连接主义学派的贡献主要包括以下四方面:
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神经网络模型与算法
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提出人工神经元模型(如McCulloch-Pitts模型)和多层神经网络(如反向传播算法),为模拟人脑机制奠定基础。
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发展感知机、Hopfield网络等经典模型,推动AI从理论走向实践。
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深度学习与大数据应用
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通过深度学习技术处理图像、语音等复杂数据,实现特征提取与模式识别。
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在图像识别、自然语言处理等领域取得突破性进展。
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仿生学与脑模型研究
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以人脑结构和功能为灵感,探索神经元连接机制与智能关系。
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通过硬件模拟(如神经计算机)验证理论模型,促进跨学科融合。
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技术产业化与市场应用
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推动神经网络计算机技术商业化,为智能客服、自动驾驶等领域提供技术支持。
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结合符号主义知识库,实现语音识别、语义理解等综合应用。
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