通常面临硬件开销大、系统能效低等挑战.针对上述问题,本文研制了具有存算融合特点的新型晶体管器件,有效适配了专用算法和类脑计算应用:在基础数值计算方面,针对多项式计算,研制了电荷捕获型晶体管,利用器件的本征非线性动力学特征,基于单器件实现了三元素乘法运算,有效加速了多项式回归任务;在新兴智能计算方面,针对神经网络计算,研制了离子栅型神经形态晶体管,利用双栅耦合的方式实现了神经元的非线性激活和时空信息整合功能,并基于此提出了神经元相关性脉冲神经网络,实现了注意力转变现象的模拟.本文的工作将为新型计算架构芯片的构建提供新的思路. 展开更多
关键词 电荷捕获型晶体管 离子栅型晶体管 多项式加速计算 类脑神经网络
原文传递
类脑神经网络与神经形态器件及其电路综述 被引量:3
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作者 邓亚彬 王志伟 +5 位作者 赵晨晖 李琳 贺珊 李秋红 帅建伟 郭东辉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第8期2241-2250,共10页
为了系统地了解类脑神经网络电路,在对类脑神经网络进行简要介绍的基础之上,重点阐述两种类别的神经形态器件及功能,包括不同类型的浮栅管和不同工艺材料的忆阻器来模拟单个神经元和突触可塑性功能;然后,以神经形态器件为基础,分别介绍... 为了系统地了解类脑神经网络电路,在对类脑神经网络进行简要介绍的基础之上,重点阐述两种类别的神经形态器件及功能,包括不同类型的浮栅管和不同工艺材料的忆阻器来模拟单个神经元和突触可塑性功能;然后,以神经形态器件为基础,分别介绍了基于浮栅管和忆阻器实现神经网络电路;最后总结当前神经形态器件及类脑神经网络芯片存在的问题,并对有关类脑计算研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 类脑计算 类脑神经网络 神经形态器件 神经网络电路
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考虑混沌特征的增强型大脑情绪神经网络光伏发电功率超短期预测模型 被引量:14
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作者 王育飞 杨启星 薛花 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1165-1175,共11页
为进一步提高光伏发电功率超短期预测的准确度,根据光伏功率时间序列固有的非线性混沌特征,提出一种基于改进粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)算法和增强型大脑情绪神经网络(enhanced brain emotional neural net... 为进一步提高光伏发电功率超短期预测的准确度,根据光伏功率时间序列固有的非线性混沌特征,提出一种基于改进粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)算法和增强型大脑情绪神经网络(enhanced brain emotional neural network, EENN)的光伏发电功率超短期预测模型。首先,利用非线性变换将光伏功率序列的隐含信息特征投射至高维相空间,获得反映吸引子轨迹的新数据空间;随后,为提高模型的超短期预测能力,通过考虑系统在空间中连续吸引子轨迹的非线性几何特征,利用EENN模型建立高维空间中的数据映射关系,并采用IPSO算法实现对EENN模型中所有权值和阈值的迭代优化,以提高EENN模型的数据挖掘和预测能力;最后,基于实测光伏发电功率数据进行单步预测以实现对所提模型的有效验证。算例分析表明,所提预测模型具有比传统模型更好的预测效果,有效提高了光伏功率超短期预测的准确度。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测模型 混沌相空间重构 改进粒子群优化 增强型大脑情绪神经网络 超短期
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