人工神经网络是机器学习方法的一种,其起源要追溯到1943年麦卡洛克(McCulloch)和皮茨(Pitts)的工作[46]。他们设计的神经元模型构成的网络原则上可以计算任何函数。
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这种技术首先由麦克库罗克 (M cCu lloch) 和皮兹 ( Pitts) 在 20世纪 40年代提出。人工神经网络能够通过历史数据来 训练自己使之适应新的环境, 即具有自学习能力。
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...”一文,描述了相类似的见解,自此以后的20年,在这方面做出的实质性贡献的人及其著作有:马卡洛兹(McCulloch)和匹兹(Pitts)的神经网络、冯·诺依曼的元胞自动机和复杂性以及维纳(N Weiner)的控制论。
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在此之后,许多科学家对此进行了多方面的研究并做出了贡献,如马卡诺赫(MeCdloch)和匹茨(Pitts)在神经网络方面的研究,冯·诺依曼在元胞自动机和复杂性方面的研究,维纳在控制论方面的研究,普里高津及哈肯在系统论方面的研究。
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Jacob Pitts 雅各布·皮特斯 ; 皮特斯 ; 杰柯布彼特 ; 雅各布·皮兹
Rafi Pitts 皮特斯
Bill Pitts 比尔·匹兹 ; 比尔·皮茨 ; 标签
Walter Pitts 沃尔特·皮兹 ; 沃尔特·皮茨
John Pitts 匹特斯 ; 标签 ; 翰·皮兹
Russ Pitts 皮特斯 ; 坐着的
U Pitts 匹兹堡大学
A Pitts 标签
S Pitts 标签
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