人工神经网络-第0章课程介绍
人工神经网络教程
人工神经网络教程人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种受到生物神经元系统启发的计算模型，用于模拟和处理复杂的问题。
它由许多人工神经元组成，通过连接的方式形成网络，可以进行数据的学习和预测，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
人工神经网络的基本结构是由多层神经元组成的，包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部的输入数据，而输出层输出结果。
隐藏层则在输入层和输出层之间进行信息的处理和传递。
每个神经元都有多个输入和一个输出，输入和输出之间通过权重进行连接。
神经元接收到输入后，通过激活函数进行处理，得出输出结果。
人工神经网络的学习过程是通过反向传播算法进行的。
首先，通过前向传播计算网络的输出结果，与期望的输出结果进行比较，计算出误差。
然后，误差通过反向传播逐层传递回输入层，并根据梯度下降算法不断调整权重，使得网络的输出结果与期望结果更加接近。
这个过程反复进行，直到网络的输出结果达到预期的精度要求。
人工神经网络有许多不同的类型，包括前馈神经网络、递归神经网络和卷积神经网络等。
前馈神经网络是最常见且简单的一种类型，每个神经元的输出只和上一层的神经元有连接。
递归神经网络具有循环连接，可以处理时序问题。
卷积神经网络主要用于图像和语音识别领域，通过卷积层和池化层等特殊结构进行特征提取。
人工神经网络的优点是可以自动从数据中学习特征，并进行预测和分类。
它具有强大的模式识别能力，可以应用于各种领域的问题。
然而，人工神经网络同时也存在一些挑战和限制。
首先，神经网络的训练和调优需要大量的数据和计算资源。
其次，网络的结构和参数需要人工设计和调整，不同问题可能需要不同的网络结构和参数设置。
此外，神经网络的过程是黑盒操作，很难解释其中的具体原理和过程。
总而言之，人工神经网络是一种强大的计算模型，可以模拟和处理复杂的问题。
它在各个领域都有广泛的应用，并且不断得到改进和优化。
人工神经网络-95页PPT文档资料
《医学信息分析与决策》课程组
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一、神经网络简介
神经网络的基本功能
传统分类能力
ANN 分类能力
分类与识别功能
2019/11/29
• ①“初值:步长:终值” 产生一个行向量（行矩 阵）。当步长为1时可以省略。如：1:5;1:2:6
• ②特殊命令：linspace(x,x2,n): ones(n)
（3）用input指令输入单个参数 （4）用小型矩阵或用数据文件输入
2019/11/29
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二、MATLAB简介
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二、MATLAB简介
数值与变量
①数值
②变量：
• 变量名、函数名是对大小写很敏感的，两个字符串 表示的变量，字母都相同，大小写不同，也视为不 同的变量；
• 第一个字母必须是英文字母； • 字符间不可留空格； • 最多只能有31个字符（只能用英文字母、数字和下
连字符） • 一行中“%”后的内容仅作注释用，对MATLAB的计
《医学信息分析与决策》课程组
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一、神经网络简介
人工神经网络课件
三 神经网络研究的基本内容
理论基础 新的神经元模型 新的神经元连接拓扑 新的学习规则 泛化理论 神经动力学 与符号主义方法相结合的途径 结构与算法 应用 实现途径
第2节
生物神经元
神经元结构 信息处理机制
一 神经元结构
由细胞体、树突、轴突组成 细胞体 由细胞核、细胞质和细胞膜组成，外面是一层细胞 膜，膜内有一个细胞核和细胞质 细胞膜具有选择通透性，使细胞膜内外液成分保持 差异，有膜电位，大小受细胞体输入信号强弱变化
0.3
0 .1
ui
2
0.4
yi
s =1
设x1=x2=x3=1，阈值型激励函数，求输出y
第4节
神经网络分类
根据组织和抽象层次分类 根据连接方式和信息流向分类
一 根据组织和抽象层次分类
神经元模型
主要研究单一神经元的非线性映射、动态，以及自适应等特性，探索 神经元对输入信息的处理和存储能力
组合式模型
由多个相互补充、相互协作的神经元组成，完成某些特定任务
反馈网络
特点 仅在输出层到输入层存在反馈，每一个输入节点都有 可能接受来自外部的输入和来自输出神经元的反馈 典型网络 Elmann网络
相互结合型网络
特点 网状结构，任两个神经元之间都有可能连接（反馈） 典型网络 Hopfield网络，Boltzman机网络 注意 信号在神经元间反复传递，网络处于动态变化之中 从某初态开始，经过若干次变化，才会到达平衡状态
分布式信息存储 所有信息都分布存储各神经元上，通过神经元间的连 接方式和连接权值表征特定信息 注重网络整体的存储形式和多神经元的协同，任何一 个连接对整个网络功能的影响都很小 当个别神经元或局部网络受损时，可以依靠现有的存 储，实现对数据的联想记忆 学习和适应 模拟人类的形象思维方法，依据外界环境变化，不断 修正自己的行为 体现在各神经元间的连接权值可通过学习不断修正 解决由数学模型或描述规则难以处理的控制
人工神经网络教学课件
Hinton等人提出了深度学习的概念，使得神经网络的层次和参数数量大大增加，提高了模型的表示能力和泛化能力。
1997年
Bengio等人提出了卷积神经网络（CNN），用于图像识别和处理。
感知机模型：由输入层、隐藏层和输出层组成，通过权重和激活函数实现非线性映射，完成分类或识别任务。
人工神经网络的基本结构
人工神经网络教学课件
目录
CONTENTS
人工神经网络简介人工神经网络的基本结构常见的人工神经网络模型人工神经网络的训练与优化人工神经网络的应用场景人工神经网络的未来展望
人工神经网络简介
人工神经网络是一种模拟生物神经网络结构和功能的计算模型，由多个神经元相互连接而成，通过训练和学习来处理和识别数据。
适用于小样本数据集和高维数据集
支持向量机在小样本数据集和高维数据集上表现良好，因为它主要基于数据的内积运算，而不是计算输入空间中的距离。这使得它在文本分类、生物信息学等领域得到广泛应用。
核函数的选择对模型性能影响较大
支持向量机通过核函数将输入空间映射到高维特征空间，然后在这个空间中找到最优决策边界。不同的核函数会导致不同的决策边界，因此选择合适的核函数对模型性能至关重要。
总结词
自然语言处理是人工神经网络的另一个应用领域，通过训练神经网络理解和生成自然语言文本，实现文本分类、情感分析、机器翻译等功能。
自然语言处理是利用人工神经网络对自然语言文本进行分析、理解和生成，广泛应用于搜索引擎、智能问答、新闻推荐等领域。通过训练神经网络理解和生成自然语言文本，可以实现文本分类、情感分析、机器翻译等功能，提高自然语言处理的准确性和效率。
人工神经网络具有自适应性、非线性、并行处理和鲁棒性等特点，能够处理复杂的模式识别和预测问题。
人工神经网络第章(1)
人工神经网络第章(1)人工神经网络第章人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种受到生物神经系统启发而开发出来的计算模型，在机器学习、数据挖掘、自然语言处理等领域广泛应用。
在本章节中，我们将对人工神经网络的基本原理、训练方法和应用进行介绍。
一、基本原理人工神经网络是由多个神经元（Neuron）组成的网络。
每个神经元接收多个输入信号，经过一些加权处理后，产生一个输出信号，输出信号又作为下一层神经元的输入。
这种层层叠加的结构被称为前馈神经网络（Feedforward neural networks）。
每个神经元的输入信号通过一个激活函数（Activation function）进行非线性转换，得到神经元的输出。
常用的激活函数有sigmoid、ReLU、tanh等。
神经网络的输出可以用于分类、回归等任务。
二、训练方法神经网络训练的目标是调整神经元之间的权值，使得网络的输出接近于真实值。
常用的训练方法包括反向传播算法（Backpropagation）和随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent）。
反向传播算法是目前使用最广泛的神经网络训练方法，其核心思想是“误差反向传播”。
即从输出层开始，将网络的输出误差逐层反向传播到输入层，计算每个神经元的误差贡献，最后通过梯度下降算法调整神经元权值。
随机梯度下降算法是一种在线学习算法，每次选择一个样本进行训练，通过计算损失函数的梯度方向，调整网络权值，直到收敛。
随机梯度下降算法能够处理大规模数据训练，但更容易陷入局部极小值。
三、应用领域人工神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译等领域取得了广泛应用。
在图像识别领域，卷积神经网络（CNN）被广泛应用，已经实现了在ImageNet等数据集上的超越人类表现的成果。
在自然语言处理领域，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）能够处理变长序列数据，已经成功应用于机器翻译、情感分析等任务。
第一章 人工神经网络的基本知识共51页
本章内容
１．１人工神经网络的提出 １．２神经网络的发展 １．３人工神经网络的基础知识
1.1 人工神经网络的提出
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简记作ANN），是对人类大 脑系统的一阶特性的一种描述。简单地 讲，它是一个数学模型，可以用电子线 路来实现，也可以用计算机程序来模拟， 是人工智能研究的一种方法。
1.2人工神经网络的发展
2）1984年， J. Hopfield设计研制了后来被人 们称为Hopfield网的电路。较好地解决了著名 的TSP问题，找到了最佳解的近似解，引圣地亚哥分校 （UCSD）的Hinton、Sejnowsky、Rumelhart 等人所在的并行分布处理（PDP）小组的研究 者在Hopfield网络中引入了随机机制，提出所 谓的Boltzmann机。
模型和算法。 4）进一步对生物神经系统进行研究，不断地丰富对
人脑的认识。
１．３人工神经网络的基础知识
1.3.1 生物神经网 1.3.2 人工神经元模型
（Artificial Neuron model） 1.3.3人工神经网络的构成
（structure of ANN） 1.3.4人工神经网络的学习
1.2 人工神经网络的发展
再认识与应用研究期（1991~） 问题：
1）应用面还不够宽 2）结果不够精确 3）存在可信度的问题
1.2 人工神经网络的发展
研究：
1）开发现有模型的应用，并在应用中根据实际运行 情况对模型、算法加以改造，以提高网络的训练速 度和运行的准确度。
2）充分发挥两种技术各自的优势是一个有效方法 3）希望在理论上寻找新的突破，建立新的专用/通用
（learning or training of ANN）
人工神经网络基础文档资料
<1> 层次型神经网络
（1）前向神经网络 神经元分层排列，顺序连接。由输入层施加输入信息，通过 中间各层，加权后传递到输出层后输出。每层的神经元只接 受前一层神经元的输入，各神经元之间不存在反馈。
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<1> 层次型神经网络
（2）层内有互联的前向神经网络 在前向神经网络中有 的在同一层中的各神经元相互有连接,通过层内神经元的 相互结合，可以实现同一层内神经元之间的横向抑制或兴 奋机制，这样可以限制每层内能同时动作的神经元数，或 者把每层内的神经元分为若干组，让每组作为一个整体来 动作。
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<2> 神经网络的学习规则
2、纠错式学习— Delta(δ)学习规则
首先我们考虑一个简单的情况：设某神经网络的输 出层中只有一个神经元i，给该神经网络加上输入，这样 就产生了输出yi(n)，称该输出为实际输出。
对于所加上的输入，我们期望该神经网络的输出为
d(n),称为期望输出或目标输出（样本对里面包含输入和
1949年，心理学家Hebb提出神经系统的学习规则， 为神经网络的学习算法奠定了基础。现在，这个规 则被称为Hebb规则，许多人工神经网络的学习还 遵循这一规则。
3
一 人工神经网络发展
1957年，F.Rosenblatt提出“感知器”(Perceptron) 模型，第 一次把神经网络的研究从纯理论的探讨付诸工程实践，掀 起了人工神经网络研究的第一次高潮。
在互连网络模型中，任意两个神经元之间都可能有相互 连接的关系。其中，有的神经元之间是双向的，有的是单 向的。
Hopfield网络、Boltzman机网络属于这一类。
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<2> 互联型神经网络
在无反馈的前向网络中，信号一旦通过某个神经元，过 程就结束了。而在互连网络中，信号要在神经元之间反复往 返传递，神经网络处在一种不断改变状态的动态之中。从某 个初始状态开始，经过若干次的变化，才会到达某种平衡状 态，根据神经网络的结构和神经元的特性，还有可能进入周 期振荡或其它如浑沌等平衡状态。
人工神经网络基础_ANN课程笔记 1、前向神经网络
第一章前向神经网络一、感知器1、感知器网络结构设网络输入模式向量为：对应的输出为：连接权向量为：2、感知器的学习➢初始化连接权向量及输出单元的阈值赋予(-1，+1)区间内的随机值，一般为较小的随机非零值。
➢连接权的修正每个输入模式作如下计算：（a）计算网络输出：（b）计算输出层单元希望输出与实际输出y之间的误差：（c）修正各单元与输出层之间的连接权与阈值：➢对m个输入模式重复步骤，直到误差k d(k＝1，2，…，m)趋于零或小于预先给定的误差限ε。
3、感知器的图形解释➢整个学习和记忆过程，就是根据实际输出与希望输出之间的误差调整参数w 和θ，即调整截割平面的空间位置使之不断移动，直到它能将两类模式恰当划分的过程。
➢学习过程可看作是由式决定的n维超平面不断向正确划分输入模式的位置移动的过程。
4、感知器的局限性➢两层感知器只能解决线性可分问题➢增强分类能力的唯一出路是采用多层网络，即在输入及输出层之间加上隐层构成多层前馈网络。
➢Kolmogorov理论经过严格的数学证明：双隐层感知器足以解决任何复杂的分类问题。
➢简单的感知器学习过程已不能用于多层感知器，必须改进学习过程。
二、BP 神经网络 1、反向传播神经网络1) 误差逆传播神经网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络： ➢ 上、下层之间各神经元实现全连接，即下层的每一个单元与上层的每个单元都实现权连接；➢ 而每层各神经元之间无连接； ➢ 网络按有监督的方式进行学习。
2)➢ 当一对学习模式提供给网络后，神经元的激活值，从输入层经各中间层向输出层传播，在输出层的各神经元获得网络的输入响应。
➢ 在这之后，按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，最后回到输入层，故得名“误差逆传播算法”。
➢ 随着这种误差逆传播修正的不断进行，网络对输入模式响应的正确率也不断上升。
2、梯度下降法1）梯度法是一种对某个准则函数的迭代寻优算法。
人工神经网络ppt课件
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感知器
• 一种类型的ANN系统是以感知器为基础
• 感知器以一个实数值向量作为输入，计 算这些输入的线性组合，如果结果大于 某个阈值，就输出1，否则输出-1
o(x1,..xn .), 11w 0w 1o x1 t.h..ew nrxnw 0ise
其 值 率中，。每用特个来别w决地i是定 ，一输-w个入0是实xi阈对数值感常。知量器，输或出叫的做贡权献
• 算法的一种常用改进方法是随着梯度下降步数 的增加逐渐减小学习速率
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
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梯度下降的随机近似
• 梯度下降是一种重要的通用学习范型，它是搜 索庞大假设空间或无限假设空间一种策略
• 梯度下降应用于满足以下条件的任何情况
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
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可微阈值单元
• 使用什么类型的单元来构建多层网络？
• 多个线性单元的连接仍产生线性函数，而我们 希望构建表征非线性函数的网络
Байду номын сангаас
• 感知器单元可以构建非线性函数，但它的不连 续阈值使它不可微，不适合梯度下降算法
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
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梯度下降法则的推导（4）
• 梯度下降算法如下
– 选取一个初始的随机权向量 – 应用线性单元到所有的训练样例，根据公式4.7计算
每个权值的w 更新权值
• 因为误差曲面仅包含一个全局的最小值，所以 无论训练样例是否线性可分，算法都会收敛到 具有最小误差的权向量，条件是使用足够小的 学习速率
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举例：2-3岁小孩能够从人群中认出父母、3-4岁能够顺利地穿过十字路 口，但最先进机器人也难以完成这项任务。
因而模仿人类思维方式能够提升机器人能力
人工神经网络讲稿
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1.2 神经细胞与生物神经网络
1. 神经网络
组织形式 大脑中大约有100亿个神经元，它们相互连接，形成一个复杂庞大网络
系统。所以大脑结构是一个神经（元）网络。 依据预计，每个神经元大约与上千个神经元相互连接。 大脑所形成神经网络是由一些小网络连接而成。依据预计，全部神经元
层次结构：神经元联接按层次排列。 模块结构：主要特点是将整个网络按功效划分为不一样模块，每个模块 内部神经元紧密互联，并完成各自特定功效，模块之间再互联以完成整体功 效； 层次模块结构：将模块结构和层次结构结合起来，使之更靠近人脑神经 系统结构，这也是当前为人们广泛注意一个新型网络互联模式。 依据网络中神经元层数不一样，可将神经网络分为单层网络和多层网络； 依据同层网络神经元之间有没有相互联接以及后层神经元与前层神经元有 没有反馈作用不一样，可将神经网络分为以下各种。
Hopfield网络和BP算法出现，使得人工神经研究出现了复兴。因为人 工神经网络在信息处理方面优点，使得大批学者加入到了这一研究领域， 掀起了神经网络研究新高潮。
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4. 全方面发展时期（1987-现在） 1987年在美国召开了第一届国际神经网络学术大会，并宣告成立了
国际神经网络学会，与会代表1600多人。这次大会也宣告了神经网络 学科诞生。神经网络研究进入了一个转折点，其范围不停扩大，领域 几乎包含各个方面。神经网络应用使工业技术发生了很大改变，尤其 是在自动控制领域有了新突破。
互制约，从而能够将层内神经元分为几组，让每组作为一个整体来动作。
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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：
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感知和认识客观事物、客观世界和自我的能力
——感知是智能的基础——最基本的能力
通过学习取得经验与积累知识的能力
——这是人类在世界中能够不断发展的最基本能力
理解知识，运用知识和经验分析、解决问题的能力
图2-1 神经元的解剖
2、生物神经元
突触，是一个神经元与另一 个神经元之间相联系并进行 信息传送的结构。 突触的存在说明：两个神经 元的细胞质并不直接连通， 两者彼此联系是通过突触这 种结构接口的。有时．也把 突触看作是神经元之间的连 接。
图2-2 突触结构
2生物神经元
目前，根据神经生理学的研究，已经发现神经元及其间的 突触有4种不同的行为。神经元的4种生物行为有：
双 极 型 S 型 激 活 函 数： 2 f (net ) , f (net ) (1,1) 1 exp( net )
3神经元的数学模型
线性型激活函数
f (net ) net
神经元的特点：
是一多输入、单输出元件 具有非线性的输入输出特性 具有可塑性，其塑性变化的变化部分主要是权值（Wi）的变 化，这相当于生物神经元的突触变化部分 神经元的输出响应是各个输入值的综合作用结果 输入分为兴奋型（正值）和抑制型（负值）两种。
阈值型：
f (net )
1 net 0 0 net 0
1 net 0 1 net 0
f (net )
3神经元的数学模型
S型（Sigmoid）激活函数
单 极 型 S 型 激 活 函 数： 2 f (net ) 1, f (net ) (0,1) 1 exp( net )
人工神经网络
人工神经网络大脑是由约100亿个高度互联的神经元组成的，这些神经元构成一个协同处理的复杂网络结构，即神经网络，成为认知的物质与生理基础。
人工神经网络是模拟大脑构建的计算模型，由大量模拟神经元的处理单元——人工神经元构成，形成一个大规模的非线性自适应系统，拥有学习、记忆、计算以及智能处理能力，可以在一定程度上模拟人脑的信息储存、检索和处理能力。
6.1 感知机6.1.1 感知机模型1957年康奈尔大学的Rosenblatt提出了感知机的概念。
感知机模拟生物神经元，接收一个或者多个输入，处理后输出一个结果。
图6-1是感知机的示意图。
图6-1 感知机示意图感知机可以有一到多个输入，每个输入带有一个权重w，用来表示该输入的i和b构成了感知机的参数集合。
感知机重要程度，每个感知机有一个偏置b，wi计算输入的线性组合(或者叫作预激活)并将其交予激活函数f(a)得到输出y。
激活函数用于模拟生物神经元的激活与非激活状态，通常采用阶梯函数、sigmoid函数和分段线性函数及其变体。
图6-2给出了几种激活函数的定义和图形。
图6-2 几种激活函数6.1.2 感知机学习策略依据训练样本的数据确定wi 和b(不区分的时候统一记为θi)值的过程就是感知机的学习过程，其学习算法基于误差驱动。
首先，将未经学习的θi设置为0或者很小的随机值，然后对训练集中的每个样本进行分类预测，并根据预测结果更新参数值。
参数更新依据式(6-1)进行。
其中是样本j的实际类别;yj (t)是样本j的本次预测类别;xji是样本j的第i个特征;η是控制学习速率的超参数，叫作学习率。
显然，如果预测正确-yj(t)=0，则参数不需要更新，否则更新参数，这种更新规则类似于梯度下降算法。
学习遍历训练集中的每个样本称为一个训练周期(Epoch)。
如果在一个训练周期内对所有样本都分类正确，则模型达到收敛状态，停止训练;否则，进入下一周期，直至模型收敛，或者达到最大训练周期数。
《人工神经网络讲》课件
常用于模式分类、预测等静态数据处理任务。
循环神经网络
定义
循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络，通过记忆单 元实现信息的循环传递。
特点
循环神经网络能够捕捉序列数据中的长期依赖关系，但训练过程 中容易陷入梯度消失或梯度爆炸问题。
应用场景
广泛应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域。
03
智能控制
强化学习与神经网络的结合在智能控制领域具有广泛的应用前景，例如
机器人控制、自动驾驶等。通过训练神经网络代理在模拟环境中进行学
习，可以实现高效、安全的智能控制。
深度学习与人工神经网络的结合
深度生成模型
生成模型如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）可以学习从噪声生成数据的分布，并生成全新的数据样本 。通过结合深度学习和神经网络，可以创建更强大、更灵活的生成模型，用于图像生成、文本生成等领域。
深度神经网络
1 2 3
定义
深度神经网络是指神经网络中包含多个隐藏层的 结构，能够提取更抽象的特征表示。
特点
深度神经网络具有强大的特征学习和分类能力， 但需要大量的训练数据和计算资源，且容易过拟 合。
应用场景
广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理 等领域。
自组织映射网络
定义
自组织映射网络是一种无监督学 习的神经网络，通过自组织的方 式对输入数据进行降维或聚类。
人工神经网络讲
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
• 人工神经网络简介 • 常见的人工神经网络模型 • 人工神经网络的训练方法 • 人工神经网络的应用场景 • 人工神经网络的未来展望
目录
CONTENTS
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
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
RNN在自然语言处理领域有广泛应用，如机器翻译、文本生成、情感分析等，同时也可以应用于语音识别 和图像处理等领域。
05 优化算法与技巧
梯度下降法及其改进算法
批量梯度下降法（Batch Gradient Des…
利用整个数据集的梯度信息进行参数更新，计算量大，收敛速度慢，但能找到全局最优解。
随机梯度下降法（Stochastic Gradien…
03 反馈神经网络
反馈神经网络结构
01
02
03
04
神经元之间相互连接，形成反 馈回路。
网络中的每个神经元都接收来 自其他神经元的信号，并产生
输出信号。
输出信号会再次作为输入信号 反馈到网络中，影响其他神经
元的输出。
通过不断调整神经元之间的连 接权重，网络可以学习并适应
不同的输入模式。
Hopfield网络模型与算法
批处理、随机梯度下降等优化策略
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
• 5、学时分配 总学时为 40 学时，其中课堂讲授 26 学 时，实习14学时。
主要内容
第一章 绪论
人工神经网络概述 人工神经网络发展简史 人工神经网络基本特点与功能 人工神经网络的应用领域。
主要内容
第二章 人工神经网络建模基础
脑的生物神经网络模型 生物神经网络基础 人工神经元模型 人工神经网络模型 神经网络学习的概念。
主要内容
第十章 神经网络系统设计与软硬件实现 （自学） • • • • 神经网络系统总体设计 神经网络系统软件实现 神经网络的高级开发环境 神经网络的硬件实现
主要内容
第三章 感知器神经网络 单层感知器 多层感知器 自适应线性单元 误差反传算法 BP算法的改进 基于BP算法的多层感知器设计基础 基于BP算法的多层感知器应用与设计实例。
主要内容
第四章 自组织竞争网络 竞争网络的概念与原理 自组织特征映射神经网络 学习向量量化神经网络 对传神经网络 自适应共振理论
主要内容
第七章 小脑模型随机网络（自学）
CMAC网络结构 CMAC网络工作原理 CMAC网络学习方法 CMAC网络应用
主要内容
第八章 支持向量机
支持向量机的基本思想
非线性支持向量机
支持向量机学习算法
支持向量机设计应用实与特点 遗传算法操作与模式理论 遗传算法的实现与改进 遗传算法在神经网络设计中的应用 遗传算法用于神经网络的结构优化
人工神经网络
Artificial Neural Networks
何东健 信息工程学院 联系电话：87091197 Email：hdj168@ hdj87091197@ 办公地点：中心实验楼一层南
有关本课程的说明
• 1、性质、任务
人工神经网络是计算机应用技术硕士研究生 的必修课，主要学习人工神经网络的基本概念、 基本理论、各种人工神经网络模型和人工神经网 络的实际应用。内容包括人工神经网络的基本结 构、感知器、自适应线形元件、反向传播网络、 反馈网络、自组织竞争人工神经网络和面向 MATLAB工具箱的神经网络应用。使学生掌握应用 人工神经网络理论和方法，解决智能化检测与控 制中各种问题的能力。
主要内容
第五章 径向基函数网络 基于RBF的函数逼近与内插 正规化理论与正则化RBF网络 模式可分观点与广义RBF网络 RBF网络常用算法，RBF与多层感知器的比 较 RBF网络设计与应用实例
主要内容
第六章 反馈神经网络
离散Hopfield神经网络 连续Hopfield神经网络 Hopfield神经网络应用与设计 双向联想记忆神经网络 随机神经网络
–了解智能系统描述的基本模型 –掌握人工神经网络的基本概念、单层网、多层 网、循环网等各种基本网络模型的结构、特点、 典型训练算法、运行方式、典型问题 –掌握软件实现方法。
• 了解人工神经网络的有关研究思想，从中 学习开拓者们的部分问题求解方法。 • 通过实验进一步体会有关模型的用法和性 能，获取一些初步的经验。 • 查阅参考文献，将所学的知识与自己未来 研究课题（包括研究生论文阶段的研究课 题）相结合起来，达到既丰富学习内容， 又有一定的研究和应用的目的。
2、教材
书名：《人工神经网络教程》 出版社：邮电大学出版社 出版日期：2006年12月 定价：36.0元 作者：韩力群
3、主要参考书目
1 、 Philip D. Wasserman ， Neural Computing:
Theory and Practice，Van Nostrand Reinhold， 1989
2、胡守仁、余少波、戴葵，神经网络导论， 国防科技大学出版社，1993年10月 3、杨行峻、郑君里，人工神经网络，高等教 育出版社，1992年9月 4、闻新、周露、王丹力、熊晓英，MATLAB神 经网络应用设计，科学出版社，2001.5.
4、课程目的和基本要求
• 作为人工神经网络的入门课程，用于将学 生引入人工神经网络及其应用的研究领域。 • 介绍人工神经网络及其基本网络模型，使 学生