神经网络讲解与实例课件
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深度学习与卷积神经网络基础理论与实例分析ppt课件
深度(Depth) 深度就是卷积操作中用到的滤波 器个数。这里对图片用了两个不 同的滤波器，从而产生了两个特 征映射。你可以认为这两个特征 映射也是堆叠的2d矩阵，所以这 里特征映射的“深度”就是2。
3.2 基本单元-----非线性（激励层）
3.卷积神经网络-CNN
激活函数一般用于卷积层和全连接层之后 激活函数是深度网络非线性的主要来源
4.3 TensorFlow基础-数据流图
4.TensorFlow的相关介绍
➢ 数据流图是描述有向图中的数值计算过程。有向图中的节点通常代表数学运算，但也可以表示数据的输入、输出 和读写等操作；有向图中的边表示节点之间的某种联系，它负责传输多维数据(Tensors)。图中这些tensors的flow 也就是TensorFlow的命名来源。
Step 3: 计算输出层的总误差 总误差=1/2 ∑ (Baidu Nhomakorabea标概率−输出概率)^2
Step 4: 反向传播算法计算误差相对于所有权重的梯度，并用梯度下降法更新所有的滤波器/权重和参数的值，以使
输出误差最小化。
wj
wj
w j
Etotal
其中wj是要更新的权重，α称为学习率，Etotal是总的误差
2.人脑视觉机理与特征表示
神经元的模型
分层处理信息
特征的分层表达
训练: during the training phase, a neural network is fed thousands of labeled images of various animals, learning to classify them
常见的几种神经网络ppt课件
烧伤病人的治疗通常是取烧伤病人的 健康皮 肤进行 自体移 植，但 对于大 面积烧 伤病人 来讲， 健康皮 肤很有 限，请 同学们 想一想 如何来 治疗该 病人
3.线性神经网络的MATLAB实现
例题：输入向量P = [1.0 -1.2]，目标向量T = [0.5 1.0]，设计一
个线性神经网络给出P与T之间的线性关系。
二、线性神经网络
线性神经网络是最简单的一种神经元网络，它可以由 一个或多个线性神经元构成，每个神经元的激活函数 都是线性函数（purelin)。
线性神经元模型如图
输入
w p1
11
p2
·
· ·
w1R
pR
线性神经元
∑
b
n
a
a pureline(wp b)
烧伤病人的治疗通常是取烧伤病人的 健康皮 肤进行 自体移 植，但 对于大 面积烧 伤病人 来讲， 健康皮 肤很有 限，请 同学们 想一想 如何来 治疗该 病人
P=[-0.6 -0.7 0.8;0.9 0 1];
%输入向量
T=[1 1 0];
%目标向量
net=newp([-1 1;-1 1],1);
%初始化感知器网络
net.trΒιβλιοθήκη BaiduinParam.epochs=15; %设置训练次数最大为15
net=train(net,P,T);
《hopfield神经网络》课件
模式识别实例
总结词
Hopfield神经网络在模式识别领域具有广泛的应用。
详细描述
模式识别是Hopfield神经网络的重要应用之一。通过将待识别的模式输入到网络中，网络能够将其与预存的模板 进行匹配，从而实现对模式的快速识别。这种模式识别方法在语音识别、文字识别等领域具有广泛的应用。
模式识别实例
总结词
神经元模型
神经元模型
Hopfield神经网络的基本单元是神经元，每个神经元通过加权输 入信号进行激活或抑制。
激活函数
神经元的输出由激活函数决定，常用的激活函数有阶跃函数和 Sigmoid函数。
权重
神经元之间的连接权重用于存储记忆模式，通过训练可以调整权重 。
能量函数
1 2 3
能量函数定义
能量函数是描述Hopfield神经网络状态的一种方 式，其值越低表示网络状态越稳定。
改进的稳定性分析
01
Lyapunov稳定性分析
通过Lyapunov函数对网络进行稳定性分析，判断网络是否处于稳定状
态。
02
小扰动分析
分析网络在微小扰动下的行为，研究网络的鲁棒性和稳定性。
03
平衡点分析
研究网络达到稳定状态时的平衡点性质，分析网络的稳定性和动态行为
。
05 Hopfield神经网络的实 例分析
能量函数的性质
神经网络专题ppt课件
根据具体要求：直接计算出来，如Hopfield网络做 优化计算；
通过学习得到的，大多数人工神经网络都用这种方 法。
学习方法是多种多样的。一些基本的、通用的学 习规则：
17
一些基本的、通用的学习规则
1．Hebb学习规则 是Donall Hebb根据生理学中条件反射机理，于1949年提
出的神经元连接强度变化的规则。 2．学习规则
以输入矢量r＝2为例，对于选定的权值w1、w2和b，可以 在以p1和p2分别作为横、纵坐标的输入平面内画出W*P+b ＝w1 p1+w2 p2+b＝0的轨迹，它是一条直线 直线上的及其线以上部分的所有p1、p2值均使w1 p1+w2 p2+b≥0，这些点若通过由w1、w2和b构成的感知器则使其 输出为1；该直线以下部分的点则使感知器的输出为0。
1991年冬在南京召开的第二届中国神经网络学术大会上，宣布成立 中国神经网络学会。 深圳桑拿 Szsn2233.com
关于神经网络的主要国际性杂志有：
(1)Neural Networks(国际神经网络协会会刊)
(2)IEEE Transactions on Neural Networks
(3)IEEE Transactions on Parallel Distributed System
▪ 1943年，W．S．McCulloch提出神经元模型，称为MP模 型：当神经元处于兴奋状态时，其输出为1；处于非兴奋状 态时，输出为0。
通过学习得到的，大多数人工神经网络都用这种方 法。
学习方法是多种多样的。一些基本的、通用的学 习规则：
17
一些基本的、通用的学习规则
1．Hebb学习规则 是Donall Hebb根据生理学中条件反射机理，于1949年提
出的神经元连接强度变化的规则。 2．学习规则
以输入矢量r＝2为例，对于选定的权值w1、w2和b，可以 在以p1和p2分别作为横、纵坐标的输入平面内画出W*P+b ＝w1 p1+w2 p2+b＝0的轨迹，它是一条直线 直线上的及其线以上部分的所有p1、p2值均使w1 p1+w2 p2+b≥0，这些点若通过由w1、w2和b构成的感知器则使其 输出为1；该直线以下部分的点则使感知器的输出为0。
1991年冬在南京召开的第二届中国神经网络学术大会上，宣布成立 中国神经网络学会。 深圳桑拿 Szsn2233.com
关于神经网络的主要国际性杂志有：
(1)Neural Networks(国际神经网络协会会刊)
(2)IEEE Transactions on Neural Networks
(3)IEEE Transactions on Parallel Distributed System
▪ 1943年，W．S．McCulloch提出神经元模型，称为MP模 型：当神经元处于兴奋状态时，其输出为1；处于非兴奋状 态时，输出为0。
《ANN神经网络》课件
参考文献和拓展阅读建议
参考文献: 1. Bishop, C. M . (1995). Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press. 2. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. M IT Press. 3. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep Learning. Nature, 521, 436-444. 拓展阅读建议: 1. 《深度学习》白板推导与Python实战 2. 《Python深度学习》实践指南 3. 《自然语言处理综论》 4. 《计算机视觉综论》
神经元和生物神经元的异同
1 神经元
是神经网络的基本单位，是一种用于计算的抽象模型，只有输入和输出，以及需要学习 的权重和偏置。
2 生物神经元
是神经系统的基本单位，由轴突、树突、细胞体和突触等结构组成，与其他神经元具有 复杂的生物学表现和相互作用。
神经网络的优势和局限性
优势
具有自主学习、自适应、非线性和可并行处理等优 势，能够处理高维度数据和复杂的非线性问题。
神经元之间的连接
通过加权的连接来模拟人类大脑中神经元之间的信 息传递。
神经网络ppt课件
x1
……
y1
……
……
……
……
……
xi
……
yi
……
……
……
……
……
xn
……
yn
14
2.2.3 前馈内层互联网络
这种网络结构从外部看还是一个前馈型的网络， 但是内部有一些节点在层内互连
x1
……
y1
…… ……
…… ……
……
xi
……
yi
…… ……
…… ……
……
xn
……
yn
15
2.2.4 反馈型网络
y1
这种网络结构在输入输出之 间还建立了另外一种关系， 就是网络的输出层存在一个 反馈回路到输入层作为输入 层的一个输入，而网络本身 还是前馈型的
x2
x3
y1
ym
…… ………… ………………
xn 输入层
隐含层
输出层
23
2.4.1 基本思想
BP神经网络也称：后向传播学习的前馈型神经网络 （Back Propagation Feed-forward Neural Network， BPFNN/BPNN），是一种应用最为广泛的神经网络 在BPNN中，后向传播是一种学习算法，体现为BPNN 的训练过程，该过程是需要教师指导的；前馈型网络 是一种结构，体现为BPNN的网络构架 反向传播算法通过迭代处理的方式，不断地调整连接 神经元的网络权重，使得最终输出结果和预期结果的 误差最小 BPNN是一种典型的神经网络，广泛应用于各种分类系 统，它也包括了训练和使用两个阶段。由于训练阶段 是BPNN能够投入使用的基础和前提，而使用阶段本身 是一个非常简单的过程，也就是给出输入，BPNN会根 据已经训练好的参数进行运算，得到输出结果
第一讲神经网络基本原理ppt课件
非对称型Sigmoid函数
非对称型Sigmoid函数如图 1.3(a)所示，可以用下式表示
f(x )
1
1 e x
神经元功能函数——非对称型Sigmoid函数
Sigmoid函数也称为S型作用函数，是可微分的。有时为了需要，也可表达为
如下的形式：f (x) 1 , 0 ，式中， 2 。见图 1.3(b)。
20 世 纪 80 年 代 以 来 ， 人 工 神 经 网 络 （ ANN ， Artificial Neural Network）研究取得了突破性进展。神经网络控制是将神经网络与控制 理论相结合而发展起来的智能控制方法。它已成为智能控制的一个新的 分支，为解决复杂的非线性、不确定、未知系统的控制问题开辟了新途 径。
多输入神经元
生物学研究结果表明一个神经元不止一个输入，每个神经元约与104~105个神经元 通过突触连接。可见，神经元具有多输入特性。 一般结构如右图1.2所示：
y f (wi * ui )
图1.2 多输入神经元
人工神经网络基本要素 —神经元
3、人工神经网络模型 1943年由美国心理学家Warren McCulloch和数理逻辑学家Walter Pitts 首先提出了一个简单的多输入人工神经元模型，被称为MP的人工神经元 模型。神经网络拉开了研究的序幕。
第一节点层与输出节点统称为“可见层”，而其他中间层 则称为隐含 层，这些神经元称为隐节点。BP网络就是典型的前向网络。
非对称型Sigmoid函数如图 1.3(a)所示，可以用下式表示
f(x )
1
1 e x
神经元功能函数——非对称型Sigmoid函数
Sigmoid函数也称为S型作用函数，是可微分的。有时为了需要，也可表达为
如下的形式：f (x) 1 , 0 ，式中， 2 。见图 1.3(b)。
20 世 纪 80 年 代 以 来 ， 人 工 神 经 网 络 （ ANN ， Artificial Neural Network）研究取得了突破性进展。神经网络控制是将神经网络与控制 理论相结合而发展起来的智能控制方法。它已成为智能控制的一个新的 分支，为解决复杂的非线性、不确定、未知系统的控制问题开辟了新途 径。
多输入神经元
生物学研究结果表明一个神经元不止一个输入，每个神经元约与104~105个神经元 通过突触连接。可见，神经元具有多输入特性。 一般结构如右图1.2所示：
y f (wi * ui )
图1.2 多输入神经元
人工神经网络基本要素 —神经元
3、人工神经网络模型 1943年由美国心理学家Warren McCulloch和数理逻辑学家Walter Pitts 首先提出了一个简单的多输入人工神经元模型，被称为MP的人工神经元 模型。神经网络拉开了研究的序幕。
第一节点层与输出节点统称为“可见层”，而其他中间层 则称为隐含 层，这些神经元称为隐节点。BP网络就是典型的前向网络。
神经网络基本介绍PPT课件
j
ui f (Neti )
yi g(ui ) h(Neti ) 通常情况下，取 g(ui ) ui ，即
yi f (Neti )
常用的神经元非线性特性有以下三种： 阈值型、分段线性型和函数型 。
神经元具有如下功能：
(1) 兴奋与抑制：如果传入神经元的冲 动经整和后使细胞膜电位升高，超过 动作电位的阈值时即为兴奋状态，产 生神经冲动，由轴突经神经末梢传出。 如果传入神经元的冲动经整和后使细 胞膜电位降低，低于动作电位的阈值 时即为抑制状态，不产生神经冲动。
实现，可以用于在线控制;
神经网络是一种黑箱建模工具。
6.1 神经网络介绍
人 工 神 经 网 络 （ 简 称 神 经 网 络 ， Neural Network）是模拟人脑思维方式的数学模型。
神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础 上提出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为 。神经网络反映了人脑功能的基本特征，如并行信息 处理、学习、联想、模式分类、记忆等。
4 新连接机制时期（1986-现在） 神经网络从理论走向应用领域，出现
了神经网络芯片和神经计算机。 神经网络主要应用领域有：模式识别
与图象处理（语音、指纹、故障检测和 图象压缩等）、控制与优化、系统辨识 、预测与管理（市场预测、风险分析） 、通信等。
神经网络原理 神经生理学和神经解剖学的研究表 明，人脑极其复杂，由一千多亿个神经 元交织在一起的网状结构构成，其中大 脑 皮 层 约 140 亿 个 神 经 元 ， 小 脑 皮 层 约 1000亿个神经元。 人脑能完成智能、思维等高级活动 ，为了能利用数学模型来模拟人脑的活 动，导致了神经网络的研究。
ui f (Neti )
yi g(ui ) h(Neti ) 通常情况下，取 g(ui ) ui ，即
yi f (Neti )
常用的神经元非线性特性有以下三种： 阈值型、分段线性型和函数型 。
神经元具有如下功能：
(1) 兴奋与抑制：如果传入神经元的冲 动经整和后使细胞膜电位升高，超过 动作电位的阈值时即为兴奋状态，产 生神经冲动，由轴突经神经末梢传出。 如果传入神经元的冲动经整和后使细 胞膜电位降低，低于动作电位的阈值 时即为抑制状态，不产生神经冲动。
实现，可以用于在线控制;
神经网络是一种黑箱建模工具。
6.1 神经网络介绍
人 工 神 经 网 络 （ 简 称 神 经 网 络 ， Neural Network）是模拟人脑思维方式的数学模型。
神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础 上提出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为 。神经网络反映了人脑功能的基本特征，如并行信息 处理、学习、联想、模式分类、记忆等。
4 新连接机制时期（1986-现在） 神经网络从理论走向应用领域，出现
了神经网络芯片和神经计算机。 神经网络主要应用领域有：模式识别
与图象处理（语音、指纹、故障检测和 图象压缩等）、控制与优化、系统辨识 、预测与管理（市场预测、风险分析） 、通信等。
神经网络原理 神经生理学和神经解剖学的研究表 明，人脑极其复杂，由一千多亿个神经 元交织在一起的网状结构构成，其中大 脑 皮 层 约 140 亿 个 神 经 元 ， 小 脑 皮 层 约 1000亿个神经元。 人脑能完成智能、思维等高级活动 ，为了能利用数学模型来模拟人脑的活 动，导致了神经网络的研究。
《神经网络》PPT课件 (2)
• 1.1 生物神经元模型
人脑大约包含1012个神经元，分成约1000种类型，每个神 经元大约与102～104个其他神经元相连接，形成极为错综复 杂而又灵活多变的神经网络。
天津大学自动化学院
1. 神经网络的基本概念
图3-1 生物神经元结构
树突：接受信息 轴突：发送信息 神经元：控制和信息处理的基本单元
② 给定一组输入样本 X (x1, x2, xn) 和期望输出量d(当 输入量属于某一类 d 1 ，其他类则 d 1 )
③ 计算感知器实际输出
y(k)
f(
n
wi
(k
)
xi
)
1
i0
1
n
wi (k)xi 0
i0
n
wi (k)xi 0
i0
天津大学自动化学院
2.前向网络及其主要算法
④ 修正权值
yj f (I j )
wij (k 1) wij (k) Ii I j wij (k 1) wij (k) yi y j wij (k 1) wij (k) [ yi (k) yi (k 1)][ y j (k) y j (k 1)] Hebb学习规则是一种无教师的学习方法。
天津大学自动化学院
高斯函数
图3-3 常见的激发函数
1. 神经网络的基本概念
• 1.3 人工神经网络模型 利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络， 它是生物神经网络的一种模拟和近似。目前已有数十种不 同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种 典型的结构模型。
人脑大约包含1012个神经元，分成约1000种类型，每个神 经元大约与102～104个其他神经元相连接，形成极为错综复 杂而又灵活多变的神经网络。
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1. 神经网络的基本概念
图3-1 生物神经元结构
树突：接受信息 轴突：发送信息 神经元：控制和信息处理的基本单元
② 给定一组输入样本 X (x1, x2, xn) 和期望输出量d(当 输入量属于某一类 d 1 ，其他类则 d 1 )
③ 计算感知器实际输出
y(k)
f(
n
wi
(k
)
xi
)
1
i0
1
n
wi (k)xi 0
i0
n
wi (k)xi 0
i0
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2.前向网络及其主要算法
④ 修正权值
yj f (I j )
wij (k 1) wij (k) Ii I j wij (k 1) wij (k) yi y j wij (k 1) wij (k) [ yi (k) yi (k 1)][ y j (k) y j (k 1)] Hebb学习规则是一种无教师的学习方法。
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高斯函数
图3-3 常见的激发函数
1. 神经网络的基本概念
• 1.3 人工神经网络模型 利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络， 它是生物神经网络的一种模拟和近似。目前已有数十种不 同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种 典型的结构模型。
神经网络基础PPT课件
1 2
安装TensorFlow
介绍如何在不同操作系统上安装TensorFlow， 包括Windows、Linux和MacOS。
配置TensorFlow环境
详细讲解如何配置TensorFlow运行环境，包括 Python版本、依赖库安装等。
3
常见问题与解决方法
列举在安装和配置过程中可能遇到的问题，并提 供相应的解决方法。
准备等。
模型训练、评估和优化方法
模型训练技巧
分享一些提高模型训练效果的技 巧，如批量归一化、学习率调整
等。
模型评估指标
介绍常用的模型评估指标，如准 确率、召回率、F1分数等，并解
释其含义和计算方法。
模型优化策略
探讨一些优化神经网络模型的策 略，如正则化、早停法、集成学 习等，以提高模型的泛化能力。
07 总结与展望
回顾本次课程重点内容
神经网络基本概念
前向传播算法
介绍了神经网络的基本组成单元——神经 元，以及神经网络的结构和分类。
详细阐述了神经网络中前向传播的过程， 包括输入层、隐藏层和输出层之间的计算 关系。
反向传播算法
神经网络优化方法
深入讲解了神经网络中反向传播的原理和 实现过程，包括误差反向传播、权重更新 等关键步骤。
自动化机器学习
自动化机器学习技术的发展将使得神经网络的构 建和训练更加自动化和智能化，提高开发效率和 模型性能。
《MLP神经网络》课件
容易过拟合
对初始权重的敏感性
对特征工程依赖
难以学习复杂的动态模式
由于MLP神经网络具有强大的 表征学习能力，它有可能在训 练数据上过度拟合，导致在测 试数据上表现不佳。为了防止 过拟合，需要采取正则化、早 停等策略。
MLP神经网络的性能对初始权 重非常敏感。如果初始权重设 置不合适，可能会导致训练过 程陷入局部最小值，影响模型 的泛化能力。
广泛的应用场景
由于MLP神经网络具有较强的通用性和适应性， 它被广泛应用于各种领域，如图像识别、语音识 别、自然语言处理、推荐系统和金融风控等。
可解释性
与一些深度学习模型相比，MLP神经网络具有较 好的可解释性。通过分析各层的激活值和权重， 可以一定程度上理解模型是如何对输入数据进行 处理的。
缺点
MLP神经网络的基本结构
总结词
多层感知器的组成
详细描述
MLP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层负责接收外部输入的数据 ，隐藏层通过非线性变换将输入转化为更有意义的高阶特征表示，输出层则根据 隐藏层的输出做出最终的决策或预测。
MLP神经网络的学习过程
总结词
多层感知器的学习过程
详细描述
MLP神经网络的学习过程包括前向传播和反向传播两个阶段。在前向传播阶段，输入数据通过各层传递，得到输 出结果；在反向传播阶段，根据输出结果与实际结果的误差，调整各层神经元的权重，以逐渐减小误差，提高模 型的准确率。
BP神经网络PPTppt课件
➢ 误差逐层反向传播；
信号逐层正向传递
可编辑课件PPT
29
BP神经网络训练的两个阶段
(1)信号正向传递过程
输入信息从输入层经隐层逐层、正向 传递，直至得到各计算单元的输出
(2)误差反向传播过程
输出层误差从输出层开始，逐层、反 向传播，可间接计算隐层各单元的误差， 并用此误差修正前层的权值.
可编辑课件PPT
➢ 可见层
输入层 (input layer) 输入节点所在层，无计算能力
输出层 (output layer) 节点为神经元
➢ 隐含层( hidden layer) 中间层，节点为神经元
可编辑课件PPT
20
具有三层计算单 元的前馈神经网络结 构
可编辑课件PPT
21
2. 感知器神经网络(感知器)、感知器神经元
单层感知器网络
感知器神经元
可编辑课件PPT
22
2. 感知器神经网络、感知器神经元(续)
感知器神经元的传递函数
符 号 函 数 对 称 硬 极 限 函 数
f
net
=
sgn
net =
1
-
1
net 0 net < 0
m atlab函 数 hardlim s
hardlim
net =
1
0
net 0 net < 0
相关主题
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n
输出为 yj f( wijxi j)
i1
θj：第j个神经元的阈值；
yi
wij：输入模式第i个分量与
输出层第j个神经元间的连接权。
x1
w1j
x2 w2j
┇┇
xi
wij
┇
┇
wnj
j yj
输出单元对所有输入数值加权求和，经阈值型输出函数
产生一组输出模式。
令 j w(n1)j 。取
W j [w 1j,w 2j, ,w (n 1 )j]T X[x1,x2, ,xn,1]T
第三阶段：复兴期，从1982年到1986年。 Hopfield的两篇论文提出新的神经网络模型；
《并行分布处理》出版，提出反向传播算法。
第四个阶段：1987年至今，趋于平稳。
回顾性综述文章“神经网络与人工智能” 。
神经网络讲解与实例
3
人工神经网络的基本 特点
（1）可处理非线性
（2）并行结构．对神经网络中的每一个神经元来说；其 运算都是同样的．这样的结构最便于计算机并行处理．
9
x1
w1j
x2 w2j
┇┇
i yi
xi
wij
┇
┇
┇
wnj
xn
j yj
神经元间的连接
w i( jt 1 ) w i( jt)[yj(t)y i(t)]
wij(t+1)：修正一次后的某一权值； η：学习因子，表示学习速率的比例常数； yj(t)，yi(t)：分别表示t时刻第j个和第i个神经元的状态（输出）。
y1
…
yM
…
…
x1
x2
…
xn
感知器结构示意图
结构特点：
* 双层（输入层、输出层）； * 两层单元之间为全互连； * 连接权值可调。
* 输出层神经元个数等于类 别数（两类问题时输出层 为一个神经元）。
神经网络讲解与实例
12
设输入模式向量，X[x1,x2, ,xn]T，共M类。
输出层第j个神经元对应第j个模式类，
式中，η：学习因子； dj，yj(t)：第j个神经元的期望输出与实际输出；
xi(t)：第j个神经元的第i个输入。 （4）返回 (2) ，直到对所有训练模式网络输出均能满足要求。
神经网络的学习体现在：权值变化；网络结构变化。
神经网络讲解与实例
11
1.3 前馈神经网络
1.3.1 感知器 感知器（Perceptron）：F．Rosenblatt于1957年提出。
络按照一定的训练规则自动调节神经元之间的连接强度或拓 扑结构，使实际输出满足期望的要求或者趋于稳定。
典型的权值修正方法： Hebb学习规则、δ误差修正学习
1．Hebb学习规则
如果神经网络中某一神经元与另一直接与其相连的神经
元同时处于兴奋状态，那么这两个神经元之间的连接强度应
该加强。
神经网络讲解与实例
net
（c）
伪线性型源自文库
f 为阈值型函数时：ysgn n wixi
i1
设 wn1 ，点积形式： ysgnW(TX)
式中，W [w 1, ,w n,w n神 1 经]网T络讲X 解与实例[x1, ,xn,1]T
8
1.2.3 神经网络的学习 学习： 神经网络的最重要特征之一。
实质： 同一个训练集的样本输入输出模式反复作用于网络，网
（3）具有学习和记忆能力．一个神经网络可以通过训练 学习判别事物；学习某一种规律或规则．神经网络可以 用于联想记忆．
（4）对数据的可容性大．在神经网络中可以同时使用量化 数据和质量数据（如好、中、差、及格、不及格等）．
（5）神经网络可以用大规模集成电路来实现．如美国用 256 个神经元组成的神经网络组成硬件用于识别手写体的邮政编 码．
人工神经元间的互连：信息传递路径轴突-突触-树突的简化；
连接的权值：两个互连的神经元之间相互作用的强弱。
神经网络讲解与实例
7
神经元的动作：
n
net wi xi i1
y f (ne)t
(xi, wi R)
输出函数 f：也称作用函数，非线性。
y
y
y
1
1
1
0θ
net
（a）
阈值型
net 0
（b）
S型
0
人工神经网络
(Artificial Neural Netwroks -----ANN)
神经网络讲解与实例
1
1.1 人工神经网络发展概况
人工神经网络(Artificial Neural Networks，ANN)： 简 称神经网络。
模拟人脑神经细胞的工作特点： * 单元间的广泛连接； * 并行分布式的信息存贮与处理； * 自适应的学习能力等。
优点： (1) 较强的容错性;
(2) 很强的自适应学习能力； (3) 可将识别和若干预处理融为一体进行；
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(4) 并行工作方式； (5) 对信息采用分布式记忆，具有鲁棒性。
四个发展阶段： 第一阶段：启蒙期，始于1943年。 形式神经元的数学模型提出。
第二阶段：低潮期，始于1969年。 《感知器》(Perceptions)一书出版，指出局限性 。
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1.2 神经网络基本概念
1.2.1 生物神经元 1．生物神经元的结构
细胞体、树突、轴突和突触。
来自其它神经元轴突的神经末梢
树突 细胞体 细胞核
轴突
突触 神经末梢
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2．生物神经元的工作机制 兴奋和抑制两种状态。
抑制状态的神经元 由树突和细胞体 接收传来的兴奋电位
n1
有
yj f( wijxi)f(WjTX)
i1
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M类问题判决规则( 神经元的输出函数) 为
yj
f
(WjTX)
1, 1,
若X j 若X j
1 j M
* 正确判决的关键：
输出层每个神经元必须有一组合适的权值。
* 感知器采用监督学习算法得到权值；
* 权值更新方法：δ学习规则。
算法描述
输入兴奋总 量超过阈值
神经元被激发 进入兴奋状态
产生输出脉冲
由突触传递给其它神经元
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1.2.2 人工神经元及神经网络 人工神经元：生物神经元的简化模拟。
n维输入向量X
接收的信息
(其它神经元的输 出)
x1
w1
x2
w2
┇
┇
xn
wn
互连强度/权值 输出函数
∑ f
y
输出
作比较 的阈值
图8.2 人工神经元模型
由 yi(t)xi(t)有：
w i( jt 1 ) w i( jt)[yj(t)x i(t)]
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2. δ学习规则
（1）选择一组初始权值wij(1)； （2）计算某一输入模式对应的实际输出与期望输出的误差； （3）更新权值，阈值可视为输入恒为（－1）的一个权值；
w i( j t 1 ) w i( j t) [ d j y j( t)x i] ( t)