【课前思考】 语义分析的基本知识 基于逻辑表示的语义表示形式有什么优点？ LFL的形成规则有什么？ 【学习目标】 各类词类的语义解释。 【学习方法】 通过阅读、练习，了解各类词类的语义解释，跟语法分析结合，实现句子的理解。 【本章重点】 神经元是一个多输入、单输出的非线性器件，是神经网络的基本单元。感知机是在1957年由Rosenbllatt提出的，它是由单层神经元组成的神经网络。感知机只能解决线性可分的问题。对简单的异或问题也无能为力。可以证明，在输入层和输出层之间再加一层单元，即可解决异或问题。若加两层隐单元，即可对任意复杂的分布进行分类。需要解决的是多层网络的学习问题。1985年Rumelhart等人提出了多层前向网络的反向学习算法，即BP算法，解决了多层网络的学习问题。多层前向网络由输入层、一个或多个隐层和一个输出层组成。Hopfield网络是Hopfield在1982年提出的，是神经网络第二次研究热潮的开端。Hopfield网络可用做联想存储器，但有两个局限性，第一，类别数目不能太多，否则会收敛到虚假的输出，一般来讲，类别数目应满足<0.15n。例如10个类别所需要的神经元达70个以上。第二，各类信号如果相同位数较多的话，可能会发生混淆的现象。 【知识点】 1.逻辑语言(LFL) LFL的形成规则 2.动词、名词、限定词等词义的词义 |