Algorithm 版 (精华区)

发信人: lofe (〖感激生活〗), 信区: Algorithm
标  题: computer vision 7
发信站: 哈工大紫丁香 (Sun Sep 10 16:44:20 2000), 转信

1.2.4 感觉的解析计算模型［Mar83］
　　目前数字计算机已能代替人完成复杂的科学计算， 
其速度远超过人脑。并且现在已研制出能在比较窄的领域里表现出成年人推理能力的程序
。但目前由计算机控制的智能机器在感觉能力方面表现出来的水平大致只能与蚱蜢相当。
人们在这些领域里所作好努力是差不多的，但结果都有这么大的差别，其原因是什么？此
外，人的感觉的反应是
极其迅速，并且非常可靠的。这可能意味着，感觉系统的工作更象是从某种相关的记忆里
作回想，而不是进行了某种计算。这里所说的是指由模型化为图灵机（Turing 
Machine）或其等同物的计算。因此，这就很自然地产生一个问题，感觉过程能否模型化
为图灵机，并用数字计算机来实现呢？也就是说，感觉过程的模型能否建立在符号计算的
基础上。对人脑和神经生理的许多研究成果表明解析计算（Analytical 
Computation）能更好地反映感觉过程的某些重要特征。Hopfield的神经网络模型就是一
种解析计算模型［Hopfield 82］［Hopfield & Tank 85］。
　　这种模型认为人脑中进行的信息处理不是离散的符号处理，而是一种连续的反应过程
。这就是说，神经网络中的神经元之间的信息交流除了在最后一层以外的的所有层次上都
连续的。来自环境的输入信息引起网络的进化过程，这个过程是由某种最小值原则导引的
。系统的稳定状态就是
系统的局部最小值。这样的连续过程服从解析计算模型的微分方程。目前这方面的研究面
引起广泛的兴趣，并已取得不少有意义的成果。
 

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☆ 来源:．哈工大紫丁香 bbs.hit.edu.cn．[FROM: lofe.bbs@smth.org]