人工神经网络ann ppt课件
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《人工神经网络》课件
添加项标题
动量法：在梯度下降法的基础上，引入动量项，加速收敛速 度
添加项标题
RMSProp：在AdaGrad的基础上，引入指数加权移动平 均，提高了算法的稳定性和收敛速度
添加项标题
随机梯度下降法：在梯度下降法的基础上，每次只使用一个 样本进行更新，提高了训练速度
添加项标题
AdaGrad：自适应学习率算法，根据历史梯度的平方和来 调整学习率，解决了学习率衰减的问题
添加项标题
Adam：结合了AdaGrad和RMSProp的优点，是目前最 常用的优化算法之一
新型网络结构
卷积神经网络 （CNN）：用 于图像处理和
识别
循环神经网络 （RNN）：用 于处理序列数 据，如语音识 别和自然语言
处理
长短期记忆网 络（LSTM）： 改进RNN，解 决长序列数据 中的长期依赖
THANKS
汇报人：
类型：Sigmoid、 Tanh、ReLU等
特点：非线性、可 微分
应用：深度学习、 机器学习等领域
权重调整
权重调整的目的：优化神经网络的性能 权重调整的方法：梯度下降法、随机梯度下降法等 权重调整的步骤：计算损失函数、计算梯度、更新权重 权重调整的影响因素：学习率、批次大小、优化器等
Part Four
深度学习算法
卷积神经网络（CNN）：用于图像处理和识别 循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据，如语音识别和自然语言处理 长短期记忆网络（LSTM）：改进的RNN，用于处理长序列数据 生成对抗网络（GAN）：用于生成新数据，如图像生成和文本生成
动量法：在梯度下降法的基础上，引入动量项，加速收敛速 度
添加项标题
RMSProp：在AdaGrad的基础上，引入指数加权移动平 均，提高了算法的稳定性和收敛速度
添加项标题
随机梯度下降法：在梯度下降法的基础上，每次只使用一个 样本进行更新，提高了训练速度
添加项标题
AdaGrad：自适应学习率算法，根据历史梯度的平方和来 调整学习率，解决了学习率衰减的问题
添加项标题
Adam：结合了AdaGrad和RMSProp的优点，是目前最 常用的优化算法之一
新型网络结构
卷积神经网络 （CNN）：用 于图像处理和
识别
循环神经网络 （RNN）：用 于处理序列数 据，如语音识 别和自然语言
处理
长短期记忆网 络（LSTM）： 改进RNN，解 决长序列数据 中的长期依赖
THANKS
汇报人：
类型：Sigmoid、 Tanh、ReLU等
特点：非线性、可 微分
应用：深度学习、 机器学习等领域
权重调整
权重调整的目的：优化神经网络的性能 权重调整的方法：梯度下降法、随机梯度下降法等 权重调整的步骤：计算损失函数、计算梯度、更新权重 权重调整的影响因素：学习率、批次大小、优化器等
Part Four
深度学习算法
卷积神经网络（CNN）：用于图像处理和识别 循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据，如语音识别和自然语言处理 长短期记忆网络（LSTM）：改进的RNN，用于处理长序列数据 生成对抗网络（GAN）：用于生成新数据，如图像生成和文本生成
人工神经网络ANN
t
0
t,
ui
f
z
z ห้องสมุดไป่ตู้
&
dz dt
0
ON
else OFF
10/11/2019
Artificial Neural Networks - I
13
Spiking Neuron Dynamics
2.5
V
2
neuron output
y(t)
urest+(t-tf)
10/11/2019
Artificial Neural Networks - I
10
Binary Neurons
1.2 output
1
on
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2 -10
-8
-6
-0.4
-0.6
-0.8
-1
-1.2
hard threshold
-4
-2
0
2
4
6
heaviside
input
8
increased.
10/11/2019
Artificial Neural Networks - I
《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。
人工神经网络算法基础精讲ppt课件
目录
一、人工神经网络的基本概念 二、人工神经网络的学习方法 三、前向式神经网络与算法 四、神经网络的应用举例（matlab）
1
一、人工神经网络的 基本概念
2
一、人工神经网络的 基本概念
人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN）可以概 括的定义为：
由大量具有适应性的处理元素（神经元）组成的广泛并行互联 网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交 互反应，是模拟人工智能的一条重要途径。人工神经网络与人脑相 似性主要表现在：
当f（x）取1或-1时，f（x）为下图所示的sgn（符号）函数
1， 若x 0 sgn（x）= f (x) -1，若x 0
16
1.6激活函数
2.S型激活函数
神经元的状态与输入级之间的关系是在（0,1）内连续取值的单 调可微函数，称为S型函数。
单极性S型函数：
f
(
x)
1
1 e
x
双极性S型函数：
E=
1 2
K
2
（yk -o（ k n）)
k=1
其中， Ok=f（netk）为实际输出；yk代表理想输出；W是网络的所有权值组
成权矩阵W=（wij）；K为输出个数。
使用梯度下降法调整权值W，使误差准则函数最小，得到W的修
正Delta规则为：
一、人工神经网络的基本概念 二、人工神经网络的学习方法 三、前向式神经网络与算法 四、神经网络的应用举例（matlab）
1
一、人工神经网络的 基本概念
2
一、人工神经网络的 基本概念
人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN）可以概 括的定义为：
由大量具有适应性的处理元素（神经元）组成的广泛并行互联 网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交 互反应，是模拟人工智能的一条重要途径。人工神经网络与人脑相 似性主要表现在：
当f（x）取1或-1时，f（x）为下图所示的sgn（符号）函数
1， 若x 0 sgn（x）= f (x) -1，若x 0
16
1.6激活函数
2.S型激活函数
神经元的状态与输入级之间的关系是在（0,1）内连续取值的单 调可微函数，称为S型函数。
单极性S型函数：
f
(
x)
1
1 e
x
双极性S型函数：
E=
1 2
K
2
（yk -o（ k n）)
k=1
其中， Ok=f（netk）为实际输出；yk代表理想输出；W是网络的所有权值组
成权矩阵W=（wij）；K为输出个数。
使用梯度下降法调整权值W，使误差准则函数最小，得到W的修
正Delta规则为：
人工神经网络PPT课件
人工神经元的一般模型
神经元模型及其简化模型如图所示，输入向
T p [ p , p , p ] 量 ，, w1, R ] 1 2 R 、权值矩阵 w [ w1,1 , w1,2 ,
与阈值的加权和（内积运算）送入累加器，形成
净输入
响应函数 y (s) 的基本作用：
i 1
n
y ( s)
与生物神经元的区别:
(1)生物神经元传递的信息是脉冲，而上述 模型传递的信息是模拟电压。 (2)由于在上述模型中用一个等效的模拟电 压来模拟生物神经元的脉冲密度，所以在 模型中只有空间累加而没有时间累加(可以 认为时间累加已隐含在等效的模拟电压之 中 )。 (3)上述模型未考虑时延、不应期和疲劳等。
二. 感知器
W11
X1 X2
W12 W21 W22
Y1
Y2
举例: 逻辑运算
7.3 人工神经网络的数学模型
人工神经网络的构成
单个神经元的功能是很有限的，人工神经 网络只有用许多神经元按一定规则连接构 成的神经网络才具有强大的功能。 神经元的模型确定之后，一个神经网络的 特性及能力主要取决于网络的拓扑结构及 学习方法。
第七章 人工神经网络
Artificial Neural Network (ANN)
7.1 引言
一. 产生的背景 非线性复杂数学问题求解的需求
人工神经网络ANN方法简介课件
符号主义对符号 系统的描述
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
人工智能的联结主义流派
又称仿生学派，认为人工智能源于仿生学，人思维的基本单 元是神经元，而非符号处理过程，主张用大脑工作模式取代符 号操作的电脑工作模式；
智能的本质是联结机制。神经网络是一个由大量简单的处理 单元组成的高度复杂的大规模非线性自适应系统；
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
人工智能的符号主义流派
即传统的人工智能，认为人工智能源于数理逻辑，主张以知 识为基础，通过推理来进行问题求解，在研究方法上采用计算 机模拟人类认知系统功能的功能模拟方法
Simon、Minsky和Newell等认为，人和计算机都是一个物理 符号系统，因此可用计算机的符号演算来模拟人的认知过程； 作为智能基础的知识是可用符号表示的一种信息形式，因此人 工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用的信息处 理过程。
通过制造和使用工具来加强和延伸人类的生存、发展。
目的之二：进一步认识自己。
用物化的智能来考察和研究人脑智能的物质过程和规律。
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
人工智能的3个主要流派
1991年，人工智能学家D. Krish在《Int. J. Artificial Intelligence》上提出人工智能的5个基本问题：
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
人工智能的联结主义流派
又称仿生学派，认为人工智能源于仿生学，人思维的基本单 元是神经元，而非符号处理过程，主张用大脑工作模式取代符 号操作的电脑工作模式；
智能的本质是联结机制。神经网络是一个由大量简单的处理 单元组成的高度复杂的大规模非线性自适应系统；
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
人工智能的符号主义流派
即传统的人工智能，认为人工智能源于数理逻辑，主张以知 识为基础，通过推理来进行问题求解，在研究方法上采用计算 机模拟人类认知系统功能的功能模拟方法
Simon、Minsky和Newell等认为，人和计算机都是一个物理 符号系统，因此可用计算机的符号演算来模拟人的认知过程； 作为智能基础的知识是可用符号表示的一种信息形式，因此人 工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用的信息处 理过程。
通过制造和使用工具来加强和延伸人类的生存、发展。
目的之二：进一步认识自己。
用物化的智能来考察和研究人脑智能的物质过程和规律。
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
人工智能的3个主要流派
1991年，人工智能学家D. Krish在《Int. J. Artificial Intelligence》上提出人工智能的5个基本问题：
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
人工神经网络ANNppt课件
4
Biological Neural Networks
19/12/2019
• 10,000 synapses per neuron
• Computational power = connectivity
• Plasticity
– new connections (?)
– strength of connections modified
Artificial Neural Networks - I
5
Neural Dynamics
40 mV 20
membrane rest activation
0
Action potential
-20
-40 -60 -80 -100 -120
0
Refractory time
Action potential ≈ 100mV Activation threshold ≈ 20-30mV Rest potential ≈ -65mV Spike time ≈ 1-2ms Refractory time ≈ 10-20ms
19/12/2019
Artificial Neural Networks - I
9
Artificial Neural Models
• McCulloch Pitts-type Neurons (static)
人工神经网络讲稿ppt课件医学课件
20世纪40年代，由于计算机的发明和使用，使人类的文明 进入计算机时代，在一定程度上减轻了人们的脑力劳动
智能计算的核心问题是关于人脑功能的模拟问题。目前认为，人类 的大脑中的神经元对于人脑的智能起着关键的作用，这些神经元的 数量非常多，组成了十分复杂的神经网络。
1、Biblioteka Baidu言
众所周知
智能的定义
人类是具有智能的，因为人类能够记忆事物，能够有 目地进行一些活动，能够通过学习获得知识，并能在 后续的学习中不断地丰富知识，还有一定的能力运用 这些知识去探索未知的东西，去发现、去创新。
式中：y k j ——模式k第j个输出单元的期望值；
y
k j
——模式k第j个输出单元的实际值；
M——样本模式对个数；
Q——输出单元个数。
MQ
(yjk ykj )2
E k1 j1 MQ
第二种：误差平方和 式中：M——样本模式对个数； Q——输出单元个数。
E k
1 2
Q
(y jk
j 1
ykj )2
粗略地讲，智能是个体有目的的行为，合理 的思维，以及有效的适应环境的综合能力。 也可以说，智能是个体认识客观事物和运用 知识解决问题的能力。
1、引言
按照上面的描述，人类个体的智能是一种综合能力。具体来讲，可以包 括一下八个方面的能力：
1 感知和认识客观事物、客观世界和自我的能力
智能计算的核心问题是关于人脑功能的模拟问题。目前认为，人类 的大脑中的神经元对于人脑的智能起着关键的作用，这些神经元的 数量非常多，组成了十分复杂的神经网络。
1、Biblioteka Baidu言
众所周知
智能的定义
人类是具有智能的，因为人类能够记忆事物，能够有 目地进行一些活动，能够通过学习获得知识，并能在 后续的学习中不断地丰富知识，还有一定的能力运用 这些知识去探索未知的东西，去发现、去创新。
式中：y k j ——模式k第j个输出单元的期望值；
y
k j
——模式k第j个输出单元的实际值；
M——样本模式对个数；
Q——输出单元个数。
MQ
(yjk ykj )2
E k1 j1 MQ
第二种：误差平方和 式中：M——样本模式对个数； Q——输出单元个数。
E k
1 2
Q
(y jk
j 1
ykj )2
粗略地讲，智能是个体有目的的行为，合理 的思维，以及有效的适应环境的综合能力。 也可以说，智能是个体认识客观事物和运用 知识解决问题的能力。
1、引言
按照上面的描述，人类个体的智能是一种综合能力。具体来讲，可以包 括一下八个方面的能力：
1 感知和认识客观事物、客观世界和自我的能力
人工神经网络课件
每次只利用一个样本的梯度信息进行参数更新，计算量小，收敛速度快，但容易受到噪声干扰， 陷入局部最优解。
小批量梯度下降法（Mini-Batch Gradie…
折中方案，每次利用一小批样本的梯度信息进行参数更新，兼具批量梯度下降法和随机梯度下降 法的优点。
正则化方法防止过拟合
L1正则化（Lasso）
01
人工神经网络课件
目录
• 神经网络基本概念 • 前馈神经网络 • 反馈神经网络 • 深度学习基础 • 优化算法与技巧 • 实践应用与案例分析
01 神经网络基本概念
生物神经网络简介
01
02
03
生物神经网络组成
生物神经网络由大量神经 元通过突触连接而成，具 有并行处理、分布式存储 和自学习等特性。
信号传递方式
批处理、随机梯度下降等优化策略
• 批处理（Batch Processing）：将数据集分成若干个小批次进行训练，每个批次内部使用批量梯度下降法进行 参数更新。
• 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）：每次只随机选取一个样本进行训练，并更新参数。这 种方法计算量小，收敛速度快，但容易受到噪声干扰。
人工神经网络特点
人工神经网络具有并行处理、分布式存储、自学习、自组 织和自适应等特性，能够处理复杂的模式识别和预测等问 题。
人工神经网络应用
小批量梯度下降法（Mini-Batch Gradie…
折中方案，每次利用一小批样本的梯度信息进行参数更新，兼具批量梯度下降法和随机梯度下降 法的优点。
正则化方法防止过拟合
L1正则化（Lasso）
01
人工神经网络课件
目录
• 神经网络基本概念 • 前馈神经网络 • 反馈神经网络 • 深度学习基础 • 优化算法与技巧 • 实践应用与案例分析
01 神经网络基本概念
生物神经网络简介
01
02
03
生物神经网络组成
生物神经网络由大量神经 元通过突触连接而成，具 有并行处理、分布式存储 和自学习等特性。
信号传递方式
批处理、随机梯度下降等优化策略
• 批处理（Batch Processing）：将数据集分成若干个小批次进行训练，每个批次内部使用批量梯度下降法进行 参数更新。
• 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）：每次只随机选取一个样本进行训练，并更新参数。这 种方法计算量小，收敛速度快，但容易受到噪声干扰。
人工神经网络特点
人工神经网络具有并行处理、分布式存储、自学习、自组 织和自适应等特性，能够处理复杂的模式识别和预测等问 题。
人工神经网络应用
人工神经网络基础_ANN课件 第三章
的n个特征，由这n个特征量构成的向量，称为n维特征 向量；
具有相同维数和代表意义的特征向量构成的集合，称
为特征向量空间。
把分类边界用数学形式表达出来，就形成了所谓模式 判别函数。实际上，模式判别函数可以有各种形式， 如曲线、平面或超平面、超曲面等。
能够用一条直线进行分类的模式空间，称为线性模 式空间 或 线性分类系统。
前向（馈）神经网络是神经网络中的一种分层结构，
信息从输入层进入网络后逐层向前传递至输出层。 根据前馈网络中
神经元激活函数 隐层数 权值调整规则
的不同，可以形成具有各种功能特点的神经网络。
§3.1 线性阈值单元组成的前馈网络 §3.2 非线性变换单元组成的前馈网络
§3.1 线性阈值单元组成的前馈网络
感知器的训练过程：判断
（输出矢量）
（目标矢量）
训练成功：一组输入矢量能够产生一组对应的期望
输出；
若在设置的最大训练次数内，没有完成在给定的输
入矢量P的作用下，对应的期望输出A的目标。
改变新的初始权值与偏差； 采用更长的训练次数； 要解决的问题属于感知器本身限制，无法实现!。
感知器的局限性
多层前馈网络及其函数逼近能力
线性阈值单元可实现布尔函数，例如NAND(与 非门）。
由于与非门在逻辑上是完备的(任何布尔函数都 可以由与非门组合出来)，所以有如下结论：
具有相同维数和代表意义的特征向量构成的集合，称
为特征向量空间。
把分类边界用数学形式表达出来，就形成了所谓模式 判别函数。实际上，模式判别函数可以有各种形式， 如曲线、平面或超平面、超曲面等。
能够用一条直线进行分类的模式空间，称为线性模 式空间 或 线性分类系统。
前向（馈）神经网络是神经网络中的一种分层结构，
信息从输入层进入网络后逐层向前传递至输出层。 根据前馈网络中
神经元激活函数 隐层数 权值调整规则
的不同，可以形成具有各种功能特点的神经网络。
§3.1 线性阈值单元组成的前馈网络 §3.2 非线性变换单元组成的前馈网络
§3.1 线性阈值单元组成的前馈网络
感知器的训练过程：判断
（输出矢量）
（目标矢量）
训练成功：一组输入矢量能够产生一组对应的期望
输出；
若在设置的最大训练次数内，没有完成在给定的输
入矢量P的作用下，对应的期望输出A的目标。
改变新的初始权值与偏差； 采用更长的训练次数； 要解决的问题属于感知器本身限制，无法实现!。
感知器的局限性
多层前馈网络及其函数逼近能力
线性阈值单元可实现布尔函数，例如NAND(与 非门）。
由于与非门在逻辑上是完备的(任何布尔函数都 可以由与非门组合出来)，所以有如下结论：
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