第兩千三百五十八章 孫女(第2頁)

 蔡氏電路是一種簡單的非線性電子電路設計，但它可以表現出標準的混沌理論行為。在1983年，蔡少棠正在日本早稻田大學擔任訪問學者時發表了該電路。

 這個電路非常容易製作，因此使它成為了一個無處不在的現實世界的混沌系統存在的例子，一些學者為此聲明它是一個“混沌系統的典範”。

 而簡稱為Cnn的細胞神經網絡，那就更加不得了了。

 人類對於神經網絡模型也曾經走過不少的彎路，從最早的神經細胞模型，到神經網絡模型，到感知機的三層結構探索，最終在六十年代掀起了一波文字識別，圖像識別，聲音識別的高潮。

 然而很快，由於當時模型過於簡單，導致感知機在原理和功能上都存在巨大的侷限性，直到麻省理工學院的明斯基等人經過研究後指出，現有機制下的感知機，根本就不可能識別出線性不可分的模式，哪怕是簡單的疑惑問題都無法解決。

 這一研究成果，直接讓感知機的研究熱大退潮。

 但是在理論領域，人們對於非線性混沌態的模型分析一直沒有停止，諸如“學習矩陣”，“擬神經元”等思路和觀點不斷出現。

 這一理論在八十年代終於獲得了巨大突破，諸如“全互聯型人工神經網絡”，“模擬退火”方法論，“認知過程微結構理論”，“反向傳播學習算法誤差糾正”，“自適應共振理論”等新的方法開始出現，並且成功地證明了之前困擾人們的非線性感知問題，複雜模式識別問題，自適應特性問題，非線性系統優化問題，是完全可以通過神經網絡理論加以解決。

 在這些成就的基礎上，蔡少棠通過自己的研究，提出了電路理論設計和硬件實現的方法，即細胞神經網絡模型。

 這是一種局部互連、雙值輸出的信號非線性模擬處理器，具有連續實時、能高速並行計算、適用於超大規模集成電路實現等特點。

 與生物神經元不同，Cnn細胞神經元之間的聯繫主要由權值模板控制，模板的不同體現出的非線性特徵也各異，而具有記憶特性的憶阻器可被應用於神經元與神經元之間的機能連接點上，由此來模擬腦細胞神經元網絡，實現對信息處理機制的仿真簡化，實現邏輯運算和圖像處理等功能。