线性元件

人工神经网络在...中的意义

摘要。如今，基于计算机技术的进步，研究旨在开发新的数据处理方法。一些研究侧重于创造模仿人类生物数据处理机制的新工具。这些研究为人工神经网络的发展铺平了道路，与传统的、更常用的预测分析工具相比，人工神经网络可以被视为一种更优越的预测分析工具。如今，人工神经网络已在生态学、工程学和健康等学科中得到广泛应用。然而，可以说，尽管它们比其他预测分析更具功能性和有效性，但它们在教育研究中的应用却十分有限。本研究旨在通过参考通过人工神经网络分析进行的研究，阐明人工神经网络在教育研究中的功能和作用。关键词：人工神经网络、多层感知器、单层感知器、输入层、隐藏层简介人工神经网络是模拟人类数据处理系统的数据处理系统（Elmas，2003 年，第 22 页）。人工神经网络的概念源于在计算机系统上模仿人脑的运作原理，用定量数据进行计算，并创建生物神经元的数学模型（Efe & Kaynak，2000，第 1 页）。第一个人工神经网络是由神经生理学家 Warren McCulloch 和数学家 Walter Pitts 基于人脑的计算能力创建的（Bishop，2014，第 9 页）。 1958 年 Frank Rosenblatt 开发出感知器这种人工神经网络系统后，人工神经网络的研究开始加速，随后出现了自适应线性元件（自适应线性元件 (Widrow & Hoff, 1960)、Hopfield 网络 (Hopfield, 1982)、Kohonen 网络 (Kohonen, 1982, 1984)、玻尔兹曼机 (Ackley et al., 1985) 和通过反向传播算法学习的多层前馈神经网络 (Rumelhart et al., 1986；引自 Lek & Guegan, 1999, p. 67)。现代人工神经网络研究的重点是开发新的、更有效的学习算法，并创建能够响应随时间变化的模型的网络 (Kriesel, 2007, pp. 21-22)。如前所述，人工神经网络模拟人类大脑中的生物神经元和创建人工神经元的数学模型基于生物模型（Kohli et al.,, 2014, p. 745）。Hanrahan（2011, p. 5）描绘了生物模型的结构，如图1所示；