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新潟大学理工学研究生院在数学、物理学、化学、材料科学、机械工程、电子学、信息工程、建筑学、土木工程、生命科学、生物资源、食品科学、林业、地球科学、环境科学等理工学、农学、工学、农学、农学、环境科学等广泛学科领域开展基于先进研究的高级教育。研究生院设有 20 个与各个领域相对应的课程,分为五大专业:基础科学、先进材料科学与技术、电气与信息工程、生命与食品科学以及环境科学与技术。研究生院还为跨学科和新兴领域提供独特的教育项目,例如“农业与食品专家培训项目”、“下一代太阳能氢能系统教育项目”和“全球人才开发项目”等。我们还开设了“清酒学”特别课程,学生可以通过该课程学习日本清酒酿造的各个学术方面,这是新潟举世闻名的当地产业。完成第一个两年期和第二个三年期课程的学生将根据其主修教育和研究领域,分别获得理学、工学、农业或哲学硕士学位和博士学位。我们鼓励研究生出国留学,同时也欢迎国际学生。在博士课程中,我们与亚洲多所大学合作实施双学位课程。学生通过此课程在两所大学学习并获得两个学位。我们还提供包括博士生实习在内的职业路径教育,以便学生在完成研究生学习后能够在社会的各个领域取得成功。此外,我们欢迎希望在研究生院学习终身教育或提高研究技能的在职成人学生。我们项目的毕业生有望凭借其高超的技能和专业知识为各个领域的地区和全球发展做出巨大贡献。
我们引入神经网络作为人工智能模型之一。神经网络是生物神经细胞回路中进行的信息处理的模型。神经细胞由称为细胞体的主体、从细胞体延伸出来的树突和连接到其他细胞的轴突组成。轴突的末端附着在其他神经细胞的树突上,轴突与其他神经细胞的连接处称为突触。树突接收来自其他细胞和感觉细胞的输入信号,信号在细胞体内进行处理,并通过轴突和突触将输出信号发送给其他神经元(图2(a))。 据称大脑中的神经元数量约为 10^10 到 10^11。通过结合这些细胞,每个神经元以并行和分布式的方式处理信息,从而产生非常复杂和先进的处理。一个细胞的输出通过突触传递到其他细胞,通过轴突可以分支成数十到数百个神经元。单个细胞具有的突触连接数量从数百个到数万个不等。所有这些突触连接都有助于神经元之间的信号传输。 当一个信号从另一个神经细胞到达一个神经细胞时,膜电位会因信号而发生变化,当信号超过一定的阈值时,电位就变为正值,神经细胞就会兴奋。然后它向其他神经元发送信号。无论输入值如何,该图的形状几乎都是相同的波形,一旦超过阈值,就会产生恒定形状和幅度的电脉冲。因此人们认为,神经网络中承载信息的不是电脉冲的波形,而是电脉冲的频率(图2(b))。 细胞体的阈值函数,当输入高于阈值时,发出电脉冲,当输入低于阈值时,不发出电脉冲,具有从输入到输出的非线性转换效果。此外,还有兴奋性突触,它会释放使输入神经细胞更容易兴奋的递质,还有抑制性突触,它会使输入神经细胞更不容易兴奋。接收输入神经元可以被认为是接收来自每个输出神经元的输入的总和。 神经网络的数学模型源于对神经元的观察。 1943年,McCullough和Pitts提出了正式的神经元模型。图 2(c)中的圆圈表示一个神经元的模型。 xk 取值 0 和 1,表示该神经元接收的突触数量。
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