我们很愿意和大家分享我们教这本书的体会。作为教师,首先要确定的是这门课程的教 学目的。与所有教学的设计一样,目的会决定教学策略和评价方式。 教学目的可以表述为言语信息(如,列出,说出,或回想出教学设计过程的不同阶段), 也可以表述为智慧技能(如,用教学设计过程创建教学),我们称前者为知识方法 knowledge approach),后者为产品方法( production approach) 当课程的目的是获得知识时,教材充当的是信息的来源。教师的角色就是要讲解书中的 原理,举例解释,并评价学习者掌握知识的情况

前言 输入三个数,求三个数平均值。 一、运算 1、赋值运算 (1)直接赋值 (2)复合赋值 2、关系运算 (1)关系运算符 (2)优先级别 (3)举例

在实际的神经网络中,比如人的视网膜中,存在着一种“侧抑制”现象,即一个神经 细胞兴奋后,通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑制。这种侧抑制使神经细胞之间 出现竞争,虽然开始阶段各个神经细胞都处于程度不同的兴奋状态,由于侧抑制的作用, 各细胞之间相互竞争的最终结果是:兴奋作用最强的神经细胞所产生的抑制作用战胜了它 周围所有其他细胞的抑制作用而“赢”了,其周围的其他神经细胞则全“输”了。 自组织竞争人工神经网络正是基于上述生物结构和现象形成的。它能够对输入模式进 行自组织训练和判断,并将其最终分为不同的类型

反馈网络(Recurrent Network),又称自联想记忆网络其目的是为了设计一个网络,储 存一组平衡点,使得当给网络一组初始值时网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的 平衡点上。 1982年,美国加州工学院物理学家霍普菲尔德(J. Hopfield)发表了一篇对人工神经网 络研究颇有影响的论文

数据存储机制 1、内存地址 2、变量地址 3、直接访问 4、间接访问 指针与指针变量 1、什么是指针? 2、什么是指针变量?

自适应线性元件( Adaptive Linear Element,简称 Adaline)也是早期神经网络 模型之一,它是由威德罗( Widrow)和霍夫(Hof)首先提出的。它与感知器 的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数,这允许输出可以是任意 值,而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。另外,它采用的是W一H学 习法则,也称最小均方差(LMS)规则对权值进行训练,从而能够得到比感知器 更快的收敛速度和更高的精度 自适应线性元件的主要用途是线性逼近一个函数式而进行模式联想

介绍内容 (1)新增条文——较详细讲解 (2)修改条文—指明修改之处 (3)强制条文——重申重要性 (4)未改条文简要概述

感知器是由美国计算机科学家罗森布拉特(f. Roseblatt)于1957年提出 的。感知器可谓是最早的人工神经网络单层感知器是一个具有一层神经元、 采用阈值激活函数的前向网络。通过对网络权值的训练,可以使感知器对一组 输人矢量的响应达到元素为0或1的目标输出,从而实现对输人矢量分类的目 的

黄疸 主要是口腔(牛)、鼻腔、眼 结膜、外阴等部位及全身皮肤呈现黄染的一类病证

阴阳学说是我国古代的一种哲学思想,早 在春秋战国时期,人们就已经把这种哲学思想 引用到医药学中,作为医药学的一种指导思想 和推理工具。本文就阴阳学说和疾病治疗之间 的关系进行了综述,其中大量地援引了古今中 医、中兽医名家有关该问题的论述,并列举了 该理论指导下的方药组成,进一步说明了阴阳 学说对疾病治疗具有指导性作用