人工神经网络基础

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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

人工神经网络的基本原理和应用

人工神经网络的基本原理和应用概述人工神经网络是一种受到人脑神经元启发的计算模型。

它由许多高度互连的处理单元（神经元）组成，这些神经元之间通过连接强度（权值）相互通信。

人工神经网络能够通过学习和训练，自动调整权值和拓扑结构，从而实现某种特定任务。

基本原理人工神经网络的基本原理是模拟生物神经元的工作方式。

每个神经元接收一组输入信号，并根据这些输入信号的权值和激活函数的输出，产生一个输出信号。

这个输出信号又可以作为其他神经元的输入信号，从而实现信息的传递和处理。

人工神经网络通常由多层神经元组成，包括输入层、隐藏层和输出层。

输入层接收外部输入信号，隐藏层和输出层对输入信号进行处理和转换。

隐藏层和输出层之间的连接强度（权值）通过训练过程进行学习和调整，以实现预期的输出结果。

应用领域人工神经网络在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1.图像识别–人工神经网络可用于图像识别任务，如人脸识别、物体识别等。

通过训练大量图像数据，神经网络可以学习到图像中的特征，并通过对输入图像进行处理，达到准确分类和识别的目的。

2.自然语言处理–人工神经网络在自然语言处理方面也有着广泛的应用。

它可以用于语音识别、情感分析、机器翻译等任务。

通过训练大量文本数据，神经网络可以学习到单词和语义之间的关联，从而实现对自然语言的理解和处理。

3.预测和分类–人工神经网络可以通过训练历史数据，对未来事件进行预测。

例如，它可以用于股票市场预测、天气预报等领域。

此外，神经网络还可用于数据分类，如垃圾邮件过滤、疾病诊断等任务。

4.控制与优化–人工神经网络在控制与优化领域也有着广泛应用。

它可以用于自动驾驶车辆、工业生产优化、智能电网调度等控制系统中，通过学习和训练，实现自动控制和优化的目标。

优势与挑战人工神经网络相比传统的算法有一些明显的优势，但同时也面临一些挑战。

优势•并行处理能力：神经网络的并行处理能力可以加快训练和推理的速度。

•自适应学习：神经网络可以通过训练和反馈机制，自动学习和调整权值，适应输入数据的变化。

人工神经网络基础

MP模型：
称为输出函数或激活函数
MP模型：

求和操作
xi w ji u j i
j 1
n

激活函数
yi f ( xi ) f ( w ji u j i )
j 1
n
MP模型：
f(x)是激活函数(Activation Function)，也称输出函数。
Hale Waihona Puke MP神经元模型中的输出函数为阶跃函数：其表达式为：
网络模型，其中典型的有BP网络、Hopfield网络、CMAC 小脑模型、ART自适应共振理论和Blotzman机网络等
众所周知，神经网络强大的计算功能是通过神经元的互
连而达到的。根据神经元的拓扑结构形式不同，神经网络可分成以下两大类：
<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。
一人工神经网络发展

人工神经网络是近年来得到迅速发展的一个前沿课题。神经网络由于其大规模并行处理、容错性、自组织和自适应能力和联想功能强等特点，已成为解决很多问题的有力工具。
二

生物学基础
生物神经元
突触信息处理
信息传递功能与特点
1、生物神经元

神经元是大脑处理信息的基本单元人脑约由101l-1012个神经元组成，其中，每个神经元约与104-105个神经元通过突触联接，形成极为错纵复杂而且又灵活多变的神经网络神经元以细胞体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞，其形状很像一棵枯树的枝干主要由细胞体、树突、轴突组成

人工神经网络基础_ANN课程笔记 4、随机型神经网络

第四章随机型神经网络1、随机型神经网络的基本思想对于BP神经网络和Hopfield神经网络的网络误差容易陷入局部极小值，而达不到全局最小点，主要原因为：结构上：存在着输入与输出之间的非线性函数关系，从而使网络误差或能量函数所构成的空间是一个含有多极点的非线性空间；算法上：网络的误差或能量函数只能按单方向减小而不能有丝毫的上升趋势。

对于第一点，是为保证网络具有非线性映射能力而必不可少的。

解决网络收敛问题的途径就只能从第二点入手，即不但让网络的误差或能量函数向减小的方向变化，而且，还可按某种方式向增大的方向变化，目的是使网络有可能跳出局部极小值而向全局最小点收敛。

这就是随机型神经网络算法的基本思想。

2、模拟退火算法在模拟退火算法中，有两点是算法的关键：①控制参数T；②能量由低向高变化的可能性。

这两点必须结合起来考虑，当T大时，可能性也大，T小时，可能性也小，把“可能性”当作参数T的函数。

“可能性”用数学模型来表示就是概率。

由此可以得到模拟退火算法如下：上式表明：在模拟退火算法中，某神经元的输出不象Hopfield 算法中那样，是由以内部状态Hi 为输入的非线性函数的输出(阶跃函数)所决定的，而是由Hi 为变量的概率(1)Hi P 或(0)Hi P 所决定的。

不同的Hi 对应不同的概率(1)Hi P 或(0)Hi P 来决定输出为兴奋或者抑制。

反复进行网络的状态更新，且更新次数N 足够大以后，网络某状态出现的概率将服从分布：式中，Ei 为状态{ui}所对应的网络能量。

这一概率分布就是Boltzmann分布。

式中的Z是为使分布归一化而设置的常数(网络所有状态的能量之和为常数)。

由这分布可以看出：状态的能量越小，这一状态出现的概率就越大。

这是Boltzmann分布的一大特点，即“最小能量状态以最大的概率出现”。

3、Boltzmann机20世纪80年代，Hinton、Ackley和Sejnowski等以模拟退火思想为基础，对Hopfield网络模型引入了随机机制，提出了一种统计神经网络模型-Boltzman 机。

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。

2人工神经网络基础知识

在人工神经网络中，神经元常被称为“处理单元”。有时从网络的观点出发常把它称为“节点”。人工神经元是对生物神经元的一种形式化描述，它对生物神经元的信息处理过程进行抽象，并用数学语言予以描述；对生物神经元的结构和功能进行模拟，并用模型图予以表达。
目前人们提出的神经元模型已有很多，其中最早提出且影响最大的，是1943年心理学家McCulloch和数学家 W．Pitts在分析总结神经元基本特性的基础上首先提出的M －P模型。该模型经过不断改进后，形成目前广泛应用的形式神经元模型。
单个神经元可以与多达上千个其他神经元的轴突末梢形成突触连接,接受从突触前各个轴突传来的脉冲输入.这些输入从不同部位输入给神经元,各输入的权重影响也不同.
输入一个神经元的信息在时间和空间上常呈现一种复杂多变的形式,神经元需要对它们进行积累和整合加工,从而决定其输出的时机和强弱.
整合---时间整合、空间整合。时间整合—各输入脉冲抵达神经元的先后时间不同，一个脉冲引起的突触后电位很小，但随着时间延续，另有脉冲到达，总的突触后电位就增大。
一个神经元的各树突和细胞体往往通过突触和大量的其他神经元相连接,从而靠突触把众多的神经元连成一个神经元网络。(即一神经元树突和其它神经元轴突一一对接，)
突触连接相当于神经元间信息传递的输入与输出接口, 每个神经元有103-105个突触.
突触后电位的变化(其他神经元传来的信息),将对该神经元产生综合作用,即当这些突出后电位的总和超过某一阈值 (threshold)时,该神经元便被激活,并产生脉冲,脉冲沿轴突向其他神经元传递,从而实现神经元之间信息的传递.
胞体
(晶枝)
神经元（即神经细胞-neuron）是由细胞体(body)、树突(晶枝-dendrite)、轴突(axon)和突触(synapse)四部分组成。

人工神经网络基本原理

人工神经网络基本原理人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种模拟生物神经系统的计算模型，通过神经元之间的连接和传递信息的方式来进行计算和学习。

它由大量的人工神经元（Artificial Neuron）组成，每个人工神经元可以接收多个输入，经过激活函数的处理后，产生一个输出。

这些神经元之间通过权重来调整信息的传递强度和方向，从而实现信息的处理和模式的学习。

下面是人工神经网络的基本原理和工作过程。

1.人工神经元的结构和工作原理人工神经元是人工神经网络的基本组成单位，它模拟了生物神经元的结构和功能。

一个人工神经元接收多个输入信号，每个输入信号通过一个权重进行加权，然后通过激活函数进行处理，最终产生一个输出信号。

人工神经元的结构可以表示为：y = f(Σ(w_i * x_i) + b)，其中y表示输出信号，x_i表示输入信号，w_i表示对应的权重，b表示偏置，f表示激活函数。

常用的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数等。

2.前向传播和反向传播在人工神经网络中，信息的传递分为两个过程：前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Backward Propagation）。

（1）前向传播：在前向传播过程中，输入数据通过一层一层的神经元，从输入层传递到输出层。

每个神经元接收到上一层神经元的输出信号，并经过激活函数的处理产生一个新的输出信号。

这个过程可以理解为信息的正向流动。

通过多次的前向传播，人工神经网络可以对输入数据进行非线性的处理和抽象表示。

（2）反向传播：在反向传播过程中，首先计算输出层的误差，然后反向计算隐藏层和输入层的误差，并通过调整权重和偏置来减小误差。

这一过程可以看作是信息的反向流动。

反向传播使用梯度下降法来进行权重和偏置的更新，目的是将网络的输出尽可能地接近目标输出，从而实现训练和学习的目标。

3.神经网络的学习和训练神经网络的学习和训练是通过调整神经元之间的连接权重和偏置来实现的。

神经计算基础(人工神经网络基础) PPT

脑的一些基本特征，同时使得人工神经网络具有良好的可实现性。
人们期待着，通过大家的不懈努力，在不久的将来，能在这两种技术的研究上以及其有机结合方面有所突破，也希望在方法上有一个新的突破，真正打开智能的大门。
IIP’2011-2012(1)
3
3.1 人工神经网络基础
人工神经网络是根据人们对生物神经网络的研究成果设计出来的，它由一系列的神经元及其相应的联接构成，具有良好的数学描述，不仅可以用适当的电子线路来实现，更可以方便的用计算机程序加以模拟。
3 神经计算基础
3.1 人工神经网络基础
School of Information Science & Technology Dalian Maritime University
目录
3 神经计算基础 3.1 人工神经网络基础 3.1.1 人工神经网络的提出 3.1.2 人工神经网络的特点 3.1.3 历史回顾 3.1.4 生物神经网络 3.1.5 人工神经元 3.1.6 人工神经网络的拓扑特性 3.1.7 存储与映射 3.1.8 人工神经网络的训练
✓ 进化主义（或者叫做行动/响应）学派。
IIP’2011-2012(1)
10
物理符号系统
物理符号系统的定义：
✓ 因为信息需要在一定的载体上以某种规定的形式表达出来，
✓ 习惯上，人们用一系列的基本符号以及组合这些符号的一些规则去表达一些信息和行为，
✓ 这些基本符号以及组合这些符号的规则就是所谓的物理符号系统。
首先简要介绍智能和人工智能，然后简要介绍人工神经网络的发展过程及其基本特点。
然后将介绍人工神经网络的基本知识，主要包括：
✓ 基本的生物神经网络模型， ✓ 人工神经元模型及其典型的激活函数； ✓ 人工神经网络的基本拓扑特性， ✓ 存储类型（CAM-LTM，AM-STM）及映象， ✓ 有导师（Supervised）训练与无导师（Unsupervised）训练。

人工神经网络概述

参考内容二
人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种模拟人类神经系统运作的数学模型，由多个简单计算单元（即神经元）组成，通过学习方式从数据中提取模式并预测未来数据。
一、人工神经网络的基本结构
人工神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收外部输入的数据，隐藏层通过一系列复杂的计算将输入转化为有意义的特征，最后输出层将隐藏层的结果转化为具体的输出。在隐藏层中，每个神经元都通过权重和激活函数来对输入进行转换，以产生更有意义的输出。
根据任务的不同，人工神经网络可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种。监督学习是指通过输入输出对之间的映射关系来训练模型；无监督学习是指通过聚类或降维等方式来发现数据中的潜在规律；强化学习是指通过与环境的交互来学习策略，以达到在给定的情况下采取最优行动的目标。
四、人工神经网络的未来发展
随着深度学习技术的不断发展，人工神经网络的性能和应用范围也在不断扩大。未来的人工神经网络将更加注重模型的可解释性和鲁棒性，同时也将更加注重跨领域的研究和应用。此外，随着计算机硬件的不断升级和算法的不断优化，人工神经网络的训练速度和精度也将不断提高。
三、人工神经网络的种类
根据连接方式的不同，人工神经网络可以分为前馈神经网络和反馈神经网络两种。前馈神经网络是一种层次结构，其中每个节点只与前一层的节点相连，每个节点的输出都是前一层的加权输入。而反馈神经网络则是一种循环结构，其中每个节点都与前一层的节点和后一层的节点相连，每个节点的输出不仅取决于前一层的输入，还取决于后一层的输出。
反向传播算法是一种监督学习算法，它通过比较网络的输出和真实值来计算误差，然后将这个误差反向传播到网络中，调整每个神经元的权重以减小误差。

人工神经网络入门

① 特点
在解决线性可分问题时，感知器保持了运算速度快，性能可靠的优点；
理解感知器的训练算法，能够为更好理解其它复杂的神经网络模型奠定基础。
第十七页，共31页。
② 感知器神经元及感知器神经网络模型
神经元传输函数f ：阈值型传输函数感知器网络输出：0，1 感知器学习规则：δ规则，e＝t－a，网络训练
第十四页，共31页。
二、神经网络模型
1. 感知器 2. BP网络 3. 线性神经网络 4. 径向基网络 5. 竞争型神经网络 6. 自组织神经网络 7. 反馈型神经网络
第十五页，共31页。1、感源自器① 特点 ② 感知器神经元及感知器神经网络模型 ③ 感知器学习 ④ 局限性 ⑤ 感知器网络设计
第十六页，共31页。
目的是使t a
第十八页，共31页。
③ 感知器学习
感知器神经网络的训练，需要提供训练样本集，每个样本由神经网络的输入向量和输出向量对组成， n个训练样本构成的训练样本集为：
{p1 ,t1},{p2 ,t2 }...{p3 ,t3 }
每一步学习，对于各层感知器神经元的权值和阈值的调整算法表示为：
W(k+1)=W(k)+epT b(k 1) b(k) e
第五页，共31页。
p1 w1
p2 w2
∑θ f
a
wR
…
pR
P：其它神经元的输出，即该神经元输入向量；
w：其它神经元与该神经元的连接强度，即权值向量； Θ：神经元的阈值，判断输入向量加权和与其大小；
f：神经元输入输出关系函数，即传输函数，传输函数不同构成了不同的神经网络模型；
a：神经元输出
第六页，共31页。
人工神经网络入门

BP人工神经网络的基本原理模型与实例

w14
0.2+(0.9) (-0.0087)(1)=0.192
w15
-0.3+(0.9) (-0.0065)(1)=-0.306
w24
0.4+(0.9) (-0.0087)(0)=0.4
w25
0.1+(0.9) (-0.0065)(0)=0.1
w34
-0.5+(0.9) (-0.0087)(1)=-0.508
8.1人工神经网络旳基本概念
人工神经网络在本质上是由许多小旳非线性函数构成旳大旳非线性函数，反应旳是输入变量到输出变量间旳复杂映射关系。先给出单个人工神经网络旳一般模型描述：
8.1人工神经网络旳基本概念
先来看一种单一输入旳神经元模型输入变量：x1 连接权重：w1 激活函数：f (·)
x1 w1
w1x1 f (·)
8.1人工神经网络旳基本概念
8.1人工神经网络旳基本概念
单极sigmoid函数
8.1人工神经网络旳基本概念
双曲函数
8.1人工神经网络旳基本概念
增长激活阈值后旳神经元模型输入变量：x1 连接权重：w1 激活函数：f (·)
x1 w1
w1x1-θ f (·)
-1
小练习：请你算一算，当初始输入、权重和激活阈值为如下数值时，该神经元旳净输入和输出分别是多少？
2．反向传播反向传播时，把误差信号按原来正向传播旳通路反向
传回，并对每个隐层旳各个神经元旳权系数进行修改，以望误差信号趋向最小。
8.2 误差反向传播(BP)神经网络
8.2 误差反向传播(BP)神经网络
x1 x2
x3
单元 j 6
1 w14
Err4=

人工神经网络课件

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

人工神经网络基础_ANN课件第三章

MP模型模式识别的基本定义与方法线性分类器感知器
线性阈值单元：
M-P模型(二值神经元模型)：在已知的神经细胞生物学基
础上从信息处理的角度出发，提出神经元的数学模型。
神经细胞视为二值开关元件，细胞按不同方式组合联接来实现。
模式识别的基本定义与方法
模式识别是人工神经网络应用的一个重要领域。
• 当实际输出与希望输出一致时，误差为零，连接权无需修改； • 当实际输出与希望输出不相同时，连接权需要增加或减少，阈
值也要产生相应的变化。实际输出取十1还是-1取决于
大于零还是小于零，而式
是由参数
决定的一个三维平面方程。只有当
这一截割平面的空间位置如图所示时，才能正确地划分输入模
式集合。
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。
使用多层感知器就可以解决原始的二维问题。
对于二维，只加一层隐层单元，为三层网络，即可解
决异或问题，如图。
网络的权值和阈值：
当输入样本为二维向量时，隐层中的每一个节点确定了二
维平面上的一条直线，单隐层节点数量增加可以使构成
各种多边形凸域的边数增加，从而在输出层构建出任意形状的凸域。
如果在此基础上在增加第二个隐层，则该层的每个节点确定一个凸域，各种凸域经输出层节点组合后成为任意形状
意义的学习定理的道理。”
现在的问题是用什么学习方法才能使隐含层学会呢?
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。
§3.2 非线性变换单元组成的前馈网络
多层前馈网络及其函数逼近能力反向传播神经网络梯度下降法反向传播学习算法几点说明限制和不足 BP算法的若干改进

基础知识续人工神经网络常用学习规则

02 工作原理
基于误差函数的梯度信息，沿着梯度的负方向更新权重和偏置，以逐渐减小误差。
03 应用场景
适用于训练多层前馈神经网络，尤其是深度神经网络。
反向传播算法
定义
反向传播算法是一种监督学习算法，通过计算输出层与目标值之间的误差，逐层反向传播误差，并更新神经网络的权重和偏置。
工作原理
基于链式法则，将误差信号从输出层向输入层逐层传递，并根据误差梯度调整权重和偏置。
自组织映射
概念
01
自组织映射是一种无监督学习规则，通过训练神经网络来学习
输入数据的低维表示。
工作原理
02
通过迭代地更新神经元的权重，使得相似的输入数据映射到同
一神经元上，从而形成低维表示。
应用场景
03
自组织映射常用于数据压缩、可视化、聚类和特征提取等任务。
贪婪逐层预训练
概念
贪婪逐层预训练是一种无监督学习规则，通过逐层贪婪地训练神经网络来预训练模型。
梯度下降法简单易行，适用于大多数情况，但可能会陷入局部最小值，影响学习效果。
反向传播算法
反向传播算法是另一种常用的学习规则，通过计算输出层与目标值之间的误差来反向传播误差，并更新权重。
反向传播算法能够自动调整权重，适用于多层神经网络，但计算量较大，训练时间较长。
随机梯度下降法
随机梯度下降法是一种基于梯度下降法的变种，每次迭代只使用一个样本来计算梯度，提高了训练速度。
在实际应用中的挑战与机遇
挑战
如何克服数据噪声和过拟合问题，提高网络的泛化能力；如何设计更有效的网络结构，满足复杂任务需求。
机遇
随着技术的发展，人工神经网络在各个领域的应用越来越广泛，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等；同时，随着计算能力的提升，更大规模的网络训练成为可能，为解决复杂问题提供了更多可能性。

计算机软件技术基础-05+人工神经网络基础

��2
��2��
��
��
……
��
��
��
��
�� = ෍ �� − �� = ෍ ��
期望的输出数据
学习的过程
初始化
权值和阈值
计算出
实际输出
计算误差
调整权
值和阈值
人工神经网络的简单示例
◦ 用单个单元感知机模型实现逻辑“与”运算
��1
��
��
0
0
0
0
1
0
1
0
0
1
1
1
人工神经网络的简单示例
◦ 用单个单元感知机模型实现逻辑“与”运算
◦ 有监督学习 ◦ 无监督学习 ◦ 增强学习
学习数据准备
◦ 输入数据 ◦ 期望的输出数据
有输出——有监督学习无输出——无监督学习
��0，��1，��2， … … ，��
输入数据
��1，��2， … … ，��
−�� ≤ −��/��
��
�� −��
��
分段线性函数
转移函数f
◦ 阈值函数

人工神经网络基础

人工神经网络课件

人工神经网络的基本原理和应用

人工神经网络基础

人工神经网络基础_ANN课程笔记 4、随机型神经网络

人工神经网络基础_ANN课程笔记 1、前向神经网络

2人工神经网络基础知识

人工神经网络基本原理

神经计算基础(人工神经网络基础) PPT

人工神经网络概述

人工神经网络入门

BP人工神经网络的基本原理模型与实例

人工神经网络课件

人工神经网络基础_ANN课件 第三章

基础知识续人工神经网络常用学习规则

计算机软件技术基础-05+人工神经网络基础

人工神经网络基础_ANN课件第三章