Chapter9 模式识别--神经网络
神经网络模拟人脑的机器学习模型
03
基于值函数与策略结合的强化学习
结合值函数估计和策略优化，如Actor-Critic架构中的优势演员-评论家
（A2C）、异步优势演员-评论家（A3C）等算法。这些算法在稳定性
和收敛速度方面具有较好的性能。
04
神经网络模拟人脑的 关键技术
深度学习技术
1 2 3
深度神经网络
通过构建多层的神经元网络，模拟人脑神经元的 复杂连接，以实现更加深入的特征学习和抽象推 理。
• 神经形态计算：未来的神经网络模型可能会借鉴神经形态计算的思想，设计更 加接近人脑神经元和突触的计算模型，从而实现更加高效和智能的计算。同时 ，神经形态计算还可以降低模型的功耗和硬件成本，提高模型的实用性。
• 个性化定制：随着数据收集和处理技术的进步，未来的神经网络模型可能会实 现个性化定制。针对不同用户的需求和应用场景，定制专属的神经网络模型， 以提高模型的性能和用户满意度。这将有助于拓展神经网络模型的应用领域， 促进人工智能技术的普及和发展。
认知过程的理解，进一步揭示人脑的工作原理。
推动计算机科学和神经科学的交叉研究
03
神经网络模拟人脑的研究将促进计算机科学和神经科学之间的
交流和合作，为两个领域的共同发展开辟新的研究方向。
02
神经网络的基本原理
神经元的模型与功能
神经元模型
神经元是神经网络的基本单元，模拟了生物神经元的结构和 功能。它接收来自其他神经元的输入信号，经过加权求和和 非线性激活函数的处理，产生输出信号传递给其他神经元。
适用于序列数据的处理，通过隐藏层状态的传递，捕捉序 列中的长期依赖关系。在语音识别、自然语言处理等领域 有广泛应用。
无监督学习模型
自编码器（Autoencoder）
实验七基于神经网络的模式识别实验
实验七基于神经网络的模式识别实验一、实验目的利用神经网络实现模式识别，并验证其性能。
掌握基于神经网络的模式识别方法。
二、实验原理1.神经网络神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型，它由大量的神经元节点相互连接而成。
在模式识别中，我们一般采用多层前向神经网络进行模式的训练和识别。
2.神经网络的训练过程神经网络的训练过程可以分为两步：前向传播和反向传播。
前向传播是指将输入样本通过网络的各个层传递到输出层，并计算输出结果。
反向传播是指根据输出结果和目标结果之间的误差，将误差反向传播到网络的各个层，并根据误差调整网络中的权值。
3.模式识别对于模式识别问题，我们首先需要将输入模式转化为特征向量，然后通过神经网络来训练这些特征向量，并将其与已知类别的模式进行比较，从而进行模式的识别。
三、实验步骤1.数据准备选择适当的模式识别数据集，例如手写数字识别的MNIST数据集，将其分为训练集和测试集。
2.特征提取对于每个输入模式，我们需要将其转化为一个特征向量。
可以使用各种特征提取方法，例如像素值，轮廓等。
3.神经网络设计设计合适的神经网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层，并确定各层的神经元数目。
4.神经网络训练使用训练集对神经网络进行训练，包括前向传播和反向传播过程。
可以使用各种优化算法，例如梯度下降法。
5.模式识别使用测试集对训练好的神经网络进行测试和验证，计算识别的准确率和性能指标。
6.性能评估根据得到的结果，评估神经网络的性能，并分析可能的改进方法。
四、实验结果通过实验我们可以得到神经网络模式识别的准确率和性能指标，例如精确度、召回率和F1-score等。
五、实验总结在本次实验中，我们利用神经网络实现了模式识别，并验证了其性能。
通过实验，我们可以掌握基于神经网络的模式识别方法，了解神经网络的训练和识别过程，以及模式识别中的特征提取方法。
实验结果表明，神经网络在模式识别问题中具有较好的性能，并且可以根据需要进行改进和优化。
神经网络介绍
神经网络简介神经网络简介：人工神经网络是以工程技术手段来模拟人脑神经元网络的结构和特征的系统。
利用人工神经网络可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，他是生物神经网络的一种模拟和近似。
神经网络的主要连接形式主要有前馈型和反馈型神经网络。
常用的前馈型有感知器神经网络、BP 神经网络，常用的反馈型有Hopfield 网络。
这里介绍BP （Back Propagation ）神经网络，即误差反向传播算法。
原理：BP （Back Propagation ）网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
BP 神经网络模型拓扑结构包括输入层（input ）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)，其中隐层可以是一层也可以是多层。
图：三层神经网络结构图（一个隐层）任何从输入到输出的连续映射函数都可以用一个三层的非线性网络实现 BP 算法由数据流的前向计算（正向传播）和误差信号的反向传播两个过程构成。
正向传播时，传播方向为输入层→隐层→输出层，每层神经元的状态只影响下一层神经元。
若在输出层得不到期望的输出，则转向误差信号的反向传播流程。
通过这两个过程的交替进行，在权向量空间执行误差函数梯度下降策略，动态迭代搜索一组权向量，使网络误差函数达到最小值，从而完成信息提取和记忆过程。
单个神经元的计算：设12,...ni x x x 分别代表来自神经元1,2...ni 的输入；12,...i i ini w w w 则分别表示神经元1,2...ni 与下一层第j 个神经元的连接强度，即权值；j b 为阈值；()f ∙为传递函数；j y 为第j 个神经元的输出。
若记001,j j x w b ==，于是节点j 的净输入j S 可表示为：0*nij ij i i S w x ==∑；净输入j S 通过激活函数()f ∙后，便得到第j 个神经元的输出:0()(*),nij j ij i i y f S f w x ===∑激活函数：激活函数()f ∙是单调上升可微函数，除输出层激活函数外，其他层激活函数必须是有界函数，必有一最大值。
Hopfield神经网络ppt课件
2）保证所有要求记忆的稳定平衡点都能收敛 到自己；
3）使伪稳定点的数目尽可能的少； 4）使稳定点的吸引域尽可能的大。 MATLAB函数
[w,b]=solvehop(T);
.
23
连续性的Hopfield网络
CHNN是在DHNN的基础上提出的，它的原理
.
34
几点说明：
1）能量函数为反馈网络的重要概念。 根据能量函数可以方便的判断系统的稳 定性；
2）能量函数与李雅普诺夫函数的区 别在于：李氏被限定在大于零的范围内， 且要求在零点值为零；
3）Hopfield选择的能量函数，只是 保证系统稳定和渐进稳定的充分条件， 而不是必要条件，其能量函数也不是唯 一的。
1、激活函数为线性函数时
2、激活函数为非线性函数时
.
29
当激活函数为线性函数时，即
vi ui 此时系统的状态方程为：
U AU B 其中A 1 WB。
R 此系统的特征方程为：
A I 0 其中I为单位对角阵。通过对解出的特征值1， 2，， r 的不同情况，可以得到不同的系统解的情况。
.
霍普菲尔德（Hopfield） 神经网络
1、网络结构形式 2、非线性系统状态演变的形式 3、离散型的霍普菲尔德网络（DHNN） 4、连续性的霍普菲尔德网络（CHNN）
.
1
网络结构形式
Hopfield网络是单层对称全反馈网络，根据激 活函数选取的不同，可分为离散型和连续性两种 （ DHNN,CHNN）。 DHNN：作用函数为hadlim，主要用于联想记忆。 CHNN：作用函数为S型函数，主要用于优化计算。
.
19
权值修正的其它方法
模式识别答案
模式识别答案模式识别试题⼆答案问答第1题答：在模式识别学科中，就“模式”与“模式类”⽽⾔，模式类是⼀类事物的代表，概念或典型，⽽“模式”则是某⼀事物的具体体现，如“⽼头”是模式类，⽽王先⽣则是“模式”，是“⽼头”的具体化。
问答第2题答：Mahalanobis距离的平⽅定义为：其中x，u为两个数据，是⼀个正定对称矩阵（⼀般为协⽅差矩阵）。
根据定义，距某⼀点的Mahalanobis距离相等点的轨迹是超椭球，如果是单位矩阵Σ，则Mahalanobis距离就是通常的欧⽒距离。
问答第3题答：监督学习⽅法⽤来对数据实现分类，分类规则通过训练获得。
该训练集由带分类号的数据集组成，因此监督学习⽅法的训练过程是离线的。
⾮监督学习⽅法不需要单独的离线训练过程，也没有带分类号（标号）的训练数据集，⼀般⽤来对数据集进⾏分析，如聚类，确定其分布的主分量等。
就道路图像的分割⽽⾔，监督学习⽅法则先在训练⽤图像中获取道路象素与⾮道路象素集，进⾏分类器设计，然后⽤所设计的分类器对道路图像进⾏分割。
使⽤⾮监督学习⽅法，则依据道路路⾯象素与⾮道路象素之间的聚类分析进⾏聚类运算，以实现道路图像的分割。
问答第4题答：动态聚类是指对当前聚类通过迭代运算改善聚类；分级聚类则是将样本个体，按相似度标准合并，随着相似度要求的降低实现合并。
问答第5题答：在给定观察序列条件下分析它由某个状态序列S产⽣的概率似后验概率，写成P(S|O)，⽽通过O求对状态序列的最⼤似然估计,与贝叶斯决策的最⼩错误率决策相当。
问答第6题答：协⽅差矩阵为，则1）对⾓元素是各分量的⽅差，⾮对⾓元素是各分量之间的协⽅差。
2）主分量，通过求协⽅差矩阵的特征值，⽤得，则，相应的特征向量为：，对应特征向量为，对应。
这两个特征向量即为主分量。
3） K-L变换的最佳准则为：对⼀组数据进⾏按⼀组正交基分解，在只取相同数量分量的条件下，以均⽅误差计算截尾误差最⼩。
4）在经主分量分解后，协⽅差矩阵成为对⾓矩阵，因⽽各主分量间相关消除。
参考文献(人工智能)
参考文献(人工智能)曹晖目的：对参考文献整理（包括摘要、读书笔记等），方便以后的使用。
分类：粗分为论文（paper）、教程（tutorial）和文摘（digest）。
0介绍 (1)1系统与综述 (1)2神经网络 (2)3机器学习 (2)3.1联合训练的有效性和可用性分析 (2)3.2文本学习工作的引导 (2)3.3★采用机器学习技术来构造受限领域搜索引擎 (3)3.4联合训练来合并标识数据与未标识数据 (5)3.5在超文本学习中应用统计和关系方法 (5)3.6在关系领域发现测试集合规律性 (6)3.7网页挖掘的一阶学习 (6)3.8从多语种文本数据库中学习单语种语言模型 (6)3.9从因特网中学习以构造知识库 (7)3.10未标识数据在有指导学习中的角色 (8)3.11使用增强学习来有效爬行网页 (8)3.12★文本学习和相关智能A GENTS：综述 (9)3.13★新事件检测和跟踪的学习方法 (15)3.14★信息检索中的机器学习——神经网络，符号学习和遗传算法 (15)3.15用NLP来对用户特征进行机器学习 (15)4模式识别 (16)4.1JA VA中的模式处理 (16)0介绍1系统与综述2神经网络3机器学习3.1 联合训练的有效性和可用性分析标题：Analyzing the Effectiveness and Applicability of Co-training链接：Papers 论文集\AI 人工智能\Machine Learning 机器学习\Analyzing the Effectiveness and Applicability of Co-training.ps作者：Kamal Nigam, Rayid Ghani备注：Kamal Nigam (School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, knigam@)Rayid Ghani (School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213 rayid@)摘要：Recently there has been significant interest in supervised learning algorithms that combine labeled and unlabeled data for text learning tasks. The co-training setting [1] applies todatasets that have a natural separation of their features into two disjoint sets. We demonstrate that when learning from labeled and unlabeled data, algorithms explicitly leveraging a natural independent split of the features outperform algorithms that do not. When a natural split does not exist, co-training algorithms that manufacture a feature split may out-perform algorithms not using a split. These results help explain why co-training algorithms are both discriminativein nature and robust to the assumptions of their embedded classifiers.3.2 文本学习工作的引导标题：Bootstrapping for Text Learning Tasks链接：Papers 论文集\AI 人工智能\Machine Learning 机器学习\Bootstrap for Text Learning Tasks.ps作者：Rosie Jones, Andrew McCallum, Kamal Nigam, Ellen Riloff备注：Rosie Jones (rosie@, 1 School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213)Andrew McCallum (mccallum@, 2 Just Research, 4616 Henry Street, Pittsburgh, PA 15213)Kamal Nigam (knigam@)Ellen Riloff (riloff@, Department of Computer Science, University of Utah, Salt Lake City, UT 84112)摘要：When applying text learning algorithms to complex tasks, it is tedious and expensive to hand-label the large amounts of training data necessary for good performance. This paper presents bootstrapping as an alternative approach to learning from large sets of labeled data. Instead of a large quantity of labeled data, this paper advocates using a small amount of seed information and alarge collection of easily-obtained unlabeled data. Bootstrapping initializes a learner with the seed information; it then iterates, applying the learner to calculate labels for the unlabeled data, and incorporating some of these labels into the training input for the learner. Two case studies of this approach are presented. Bootstrapping for information extraction provides 76% precision for a 250-word dictionary for extracting locations from web pages, when starting with just a few seed locations. Bootstrapping a text classifier from a few keywords per class and a class hierarchy provides accuracy of 66%, a level close to human agreement, when placing computer science research papers into a topic hierarchy. The success of these two examples argues for the strength of the general bootstrapping approach for text learning tasks.3.3 ★采用机器学习技术来构造受限领域搜索引擎标题：Building Domain-specific Search Engines with Machine Learning Techniques链接：Papers 论文集\AI 人工智能\Machine Learning 机器学习\Building Domain-Specific Search Engines with Machine Learning Techniques.ps作者：Andrew McCallum, Kamal Nigam, Jason Rennie, Kristie Seymore备注：Andrew McCallum (mccallum@ , Just Research, 4616 Henry Street Pittsburgh, PA 15213)Kamal Nigam (knigam@ , School of Computer Science, Carnegie Mellon University Pittsburgh, PA 15213)Jason Rennie (jr6b@)Kristie Seymore (kseymore@)摘要：Domain-specific search engines are growing in popularity because they offer increased accuracy and extra functionality not possible with the general, Web-wide search engines. For example, allows complex queries by age-group, size, location and cost over summer camps. Unfortunately these domain-specific search engines are difficult and time-consuming to maintain. This paper proposes the use of machine learning techniques to greatly automate the creation and maintenance of domain-specific search engines. We describe new research in reinforcement learning, information extraction and text classification that enables efficient spidering, identifying informative text segments, and populating topic hierarchies. Using these techniques, we have built a demonstration system: a search engine forcomputer science research papers. It already contains over 50,000 papers and is publicly available at ....采用多项Naive Bayes 文本分类模型。
神经网络ppt课件
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
12
2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
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2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
9
2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
模糊神经网络
模糊神经网络简介模糊神经网络（FNN）是一种结合模糊逻辑和神经网络的方法，旨在处理模糊信息与不确定性。
该网络模拟人类大脑处理模糊信息的机制，能够有效地应对现实世界中的模糊问题。
模糊逻辑模糊逻辑是一种处理模糊性的数学工具，它引入了模糊集合和模糊运算，能够描述事物之间的模糊关系。
与传统的逻辑相比，模糊逻辑更符合人类认知过程，能够更好地处理模糊信息。
神经网络神经网络是一种由神经元和连接权重构成的计算模型，它能够通过学习不断优化权重，从而实现对输入数据的自适应建模。
神经网络在模式识别、预测和优化等方面表现出色。
模糊神经网络模糊神经网络将模糊逻辑和神经网络相结合，利用神经网络的自适应学习能力和模糊逻辑的模糊描述能力，有效地处理模糊信息。
FNN将模糊集合映射到神经网络，通过训练调整连接权重，实现对模糊规则的建模与推理。
FNN的特点•模糊描述能力：FNN能够处理模糊和不确定性信息，更适合于现实世界中的复杂问题。
•自适应学习：FNN可以根据输入数据进行权重调整，不断优化网络性能。
•非线性映射：FNN具有非线性映射能力，能够建模复杂的非线性关系。
•规则推理：FNN能够根据事先定义的模糊规则进行推理和决策。
应用领域模糊神经网络在诸多领域得到广泛应用： - 模糊控制：用于处理模糊和不确定性信息的系统控制。
- 模糊识别：用于模糊模式识别和特征提取。
- 模糊优化：用于解决模糊目标函数的优化问题。
- 模糊决策：用于模糊环境中的决策问题。
结语模糊神经网络作为模糊信息处理的有效工具，将模糊逻辑和神经网络的优势相结合，为处理现实世界中的复杂问题提供了一种全新的视角和方法。
随着人工智能技术的不断发展，模糊神经网络有望在更广泛的领域发挥重要作用。
《神经网络基础知识》word版
实验十二: 神经网络及其在数据拟合中的应用（设计性实验）一、实验目的1.了解神经网络的基本知识。
2.学会用matlab神经网络工具箱进行数据拟合。
3.通过实例学习matlab神经网络工具箱的应用。
二、实验原理人工神经网络是在对复杂的生物神经网络研究和理解的基础上发展起来的。
我们知道, 人脑是由大约个高度互连的单元构成, 这些单元称为神经元, 每个神经元约有个连接。
仿照生物的神经元, 可以用数学方式表示神经元, 引入人工神经元的概念, 并由神经元的互连可以定义出不同种类的神经网络。
1.神经网络的概念及结构单个人工神经元的数学表示形式如图1所示。
其中, 为一组输入信号, 它们经过权值加权后求和, 再加上阈值, 则得出的值。
可以认为该值为输入信号与阈值所构成的广义输入信号的线性组合。
该信号经过传输函数可以得出神经元的输出信号。
图1由若干个神经元相互连接, 则可以构成一种网络, 称为神经网络。
由于连接方式的不同, 神经网络的类型也不同。
这里仅介绍前馈神经网络, 因为其权值训练中采用误差逆向传播的方式, 所以这类神经网络更多地称为反向传播（back propagation）神经网络, 简称BP神经网络。
BP网的基本结构如下图所示:MATLAB的神经网络工具箱提供了现成的函数和神经网络类, 可以使用newff()函数来建立一个前馈的BP神经网络模型。
newff()的具体调用格式如下:net=newff(x,y,[h1,h2,…,hk],{f1,f2,…,fk})其中, x为输入向量, y为输出（目标）向量。
[h1,h2,…,hk]是一个行向量, 用以存储神经网络各层的节点数, 该向量的大小等于神经网络隐层的层数。
{f1,f2,…,fk}为一个元胞数组, 由若干个字符串构成, 每个字符串对应于该层的传输函数类型。
当这些参数设定好后, 就建立了一个神经网络数据对象net, 它的一些重要属性在下表给出。
2.神经网络的训练和泛化若建立了神经网络模型net, 则可以调用train()函数对神经网络参数进行训练。
神经网络论文
神经网络原理及应用论文神经网络在模式识别领域的应用院系：专业：姓名：学号：指导教师：手机号：2013年5月摘要：神经网络已经广泛地应用于图像分割和对象的识别、分类问题中。
随着人工神经网络技术的发展，神经网络模式识别在模式识别领域中起着越来越重要的作用，神经网络模式识别已成为模式识别的一种主要方法。
由D．E．Rumelhart和J．L．Mcclelland于1986年提出的多层人工神经网络及误差逆传播学习算法，即BP网络算法是至今影响最大的一种网络学习算法，据统计有90％的实际网络使用了这一算法。
在处理环境信息十分复杂、背景知识不十分清楚、推理规则不明确、样本有较大的缺损、畸变的R&D项目中止决策分析等方面，可以认为BP算法会有更好的结果。
关键词：神经网络模式识别 BP网络算法目录一：神经网络在模式识别领域的研究现状 (1)1、神经网络简述 (1)1.1神经网络定义 (1)2.2 神经网络发展史 (1)2、神经网络在模式识别领域的研究 .................................. 错误!未定义书签。
2.1神经网络模式识别法优点 (3)2.2神经网络模式识别原理 (3)二：神经网络在模式识别领域的应用实例 (5)1、BP网络学习算法及改进 (5)1.1 BP网络学习算法 (5)1.2 将附加动量反向传播训练法用于BP算法...............................错误!未定义书签。
1.3 将自适应学习速率反向传播训练法用于BP算法 (7)2、R&D项目终止决策的人工神经网络模式识别 (8)2.1 传统模式识别技术用于R&D项目中止决策分析的局限性 (8)2.2 建立R&D项目中止决策的人工神经网络模式识别模型........错误!未定义书签。
2.3 R&D项目中止决策的人工神经网络识别应用示例 (16)三：神经网络在模式识别领域的未来展望............ 错误!未定义书签。
了解Hopfield神经网络算法的实现原理
了解Hopfield神经网络算法的实现原理Hopfield神经网络算法是一种基于神经网络的求解最优化问题的算法。
它可以用于解决诸如图像处理、模式识别、最优化问题等应用领域。
Hopfield神经网络算法最初由J. J. Hopfield在1982年提出，其理论基础来源于生物学领域中的神经元行为研究。
Hopfield神经网络算法的实现原理主要包括四个方面：神经元模型、神经网络结构、网络训练方法以及应用场景。
1. 神经元模型在Hopfield神经网络算法中，每个神经元都是一个二值状态（取值为+1或-1）的模型。
这种模型通常称为McCulloch- Pitts模型。
其原理是在神经元内部通过大量的来自其他神经元的输入，进行累加、加权、激活等操作后产生输出。
在Hopfield神经网络中，每个神经元之间的连接按照一定的权重系数进行连接，这些权重系数通常由网络训练时产生。
2. 神经网络结构Hopfield神经网络结构通常是一个全连接的反馈神经网络。
这种结构下的每个神经元都被连接到其他所有神经元，并且这些连接是双向的。
当网络被激活时，输入信号的影响被传递给其他所有神经元，并且这些神经元的状态也会影响到其他神经元的状态。
由于Hopfield神经网络具有全连接的属性，因此在处理较大规模的问题时，网络的计算量非常大，这是其计算效率相对较低的原因之一。
3. 网络训练Hopfield神经网络的训练通常是指对神经元之间的连接权重进行调整，使得网络在接收到输入时能够达到预期的输出。
这种训练方法被称为Hebbian学习规则。
在Hopfield神经网络中，权重矩阵W的元素一般由下式计算：W(i，j) = ∑( xi *xj )其中，xi和xj分别表示神经元i和神经元j的状态，可以取值为+1或-1。
通过反复进行这种权重更新，最终可以得到一个合理的网络权重矩阵W。
4. 应用场景Hopfield神经网络算法被广泛应用于图像处理、模式识别以及最优化问题的求解。
新时代职业英语《人工智能英语》教学大纲
《人工智能英语》教学大纲一、课程概况课程名称：人工智能英语课程英文名称：AI English课程定位：专业英语通识课课程编号：88888888总学时：64 / 48 / 36 / 24总学分：2 / 4适用专业：各专业课程类型：必修先修课程：通用英语开课学院：讲授教师：使用教材：《人工智能英语》《人工智能英语词汇手册》二、课程定位今天的世界正发生着深刻的变化，一方面是人工智能技术逐渐深入各行各业，引发新一轮的产业革命，另一方面全球化进程不断加速，中国在全球产业链中的地位日益突出，英语沟通能力的重要性日益凸显。
而同时，我国相继出台众多文件，如国务院《新一代人工智能发展规划》和教育部《高等学校人工智能创新行动计划》等推动人工智能相关课程在高校的落地实施。
因此，学习人工智能英语，开设人工智能英语课程，势在必行。
由于人工智能是所有新职业的技术技能知识基础，所以人工智能英语的课程定位为专业英语通识课，其先修课程为“基础英语”，后修课程为各个专业的专业英语。
院校可根据学生的实际需求、专业特色和课时情况，灵活搭配基础英语、人工智能英语和专业英语三类英语课程。
这既是新时代经济社会发展要求下英语教学改革的新思路和新探索，更能让学生在未来更好地适应数字经济时代和智能时代的岗位新要求和行业新发展。
三、课程目标1. 课程教学目标《人工智能英语》的教学目标分为语言、理实（理论和实践）和思政三个层面。
语言目标•词汇：能使用常见的专业词汇；能理解复杂的专业词汇；能运用常见词汇进行语言交流•语法：能理解专业语域中的语法形式；能理解、掌握和使用较复杂语法结构•阅读能力：能够运用预测、概括、类比、查找、举例等阅读策略理解阅读材料内容理实目标•新知识：掌握人工智能在各个行业发展的前沿信息和基本知识•新实践：了解人工智能的新应用和新产品，了解其常见的设计思路和操作方法•新岗位：培养学生以新思路和新视角更好适应新时代岗位的新要求和行业的新发展思政目标•中国文化：用穿插的中国元素和中华精神传递中国声音，实现文化自信•终身学习：用策略和活动等教会学生学习的方式方法，培养学习习惯，倡导终身学习•工匠精神：用高新技术及产品的介绍和说明书激发精益求精的工匠精神2. 课程教学目标与人才培养方案的关系院校设置人工智能英语课程，可以切实落实《教育部关于职业院校专业人才培养方案制订与实施工作的指导意见》（教职成〔2019〕13号）和教育部《高等学校人工智能创新行动计划》。
模式识别
目前，模式识别已经在图像识别、语音识别、自然语言处理 等领域取得了广泛应用，成为推动人工智能发展的重要驱动 力之一。同时，随着大数据时代的到来，模式识别面临着更 加复杂和多样化的挑战和机遇。
应用领域及前景展望
应用领域
模式识别被广泛应用于各个领域，如金融风控、医疗诊断、智能交通、智能家居等。在金融领域，模式识别可以 帮助银行等机构自动识别欺诈行为，提高风险控制能力；在医疗领域，模式识别可以辅助医生进行疾病诊断和治 疗方案制定，提高医疗质量和效率。
利用卷积层、池化层等 结构提取图像特征，实
现图像分类与识别。
循环神经网络
适用于处理序列数据， 如语音识别、自然语言
处理等。
深度生成模型
如生成对抗网络（GAN）、 变分自编码器（VAE）等， 可用于生成新的模式样本或
实现无监督学习。
其他先进方法探讨
集成学习方法
将多个分类器集成在一起，提高模式识别的 准确率和鲁棒性。
半监督学习方法
利用部分有标签数据和大量无标签数据进行 训练，提高模式识别的泛化能力。
特征选择与降维方法
通过特征选择和降维技术降低模式特征的维 度和冗余性，提高识别性能。
迁移学习方法
将在一个领域学习到的知识迁移到另一个领 域，实现跨领域的模式识别。
04
模式识别在实际问题 中应用案例
文字识别技术及应用场景
目标跟踪技术
目标跟踪是在视频序列中跟踪感兴趣目标的位置和运动轨 迹的技术，可应用于视频监控、运动分析、人机交互等领 域。
目标检测与跟踪系统
目标检测与跟踪系统结合了目标检测和目标跟踪技术，实 现了对图像序列中目标的自动检测和持续跟踪，为智能视 频监控和自动驾驶等应用提供了有力支持。
神经网络的基本知识点总结
神经网络的基本知识点总结一、神经元神经元是组成神经网络的最基本单元，它模拟了生物神经元的功能。
神经元接收来自其他神经元的输入信号，并进行加权求和，然后通过激活函数处理得到输出。
神经元的输入可以来自其他神经元或外部输入，它通过一个权重与输入信号相乘并求和，在加上偏置项后，经过激活函数处理得到输出。
二、神经网络结构神经网络可以分为多层，一般包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层负责接收外部输入的信息，隐藏层负责提取特征，输出层负责输出最终的结果。
每一层都由多个神经元组成，神经元之间的连接由权重表示，每个神经元都有一个对应的偏置项。
通过调整权重和偏置项，神经网络可以学习并适应不同的模式和规律。
三、神经网络训练神经网络的训练通常是指通过反向传播算法来调整网络中每个神经元的权重和偏置项，使得网络的输出尽可能接近真实值。
神经网络的训练过程可以分为前向传播和反向传播两个阶段。
在前向传播过程中，输入数据通过神经网络的每一层，并得到最终的输出。
在反向传播过程中，通过计算损失函数的梯度，然后根据梯度下降算法调整网络中的权重和偏置项，最小化损失函数。
四、常见的激活函数激活函数负责对神经元的输出进行非线性变换，常见的激活函数有Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU函数和Leaky ReLU函数等。
Sigmoid函数将输入限制在[0,1]之间，Tanh函数将输入限制在[-1,1]之间，ReLU函数在输入大于0时输出等于输入，小于0时输出为0，Leaky ReLU函数在输入小于0时有一个小的斜率。
选择合适的激活函数可以使神经网络更快地收敛，并且提高网络的非线性拟合能力。
五、常见的优化器优化器负责更新神经网络中每个神经元的权重和偏置项，常见的优化器有梯度下降法、随机梯度下降法、Mini-batch梯度下降法、动量法、Adam优化器等。
这些优化器通过不同的方式更新参数，以最小化损失函数并提高神经网络的性能。
六、常见的神经网络模型1、全连接神经网络（Fully Connected Neural Network）：每个神经元与下一层的每个神经元都有连接，是最基础的神经网络结构。
模式识别电子教材_北京航空航天大学
第一章引论1·1 概述1.1.1模式识别模式识别(Pattern Recognition)：确定一个样本的类别属性（模式类）的过程，即把某一样本归属于多个类型中的某个类型。
样本（Sample)：一个具体的研究（客观）对象。
如患者，某人写的一个汉字，一幅图片等。
模式(Pattern)：对客体（研究对象）特征的描述（定量的或结构的描述），是取自客观世界的某一样本的测量值的集合（或综合）。
特征(Features)：能描述模式特性的量（测量值）。
在统计模式识别方法中，通常用一个矢量表示，称之为特征矢量，记为模式类(Class)：具有某些共同特性的模式的集合。
1.1.2 模式识别系统⑴特征提取从模式空间中选择最有利于模式分类的量作为特征，压缩模式维数，以便于处理，减少消耗。
特征提取一般以分类中使用的某种判决规则为准则。
所提取的特征使在某种准则下的分类错误最少。
为此需要考虑特征之间的统计关系，选用适当的正交变换，才能提取出最有效的特征。
⑵特征选择特征选择同样需要某种分类准则，在该准则下选择对分类贡献较大的特征，删除贡献较小的那些特征。
⑶学习和训练根据已知类别的样本确定分类判决准则矫正特征提取选择方法等⑷分类识别分类是把特征空间划分成类型空间。
把未知类别属性的样本确定为类型空间里的某一类型。
分类错误率越小越好，分类错误率的分析和计算比较困难。
影响分类错误率的因数–分类方法–分类器设计–提取的特征–样本质量等1.1.3模式识别的基本方法㈠统计模式识别理论基础：概率论，数理统计主要方法：线性、非线性分类、Bayes决策、聚类分析主要优点：1）比较成熟2）能考虑干扰噪声等影响3）识别模式基元能力强主要缺点：1）对结构复杂的模式抽取特征困难2）不能反映模式的结构特征，难以描述模式的性质3）难以从整体角度考虑识别问题㈡句法模式识别模式描述方法：符号串，树，图模式判定：是一种语言，用一个文法表示一个类，m类就有m个文法，然后判定未知模式遵循哪一个文法。
模式识别 张学工
权值初始化， t 0 （用小随机数） 给出一个训练样本 x x1 , , x n R
T n
计算在 x 输入下的实际输出
Y y1 , , y m
m 和期望输出 D d1 , , d m R T
T
从输出层开始，调整权值，对第 l 层，有
l l wij (t 1) wij (t ) lj xil 1 ,
(b) 对某个样本 yk j ，找出 j 类的子类中最大的判别函数
T l T m ( k ) y max ( k ) yk j k j l 1,,l j
m T l T 若 j (k ) y k i (k ) y k ， i 1, , c ， i
其中， d (t ) 是向量 x(t ) 的正确输出。
Xuegong Zhang, Tsinghua University
12
张学工《模式识别》教学课件
可证，当两类线性可分时，此 算法收敛 问题：Minsky 等发现并证明 (1969)，感知器只能解决一阶 谓词逻辑问题，不能解决高阶 问题，如不能解决 XOR 问题。 出路：多个感知器结点结合， 引入隐节点，如右图的结构可 实现 XOR。 ----- 多层感知器
7
张学工《模式识别》教学课件
5.4 多层感知器神经网络
5.4.1
神经元与感知器
神经元（neuron） ：
细胞体（cell） 、 树突（dentrite） 、轴突（axon） 、突触（synapses）
神经元的作用：加工、传递信息（电脉冲信号） 神经系统：神经网：大量神经元的复杂连接 通过大量简单单元的广泛、复杂的连接而实现各种智能活动。
j ， l 1,, li
第六章神经网络在模式识别中的应用
第六章神经网络在模式识别中的应用随着近几十年来工业、军事、商业和科学等领域的发展，模式识别技术的需求也在不断增加，并以快速的速度向前发展。
模式识别技术主要用于从输入的数据中确定特定的人员、物体或事物的标志、特征或性质。
模式识别技术有助于机器自动实现视觉、听觉以及其他感官功能，从而获得更准确、更有效的处理结果。
神经网络在模式识别中的应用是一种模式识别技术，它具有强大的泛化能力和自然的表达能力，可以适应各种不同的任务，既可以识别简单的模式，也可以识别复杂的模式。
神经网络模式识别技术被广泛应用于计算机视觉、文字识别、语音识别、生物识别等领域。
神经网络在模式识别中的特点主要有以下几点：
一、具有强大的泛化能力：由于使用神经网络来进行模式识别，神经网络具有极强的泛化能力，可以非常准确地识别出不同的模式，甚至是在训练过程中没有见过的模式。
二、可以自动学习：神经网络模式识别技术能够自动从输入的样本中学习有效的特征，进而在测试中获得准确的结果。
三、可以实现视觉、语音识别、生物识别等：神经网络模式识别技术可以实现视觉、语音和生物识别等多种任务，可以准确、快速地识别出复杂的模式。
第9章 先进计算[30页]
![第9章 先进计算[30页]](https://img.taocdn.com/s3/m/e9667dbf581b6bd97e19ea46.png)
AI 定义：
–工智能就是对计算机科学的研究，它可以 使计算机具有感知、推理和行为的能力
–回避思考这个争论的焦点
推理：知识表达
人工智能一直在研究计算机的推理能力
–人类智能是基于行为的进化而不是复杂程序的执行 –解决问题需要有效信息，有效信息需要有效表达
最早/实用化
– IBM ViaVoice
语音识别 语音合成 自然语言理解
机器学习
如果一个程序可以在任务T上，随着经验E的增加，效 果P也随之增加，则称这个程序可以从经验值学习
--Tom.M.Mtichell教授，卡耐基梅隆大学
《机器学习》(Machine Learning)，1997
✓ Example: 垃圾邮件识别，有监督是学习。 ✓ 一旦有邮件被标记为垃圾邮件，就作为识别新的
不同物质的量子原理机
加速进军量子计算机研究
中国，现在是领先者
人工智能
Artificial Intelligence，AI，智能计算
– 令人吃惊的进展 – 它会改变什么？
图灵测试----计算机能够象人一样思考吗 ？
中国屋思考实验----反驳图灵测试
机器是处理符号，即使通过了图灵测试，也不是思考
– 传统意义：配有很多处理机(处理器也是多核)的超级计算机 – 如太湖之光采用的神威处理器（Cores）10,649,600个！ – 多处理器是高性能计算的重要手段 – 并行计算---HPC的代名词，用于复杂计算/科学计算
分布式
– 一个典型的例子就是网络计算 – 如在7.2.1 “是网络还是机器？”所述 – 更好的性价比
工智能就是对计算机科学的研究它可以使计算机具有感知推理和行为的能力回避思考这个争论的焦点人工智能一直在研究计算机的推理能力人工智能一直在研究计算机的推理能力人类智能人类智能是基于是基于行为的进化行为的进化而不是而不是复杂程序的复杂程序的执行执行解决问题解决问题需要有效信息有效需要有效信息有效信息需要信息需要有效表达有效表达计算机使用计算机使用符号语言符号语言科学家们科学家们试图试图在在人类的人类的自然语言自然语言和机器的和机器的符号处理符号处理之间找到一种关系之间找到一种关系使得使得机器能够具有人类的推理能力机器能够具有人类的推理能力语义网络语义网络是一种知识表达法是一种知识表达法定义它非常定义它非常困难困难一个例子
模式识别_青岛大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
模式识别_青岛大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.贝叶斯决策是通过计算样本后验概率的大小来进行决策的，下面表达式中wi代表类别，x代表样本，能够表示后验概率的是答案:P（wi|x）2.下列表达中不能影响贝叶斯估计结果的是答案:数据的线性变换3.下列关于感知器算法的说法中错误的是答案:感知器算法也适用于线性不可分的样本4.下面关于BP神经网络的说法错误的是答案:BP算法由误差的正向传播和数据的反向传播两个过程构成。
5.在利用神经网络进行分类时，神经网络的输入节点的个数______输入的特征数量。
答案:等于6.下面不能用来度量概率距离的参数是答案:欧式距离7.下面关于错误率的说法中错误的是答案:在实际当中，人们主要采用理论分析的方法来评价监督模式识别系统中分类器的错误率。
8.下面关于BP神经网络的说法错误的是答案:BP算法由误差的正向传播和数据的反向传播两个过程构成。
9.下面关于熵的说法中，错误的是答案:熵表示不确定性，熵越小不确定性越大。
10.下面关于PCA算法的说法中错误的是答案:PCA算法是通过变换矩阵得到原有特征的线性组合，新特征之间是线性相关的。
11.下列属于监督模式识别的是答案:字符识别人脸识别车牌识别12.基于最小错误率的贝叶斯决策规则可以采用不同的形式，下列能表达其决策规则的是答案:似然比后验概率类条件概率13.下面关于最大似然估计的说法中正确的是答案:最大似然估计是在已知概率密度函数的形式，但是参数未知的情况下，利用训练样本来估计未知参数。
在最大似然函数估计中，要估计的参数是一个确定的量。
在最大似然估计中要求各个样本必须是独立抽取的。
14.在基于样本直接设计分类器时，属于分类器设计三要素的是答案:准则函数的形式寻优算法判别函数的类型15.下面关于最小平方误差判别的说法中正确的是答案:在最小平方误差判别中可以使用梯度下降法来求解最小平方误差判别方法中的准则函数是误差长度的平方和。
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输入层
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周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是 各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练 的过程，此过程一直进行到使网络输出值与已知的 训练样本输出值之间的误差平方和达到最小或小于 某一期望值，或者预先设定的学习次数为止。
BP 神经网络的训练方式
BP 神经网络的训练是误差反向传播算法的学习过 程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过 程组成。
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输入层
隐含层
输出层
信息前向传播过程
输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并 传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层， 负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层 可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层 传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后， 完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外 界输出信息处理结果。 j wkj i wji k
函数的饱和值为0和1。
0<f(net)<1
双极S形函数
1 f ( net ) 1 d net 1 e
-1<f(net)<1
典型网络结构
简单单级网
x1 w11
o1
w1m
x2 w2m … xn …
o2
…
wn1
wnm 输入层
on
输出层
多级网
x1
o1
x2
o2
… xn
…
…
…
…
…
… om
人工神经网络识别系统构架
人工神经网络是将若干个处理单元（即神经元）通 过一定的互连模型连结成一个网络，这个网络通过 一定的机制可以模仿人的神经系统的动作过程，以 达到识别分类的目的。
人工神经网络区别于其他识别方法的最大特点是它 对待识别的对象不要求有太多的分析与了解，具有 一定的智能化处理的特点。
神经元内部状态： netj = ∑xiwji-j (j神经元阈值）
激活函数： 网络输出：
误差函数：
1 m 2 E ( yk ok ) 2 k 1
激活函数(Activation Function)
激活函数 —— 执行对该神经元所获得的网络输入
的变换，也称为激励函数或活化函数： Oj = f（netj）
设计一个神经网络模式识别系统的重点在于模型的 构成和学习算法的选择。一般来说，网络结构是根 据所研究领域及要解决的问题确定的。通过对所研 究问题的分析，建立合适的模型，并针对所选的模 型采用相应的学习算法，在网络学习过程中，不断 地调整网络参数，直到输出结果满足要求。当神经 网络训练稳定之后，则可以用于识别分类了。
人工神经网络的学习方法
人工神经网络首先要以一定的学习方法进行学习， 然后才能工作。
学习的过程： 神经网络在外界输入样本的刺激下不断改变网 络的连接权值 ,以使网络的输出不断地接近期望 的输出。 学习的本质： 对各连接权值的动态调整。 学习规则： 权值调整规则，即在学习过程中网络中各神经 元的连接权依据一定的规则进行调整。
· …· · 输入层
· · … · 隐含层
· …· … · 输出层
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yN-1
BP网络的训练方法
在训练阶段，我们给网络输入模式 X={xi} ，要求网 络通过调整连接的权系数，使得在输出层神经元上 得到理想的输出值 Ŷ={yk} 。一旦网络完成这种调节， 我们给网络输入另一个模式对，要求网络继续完成 对这对模式的学习。
个小的处理单元，这些 神经元按某种方式连接 起来，形成大脑内部的 生理神经元网络。
这种神经元网络中各神经元之间联结的强弱，按外
部的激励信号做自适应变化，而每个神经元又随着 所接收到的多个接收信号的综合大小而呈现兴奋或 抑制状态。
现已明确大脑的学习过程就是神经元之间连接强度
随外部激励信息做自适应变化的过程，而大脑处理 信息的结果则由神经元的状态表现出来。
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输入层
隐含层
输出层
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误差的反向传播过程
当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传
播阶段。
误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层
权值，向隐层、输入层逐层反传。
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w j1
. . .
netj
x2
wj2 w jn
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f ( netj )
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xn
j
-1 神经元模型
人工神经元模拟生物神经元的一阶特性：
输入：X=（x1，x2，…，xn）
联接权：W=（wj1，wj2，…，wjn）
网络输入：
∑xiwji f Oj= f（netj） j=1,2…..,m
人工神经网络的局限性 人工神经网络不适于高精度的计算 人工神经网络的学习和训练往往是一个艰难 的过程。 网络的设计没有严格确定的方法（一般凭 经验），所以选择训练方法和所需网络结 构没有统一标准。 脱机训练往往需要很长时间，为了获得最 佳效果，常常要重复试验多次。
硬件限制 目前仍是在一般计算机上用模拟的方法研究人 工神经网络的并行处理过程，然而模拟不是最 终目标。 只有真正的并行硬件处理，才能体现出人工神 经网络的高速高效特点。 目前这种硬件的实现还未很好解决。
如果输出为“ 0”( 即结果错误 ) ，则把网络连接权值 朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于 使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错 误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若 干个字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法 进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。 这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功， 它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权 值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够 作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中 所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式 也就越多。
输入 环境 神经网络
二、 BP神经网络
BP (Back Propagation)神经网络是一种神经
网络学习算法，全称“基于误差反向传播算 法的人工神经网络”。
BP神经网络结构
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输入层
隐含层
输出层
人工神经网络的工作原理
Netwroks—ANN)就是基于模仿生物大脑的结构 和功能而构成的一种计算机信息处理系统。
长期以来，许多科学家一直致力于人脑内部结构
和功能的探讨和研究，并试图建立模仿人类大脑 的计算机，虽然到目前对大脑的内部工作机理还 不甚完全清楚，但对其结构已有所了解。
粗略地讲，大脑是由大量神经细胞或神经元组成的 每个神经元可看作是一
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BP网络的结构设计方法
BP 网络是一种分层型网络，具有输入层、隐含层和输 出层的三层结构。对于一个 BP 网络，隐含层可以有两 个以上，而具有一个中间层的 BP 网络则是一种基本的 BP 网络模型。 输入层、输出层的节点数、网络隐藏层的层数和各个隐 藏层神经元的个数如何决定？
现以经网络对 “ A”、“ B”两个字母的识别为例进行 说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当 输入为“B”时，输出为“0”。 所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的判 决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样 错误的可能性。
首先，给网络的各连接权值赋予 (0 ， 1) 区间内的随 机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络 将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性 运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为 “ 1”和“ 0” 的概率各为 50%，也就是说是完全随机 的。这时如果输出为“ 1”( 结果正确 ) ，则使连接权 值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍 然能作出正确的判断。
二、神经网络识别方法
人工神经网络识别源于对生物神经系统的研究。 人工神经网络识别技术充分吸收人识别物体的特 点，除了利用图像本身的特征外，它还利用了人 在以往识别图像时所积累的经验。在被分类图像 的信息引导下，通过自学习，修改自身的结构及 识别方式，从而提高图像的分类精度和分类速度， 以取得满意的分类结果。
正确的训练数据的收集
大量有代表性样本的采集 正确的预处理
总之，人工神经网络是基于人类大脑的结构
和功能建立起来的学科，尽管它只是大脑的
低级近似，但它的许多特点和人类的智能特
点类似，有着较强的识别能力和广泛的应用 前景。
人工神经元的基本结构
人工神经元是构成神经网络的最基本单元, 神经元模 型应该具有生物神经元的基本特性。
9.4 人工神经网络模式识别
神经网络概述
BP神经网络
神经网络方法应用举例
一、神经网络概述
人是地球上具有最高智慧的动物，而人的指挥均来 自大脑，人类靠大脑进行思考、联想、记忆和推理 判断等，这些功能是任何被称为“电脑”的一般计 算机所无法取代的。
什么是人工神经网络?