多神经元中进行记忆。而且每个神经元实际上存储着多种不同信息的部分内容。 在分布存储的内容中,有许多是完成同一功能的,即网络具有冗余性。网络的冗 余性导致网络的存储具有容错性,即其中某些神经元受到损伤或死亡时,仍不致 于丢失其记忆的信息。信息在神经网络中的记忆,主要反映在神经元之间的突触 连接强度上。 2.并行处理神经元响应的速度为毫秒级,比一般电子开关器件要慢几个 数量级,而且每个神经元的处理功能也很有限。然而,大脑神经网络系统对于处 理以求得问题满意解为目标的决策任务(如视觉、运动控制等)却显得非常迅速 相反、冯·诺依曼计算机却在这方面显得非常迟钝和笨拙。显然,前者速度快是 由成亿个神经元协同工作并行处理的结果。 神经网络并行处理的含义不同于目前的并行处理机,它不是简单地“以空间 的复杂性为代价来求得时间上的快速性”,而是反映了根本不同的操作机理。神 经网络既是处理器,又是存储器 3.信息处理与存储合一人们从未发现大脑皮层中记忆和处理分别属于不 同区域的情况,这是因为每个神经元都兼有信息处理和存储的功能。神经元之间 突触连接强度的变化既反映了神经元对激励的响应,即信息处理过程,同时其响 应结果又反映了信息的记忆。这种合二为一的优点是同时有大量相关知识参与信 息过程,这对于提高网络信息处理的速度和智能是至关重要的。与此不同,目前 股计算机的存储和处理是分别属于两个独立的部件,存储器的作用只不过是 个知识库,这就是说,任一时刻都只有极少量的知识被取来参与处理,大部分知 识却处于休闲无用状态。 4.可塑性与自组织性在大脑中,神经元之间的突触连接,虽然其基本部 分是先天就有的,即由遗传所决定的,但是大脑皮层的大部分突触连接是后天由 环境的激励逐步形成的。它随着环境刺激性质的不同而不同。能形成和改变神经 元之间突触连接的现象称为可塑性。大脑的记忆也是由环境的刺激在神经元之间 形成新的突触连接,或者使原来就有的突触连接加强而形成的。还有,由于环境 的刺激,形成和调整神经元之间的突触连接,并逐渐构成神经网络的现象,称为 神经系统的自组织性。由此可见,可塑性是学习和记忆的基础 5.鲁棒性网络的髙连接度意味着一定的误差和噪声不会使网络的性能恶5 多神经元中进行记忆。而且每个神经元实际上存储着多种不同信息的部分内容。 在分布存储的内容中，有许多是完成同一功能的，即网络具有冗余性。网络的冗 余性导致网络的存储具有容错性，即其中某些神经元受到损伤或死亡时，仍不致 于丢失其记忆的信息。信息在神经网络中的记忆，主要反映在神经元之间的突触 连接强度上。 2．并行处理 神经元响应的速度为毫秒级，比一般电子开关器件要慢几个 数量级，而且每个神经元的处理功能也很有限。然而，大脑神经网络系统对于处 理以求得问题满意解为目标的决策任务(如视觉、运动控制等)却显得非常迅速。 相反、冯·诺依曼计算机却在这方面显得非常迟钝和笨拙。显然，前者速度快是 由成亿个神经元协同工作并行处理的结果。 神经网络并行处理的含义不同于目前的并行处理机，它不是简单地“以空间 的复杂性为代价来求得时间上的快速性”，而是反映了根本不同的操作机理。神 经网络既是处理器，又是存储器。 3．信息处理与存储合一 人们从未发现大脑皮层中记忆和处理分别属于不 同区域的情况，这是因为每个神经元都兼有信息处理和存储的功能。神经元之间 突触连接强度的变化既反映了神经元对激励的响应，即信息处理过程，同时其响 应结果又反映了信息的记忆。这种合二为一的优点是同时有大量相关知识参与信 息过程，这对于提高网络信息处理的速度和智能是至关重要的。与此不同，目前 一股计算机的存储和处理是分别属于两个独立的部件，存储器的作用只不过是一 个知识库，这就是说，任一时刻都只有极少量的知识被取来参与处理，大部分知 识却处于休闲无用状态。 4．可塑性与自组织性 在大脑中，神经元之间的突触连接，虽然其基本部 分是先天就有的，即由遗传所决定的，但是大脑皮层的大部分突触连接是后天由 环境的激励逐步形成的。它随着环境刺激性质的不同而不同。能形成和改变神经 元之间突触连接的现象称为可塑性。大脑的记忆也是由环境的刺激在神经元之间 形成新的突触连接，或者使原来就有的突触连接加强而形成的。还有，由于环境 的刺激，形成和调整神经元之间的突触连接，并逐渐构成神经网络的现象，称为 神经系统的自组织性。由此可见，可塑性是学习和记忆的基础。 5．鲁棒性 网络的高连接度意味着一定的误差和噪声不会使网络的性能恶