神经网络导论第一章
合集下载
神经网络(第1章--绪论)
什么是人工神经网络
在对人脑神经网络的基本认识的基础上，用数理方法从信息处理的角度对人脑神 经网络进行抽象，并建立某种简化模型，就称为人工神经网络。 人工神经网络远不是人脑生物神经网络的真实写照，而只是对它的简化、抽象与 模拟。
神经网络的基本特征
结构上：处理单元的高度并行性与分布性
能力上：自学习、自组织、自适应
2015-1-15
SZU
42
第一章 小结
神经网络的基本功能
联想记忆功能 非线性映射功能
2015-1-15
SZU
43
2015-1-15
1.1 人脑与电脑
人脑强大or电脑强大？
2015-1-15
SZU
5
1.1 人脑与电脑
钱学森先生认为：人脑的思维有逻辑思维、形象思维和灵感思维三种
基本方式。
迄今为止，计算机在解决与形象思维和灵感思维相关的问题时，显得无能为力。 如人脸识别、骑自行车、打篮球等涉及联想或经验的问题，人脑可以从中体会那 些只可意会不可言传的直觉和经验，可以根据情况灵活掌握处理问题的规则，从 而轻而易举地完成此类任务，而计算机在这方面显得十分笨拙。
2015-1-15
SZU
22
1.2 人工神经网络发展简史
2015-1-15
SZU
23
1.2 人工神经网络发展简史
2015-1-15
SZU
24
1.2 人工神经网络发展简史
低潮时期（1969-1982）
2015-1-15
SZU
25
1.2 人工神经网络发展简史
2015-1-15
SZU
26
1.2 人工神经网络发展简史
2015-1-15
在对人脑神经网络的基本认识的基础上，用数理方法从信息处理的角度对人脑神 经网络进行抽象，并建立某种简化模型，就称为人工神经网络。 人工神经网络远不是人脑生物神经网络的真实写照，而只是对它的简化、抽象与 模拟。
神经网络的基本特征
结构上：处理单元的高度并行性与分布性
能力上：自学习、自组织、自适应
2015-1-15
SZU
42
第一章 小结
神经网络的基本功能
联想记忆功能 非线性映射功能
2015-1-15
SZU
43
2015-1-15
1.1 人脑与电脑
人脑强大or电脑强大？
2015-1-15
SZU
5
1.1 人脑与电脑
钱学森先生认为：人脑的思维有逻辑思维、形象思维和灵感思维三种
基本方式。
迄今为止，计算机在解决与形象思维和灵感思维相关的问题时，显得无能为力。 如人脸识别、骑自行车、打篮球等涉及联想或经验的问题，人脑可以从中体会那 些只可意会不可言传的直觉和经验，可以根据情况灵活掌握处理问题的规则，从 而轻而易举地完成此类任务，而计算机在这方面显得十分笨拙。
2015-1-15
SZU
22
1.2 人工神经网络发展简史
2015-1-15
SZU
23
1.2 人工神经网络发展简史
2015-1-15
SZU
24
1.2 人工神经网络发展简史
低潮时期（1969-1982）
2015-1-15
SZU
25
1.2 人工神经网络发展简史
2015-1-15
SZU
26
1.2 人工神经网络发展简史
2015-1-15
第一讲神经网络基本原理ppt课件
人工神经网络基本要素
人工神经网络(简称神经网络)是由人工神经元(简称神经元)互 连组成的网络，它是从微观结构和功能上对人脑的抽象、简化，是模 拟人类智能的一条重要途径，反映了人脑功能的若干基本特征，如并 行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。
人工神经网络（ANN）可看成是以人工神经元为节点，用有向加权 弧连接起来的有向图。
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。
y 是神经元的输出。
神经元的输出 y=f(w*u+θ )
人工神经网络基本要素 —神经元
可见，神经元的实际输出还取决于所选择的作用函数f(x)。神经元的阈值 可以看作为一个输入值是常数1对应的连接权值。根据实际情况，也可以 在神经元模型中忽略它。关于作用函数的选择将在后面详细讨论。在上述 模型中，w和θ是神经元可调节的标量参数。设计者可以依据一定的学习规 则来调整它。
每个神经元的突触数目有所不同，而且各神经元之间的连接强度 和极性有所不同，并且都可调整，基于这一特性，人脑具有存储信息的 功能。图1.1 生物神经元的结构
人工神经网络基本要素 —神经元
神经生理学和神经解剖学的研究 结果表明，神经元是脑组织的基 本单元，是神经系统结构与功能 的单位。
• 大脑
Brain
在此有向图中，人工神经元就是对生物神经元的模拟，而有向弧则 是轴突—突触—树突对的模拟。有向弧的权值表示相互连接的两个人 工神经元间相互作用的强弱。
神经网络 第一章
D.E.Rumelhart and D.E.McClelland Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition MIT Press,Cambridge MA,1986
1987年6月:IEEE(国际电气和电工工程师协会)在San Diego召开“第一届神经网络国际学术讨论会”; 《 IEEE Transation on Neural networks 》 同年, 国际神经网络学会(INNS)成立 《 Neural Networks 》
F. Rosenblatt
The Perceptron:a Probabilistied Model for Information Storage and Organization in TL Brain Psychological Review,Vol. 65:386~408,1958
B.Widrow and E.Hoff
5.信息处理速度
人脑与计算机信息处理机制的比较 1.系统结构
2.信号形式 3.信息存储 4.信息处理机制
从大脑组织结构和运行机制的绝妙特点，追求
新型的信号处理系统：
超越人的计算能力，探寻新的信息表示、存储
和处理方式，设计全新的计算处理结构模型；
类似于人的识别、判断、联想和决策的能力，
ANN的固有特征： 1. 信息的处理和记忆分布在整个网络上,把硬 件与软件在结构上分开是困难的； 2. 高度的并行性： 大量简单处理单元并行活动。 3.高度的非线性全局作用： 网络之间互相制约和互相影响，实现从输入 空间到输出状态空间的非线性映射; 网络整体性能不是网络局部性能的简单迭加。
神经网络导论-双向联想记忆
神经网络导论-双向联想记忆神经网络是近年来备受研究和关注的领域，是模拟人类神经系统，集成大量的神经元并通过神经元之间的连接形成模型的计算系统。
神经网络的主要功能是通过学习和训练实现对数据的处理和分析，这种能力被广泛应用于数据挖掘、图像识别、自然语言处理等领域。
双向联想记忆是神经网络中常用的一种模型，其基本概念和模型结构将在下面的内容中详细介绍。
双向联想记忆基本概念双向联想记忆是一种基于神经网络模型的学习和记忆方式，其主要思想是将输入数据通过神经网络的连接和计算结构进行映射，形成一个输入和输出之间的联想记忆关系。
双向联想记忆通常要求输入和输出之间都是向量形式的数据，然后通过神经元之间的连接生成权重矩阵，将各种输入和输出信息进行相应的映射，从而实现数据的记忆和关联。
双向联想记忆模型结构双向联想记忆模型的基本结构包括输入层、输出层和隐藏层三个部分。
输入层接收输入的向量数据，经过神经元之间的连接计算后发送到隐藏层，隐藏层对这些数据进行处理和加工，并将处理结果发送到输出层。
输出层接收隐藏层发送的数据，经过神经元之间的连接计算后将输出结果发送到下一级处理层或输出层。
在双向联想记忆模型中，输入与输出彼此兼容，输入层和输出层都可以为任意维度的向量或矩阵。
隐藏层的神经元数量和维度也是可以调整的，不同的数量和维度可以实现不同的学习和记忆效果。
双向联想记忆的应用和优势双向联想记忆在许多领域都有广泛的应用，其中最常见的应用是在自然语言处理和图像识别领域。
在自然语言处理应用中，双向联想记忆可以识别和理解语句中的关键词汇，并将其映射为对应的含义和语义。
在图像识别领域，双向联想记忆可以通过对图像信息进行处理和分析，实现对图像中物体的定位和识别。
双向联想记忆在处理复杂数据和分析复杂场景时具有优势，其具有较高的自适应性和变换鲁棒性，可以有效处理各种数据变换和噪声干扰。
双向联想记忆是神经网络中一种广泛应用的学习和记忆方式，其基本概念和模型结构都较为简单明了。
《神经网络理论基础》
Sigmoidal function
精选ppt
1.3 神经网络的分类 目前神经网络模型的种类相当丰富，已
有近40余种神经网络模型。 典型的神经网络有多层前向传播网络 （
BOP网络）、Hopfield网络、CMAC小脑 模型、ART网络、BAM双向联想记忆网络 、 SOM 自 组织 网 络 、 Blotzman 机 网 络 和 Madaline网络等。
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。
精选ppt
神经系统的基本构造是神经元(神经细胞 )，它是处理人体内各部分之间相互信息传 递的基本单元。
每个神经元都由一个细胞体，一个连接 其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它 较短分支—树突组成。
轴突功能是将本神经元的输出信号(兴奋 )传递给别的神经元，其末端的许多神经末 梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。
1962年，Widrow和Hoff提出了自适应线 性神经网络，即Adaline网络，并提出了 网 络 学 习 新 知 识 的 方 法 ， 即 Widrow 和 Hoff学习规则（即δ学习规则），并用电 路进行了硬件设计。 2 低潮期（1969-1982）
受当时神经网络理论研究水平的限制及 冯·诺依曼式计算机发展的冲击等因素的 影响，神经网络的研究陷入低谷。
版《Parallel Distributed Processing》一书
，提出了一种著名的多层神经网络模型，
即BP网络。该网络是迄今为止应用最普遍
的神经网络。精选pptFra bibliotek4 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
1神经网络讲义第1章
编码序列预测、集成电路芯片版图设计、过程控制芯 片故障检测、机器人视觉、语音合成非线性建模
动画、特效、市场预测
房地产估价、贷款指导、抵押审查、集团债务评估、 信用曲线分析、有价证券交易程序、集团财政分析、 货币价格预测等
预测熔炉产生的气体和其他工业过程，以取代复杂而 昂贵的仪器设备
17
1.3 人工神经网络的应用
石油天然气 勘探
机器人技术 行走路线控制、铲车机器人、操纵控制器、视觉系 统等
语音
2019/11/5
语音识别、语音压缩、元音分类、文本一语音合成
等
18
1.3 人工神经网络的应用
有价证券 电信业
交通
市场分析、自动债券评级、股票交易咨询系统等 图像与数据压缩、自动信息服务、实时语言翻译、 用户付费处理系统等
早在1943年，心理学家沃伦和数学家沃尔特 合作，从数理逻辑的角度，提出了神经元和神经 网络最早的数学模型（McCulloch-Pitts , MP模 型），标志着神经网络研究的开始。
2019/11/5
7
1.2 人工神经网络的发展史
1958年，弗兰克首次引进了模拟人脑感知 和学习能力的感知器（perceptron ）概念， 引起了人们的极大兴趣。感知器由简单的阈 值性神经元构成，初步具备了诸如学习、并 行处理、分布存储等神经网络的一些基本特 征，从而确立了从系统角度进行人工神经网 络研究的基础。
对各类信号进行多用途加工处理的一种天然工 具，主要用于解决信号处理中的自适应和非线 性问题。包括自适应均衡、自适应滤波、回波 抵消、自适应波束形成、自适应编码等自适应 问题和各种非线性问题，如非线性区域的模式 分类、系统辨识和高维非线性系统的检测、估 计等问题，还可对病态问题进行求解。神经网 络在弱信号检测、通信、自适应滤波等方面的 应用尤其引人注目，并已在许多行业得到应用。
动画、特效、市场预测
房地产估价、贷款指导、抵押审查、集团债务评估、 信用曲线分析、有价证券交易程序、集团财政分析、 货币价格预测等
预测熔炉产生的气体和其他工业过程，以取代复杂而 昂贵的仪器设备
17
1.3 人工神经网络的应用
石油天然气 勘探
机器人技术 行走路线控制、铲车机器人、操纵控制器、视觉系 统等
语音
2019/11/5
语音识别、语音压缩、元音分类、文本一语音合成
等
18
1.3 人工神经网络的应用
有价证券 电信业
交通
市场分析、自动债券评级、股票交易咨询系统等 图像与数据压缩、自动信息服务、实时语言翻译、 用户付费处理系统等
早在1943年，心理学家沃伦和数学家沃尔特 合作，从数理逻辑的角度，提出了神经元和神经 网络最早的数学模型（McCulloch-Pitts , MP模 型），标志着神经网络研究的开始。
2019/11/5
7
1.2 人工神经网络的发展史
1958年，弗兰克首次引进了模拟人脑感知 和学习能力的感知器（perceptron ）概念， 引起了人们的极大兴趣。感知器由简单的阈 值性神经元构成，初步具备了诸如学习、并 行处理、分布存储等神经网络的一些基本特 征，从而确立了从系统角度进行人工神经网 络研究的基础。
对各类信号进行多用途加工处理的一种天然工 具，主要用于解决信号处理中的自适应和非线 性问题。包括自适应均衡、自适应滤波、回波 抵消、自适应波束形成、自适应编码等自适应 问题和各种非线性问题，如非线性区域的模式 分类、系统辨识和高维非线性系统的检测、估 计等问题，还可对病态问题进行求解。神经网 络在弱信号检测、通信、自适应滤波等方面的 应用尤其引人注目，并已在许多行业得到应用。
神经网络基本原理精选全文完整版
（1）阈值型（Threshold） 这种模型的神经元没有内部状态，作用函数f是一个阶跃函
数，它表示激活值σ和其输出f(σ ）之间的关系，如图5-3所示。
f(σ) 1
0
f
(
)
1 0
0 0
σ 图 5-3 阈值型神经元的输入／输出特性
21
阈值型神经元是一种最简单的人工神经元。这种二值型神经 元，其输出状态取值1或0，分别代表神经元的兴奋和抑制状态。 任一时刻，神经元的状态由功能函数f 来决定。
从人脑神经元的特性和功能可以知道，神经元是一 个多输入单输出的信息处理单元， 其模型如下图所示：
x1
ω1
x2 ω2
θ
y
ωn
xn
神经元模型
17
人工神经元及人工神经网络
x1
ω1
ω2
x2
θ
y
ωn
xn
神经元模型
18
人工神经元及人工神经网络
M-P模型 M-P模型属于一种阈值元件模型，它
是由美国心理学家Mc Culloch和数学家Pitts 提出的最早（1943）神经元模型之一。M-P 模型是大多数神经网络模型的基础。
25
从生理学角度看，阶跃函数（阈值型）最符 合人脑神经元的特点，事实上，人脑神经元正是 通过电位的高低两种状态来反映该神经元的兴奋 与抑制。然而，由于阶跃函数不可微，因此，实 际上更多使用的是与之相仿的Sigmoid函数。
26
人工神经网络 人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。尽管
人类神经系统规模宏大、结构复杂、功能神奇，但其最 基本的处理单元却只有神经元。人工神经系统的功能实 际上是通过大量神经元的广泛互连，以规模宏伟的并行 运算来实现的。
数，它表示激活值σ和其输出f(σ ）之间的关系，如图5-3所示。
f(σ) 1
0
f
(
)
1 0
0 0
σ 图 5-3 阈值型神经元的输入／输出特性
21
阈值型神经元是一种最简单的人工神经元。这种二值型神经 元，其输出状态取值1或0，分别代表神经元的兴奋和抑制状态。 任一时刻，神经元的状态由功能函数f 来决定。
从人脑神经元的特性和功能可以知道，神经元是一 个多输入单输出的信息处理单元， 其模型如下图所示：
x1
ω1
x2 ω2
θ
y
ωn
xn
神经元模型
17
人工神经元及人工神经网络
x1
ω1
ω2
x2
θ
y
ωn
xn
神经元模型
18
人工神经元及人工神经网络
M-P模型 M-P模型属于一种阈值元件模型，它
是由美国心理学家Mc Culloch和数学家Pitts 提出的最早（1943）神经元模型之一。M-P 模型是大多数神经网络模型的基础。
25
从生理学角度看，阶跃函数（阈值型）最符 合人脑神经元的特点，事实上，人脑神经元正是 通过电位的高低两种状态来反映该神经元的兴奋 与抑制。然而，由于阶跃函数不可微，因此，实 际上更多使用的是与之相仿的Sigmoid函数。
26
人工神经网络 人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。尽管
人类神经系统规模宏大、结构复杂、功能神奇，但其最 基本的处理单元却只有神经元。人工神经系统的功能实 际上是通过大量神经元的广泛互连，以规模宏伟的并行 运算来实现的。
神经网络理论基础PPT课件
神经网络的复兴
20世纪80年代，随着反向传播算法的提出，神经网络重 新受到关注。反向传播算法使得神经网络能够通过学习来 调整权重，从而提高了网络的性能。
感知机模型
1957年，心理学家Frank Rosenblatt提出了感知机模型 ，它是最早的神经网络模型之一，用于解决模式识别问题 。
深度学习的兴起
神经网络的模型
总结词
神经网络的模型是由多个神经元相互连接而成的计算模型，它能够模拟生物神经系统的 复杂行为。
详细描述
神经网络模型可以分为前馈神经网络、反馈神经网络和自组织神经网络等类型。前馈神 经网络中，信息从输入层逐层传递到输出层，每一层的输出只与下一层相连。反馈神经 网络中，信息在神经元之间来回传递，直到达到稳定状态。自组织神经网络能够根据输
入数据的特性进行自组织、自学习。
神经网络的参数
总结词
神经网络的参数是用于调整神经元之间连接强度的可训练参 数，它们在训练过程中不断优化以实现更好的性能。
详细描述
神经网络的参数包括权重和偏置等。权重用于调整输入信号 对激活函数的影响程度，偏置则用于调整激活函数的阈值。 在训练过程中，通过反向传播算法不断调整参数，使得神经 网络能够更好地学习和逼近目标函数。
作用
误差函数用于指导神经网络的训练， 通过最小化误差函数，使网络逐渐 逼近真实数据。
梯度下降法
基本思想
梯度下降法是一种优化算法，通 过不断调整神经网络的参数，使
误差函数逐渐减小。
计算方法
计算误差函数的梯度，并根据梯 度信息更新网络参数。
优化策略
采用不同的学习率或适应学习 率策略，以加快训练速度并避免
2006年，深度学习的概念被提出，神经网络的层次开始 增加，提高了对复杂数据的处理能力。
20世纪80年代，随着反向传播算法的提出，神经网络重 新受到关注。反向传播算法使得神经网络能够通过学习来 调整权重，从而提高了网络的性能。
感知机模型
1957年，心理学家Frank Rosenblatt提出了感知机模型 ，它是最早的神经网络模型之一，用于解决模式识别问题 。
深度学习的兴起
神经网络的模型
总结词
神经网络的模型是由多个神经元相互连接而成的计算模型，它能够模拟生物神经系统的 复杂行为。
详细描述
神经网络模型可以分为前馈神经网络、反馈神经网络和自组织神经网络等类型。前馈神 经网络中，信息从输入层逐层传递到输出层，每一层的输出只与下一层相连。反馈神经 网络中，信息在神经元之间来回传递，直到达到稳定状态。自组织神经网络能够根据输
入数据的特性进行自组织、自学习。
神经网络的参数
总结词
神经网络的参数是用于调整神经元之间连接强度的可训练参 数，它们在训练过程中不断优化以实现更好的性能。
详细描述
神经网络的参数包括权重和偏置等。权重用于调整输入信号 对激活函数的影响程度，偏置则用于调整激活函数的阈值。 在训练过程中，通过反向传播算法不断调整参数，使得神经 网络能够更好地学习和逼近目标函数。
作用
误差函数用于指导神经网络的训练， 通过最小化误差函数，使网络逐渐 逼近真实数据。
梯度下降法
基本思想
梯度下降法是一种优化算法，通 过不断调整神经网络的参数，使
误差函数逐渐减小。
计算方法
计算误差函数的梯度，并根据梯 度信息更新网络参数。
优化策略
采用不同的学习率或适应学习 率策略，以加快训练速度并避免
2006年，深度学习的概念被提出，神经网络的层次开始 增加，提高了对复杂数据的处理能力。
ann1 神经网络 第一章 绪论
发展历史
• 第一高潮期（1950~1968） 以Marvin Minsky，Frank Rosenblatt， Bernard Widrow等为代表人物，代表作 是单级感知器（Perceptron）。 可用电子线路模拟。 人们乐观地认为几乎已经找到了智能 的关键。许多部门都开始大批地投入此 项研究，希望尽快占领制高点。
• 1.4 神经信息处理的基本原理
• 1.5 简单的神经网络模型
• 1.6 神经网络的研究内容
• 1.7 神经网络的分类 • 1.8 神经网络研究的发展方向
2014-04-14 史忠植 神经网路 3
概
记 忆 与 联 想 能 力
述
人脑与计算机信息处理能力的比较
2014-04-14
史忠植 神经网路
4
概
神经网络的概念
• （1）Hecht—Nielsen（1988年）（续）
• 处理单元的输出信号可以是任何需 要的数学模型，每个处理单元中进 行的操作必须是完全局部的。也就 是说，它必须仅仅依赖于经过输入 联接到达处理单元的所有输入信号 的当前值和存储在处理单元局部内 存中的值。
2014-04-14 史忠植 神经网路 16
信 息 加 工 能 力
述
回忆 联想 想象 模糊逻辑 辩证逻辑 二值逻辑
人脑与计算机信息处理能力的比较
非逻辑加工
逻辑加工
二值逻辑
2014-04-14
史忠植 神经网路
5
概
信 息 综 合 能 力
述
人脑与计算机信息处理能力的比较
眼观 六路 耳听 八方
综合判断
经验直 觉
2014-04-14
史忠植 神经网路
6
神经网络的概念
神经网络第1章
第1章 神经网络和自动控制的基础知识
3) 数理科学 AN2的学习与训练实质上是网络非线性动态特征方程的 迭代求解，因此必须先行提供数学工具和物理意义。需要建 立随机连接的网络状态变化变迁方程、联想存储模型容量和 回忆过程的统计动态方程、自组织激励方程。此外，讨论收 敛性、Lyapunov意义上的稳定性、局部或全部最优解等，都 是至关重要的。而物理上的一些概念，如熵、混沌、最小能 量函数等，也不可缺少。
第1章 神经网络和自动控制的基础知识
(2) 实践上重点在使用硬件制作神经网络和神经计算机， 但困难重重。这迫使人们不得不在今后相当长的一段时间内 利用Von Neumann计算机模拟，无法对比两种不同类型的计 算机运行结果。
AN2研究面临上述两个困难，制约和影响到它的应用。
第1章 神经网络和自动控制的基础知识
第1章 神经网络和自动控制的基础知识
第1章 神经网络和自动控制的基础知识
1.1 人工神经网络的发展史 1.2 生物神经元和人工神经元 1.3 生物神经网络和人工神经网络 1.4 自动控制的发展史 1.5 模糊集与模糊控制概述 1.6 从生物神经控制到人工神经控制 1.7 小结 习题与思考题
第1章 神经网络和自动控制的基础知识
第1章 神经网络和自动控制的基础知识
为了给AN2的发展扫清障碍，彻底清除人们对多层感知 机网络的疑点，1986年，Rumelhart 和McClelland提出多层 前馈网络的反传学习算法，简称BP算法，该算法从后往前 修正各层之间的连接权，否定了1969年对多层网络的错误结 论。自那以后到现在，BP算法成为应用最广、研究最多、 发展最快的算法。
第1章 神经网络和自动控制的基础知识
4) 思维科学和认知科学 思维科学和认知科学是关于人类思维规律和认知方式的 科学，研究的主体是人类在抽象思维、形象思维、灵感思维 和社会思维活动中，对外界信息的感悟、知觉、推理、思考、 意识、心灵等一系列心理认知和语言表达。认知科学中的连 接主义原理已为AN2学界接受并广为引用。例如，按照这一 原理，神经网络中所有神经元的数字化活动形成一个巨大的 状态空间，包括连接权在内的控制器作用方程都可以按照学 习规则训练权重。因此，现有的神经网络模型就能够供人们 选择，有针对性地而又极为方便地移植到以状态变量描述的 现代控制系统中，形成名符其实的智能系统。
神经网络导论第一章
反馈神经网络模型 Hopfield神经网络模型 海明神经网络模型 双向联想存储器
典型的神经网络模型的分类
自组织神经网络模型 自适应谐振理论（ART） 自组织映射神经网络模型（SOM） 对流神经网络模型（CPN） 认知机
典型的神经网络模型的分类
随机神经网络模型 模拟退火算法 Boltzmann机 谐和理论
神经计算的本质
上述这种非编程的自适应信息处理方式称 之为神经计算（neurocomputing）。 如果把神经网络看成是由大量子系统组成 的大系统，那么神经计算就是该系统状态 的转换，其计算过程可以认为是状态的转 换过程。
神经计算的特点
大规模并行性、集团运算和容错能力。 信息的分布式表示。 学习和自组织能力。 多层神经网络系统具有强大的解算能力 和处理实际问题的能力。
规则发现
神经网络模型的基本组成
之环境
环境内容
输入
输出
神经网络模型的基本组成
传播规则 活跃规则 输出规则 互连模式 学习规则 环境
小结
神经网络模型完整描述的六个要素。
第二节
神经网络的分类以及 典型的神经网络模型
神经网络分类原则
按神经网络模型的拓扑结构可以分为反馈神经 网络模型和前向神经网络模型。 按神经网络模型的性能可分为连续型与离散型 神经网络模型，确定型与随机型神经网络模型。 按学习方式可以分为有教师学习神经网模型和 无教师学习神经网络模型。 按连接突触性质可以分为一阶线性关联神经网 络模型和高阶非线性关联神经网络模型。
神经计算的信息处理能力
概率密度函数的估计 通过自组织的方式开发出一组等概率锚点 来响应在空间中按照一定确定概率密度函 数p选取的一组向量样本X1 , X2 , X3 ,… 。 CPN、SOM模型可以完成这种计算。
典型的神经网络模型的分类
自组织神经网络模型 自适应谐振理论（ART） 自组织映射神经网络模型（SOM） 对流神经网络模型（CPN） 认知机
典型的神经网络模型的分类
随机神经网络模型 模拟退火算法 Boltzmann机 谐和理论
神经计算的本质
上述这种非编程的自适应信息处理方式称 之为神经计算（neurocomputing）。 如果把神经网络看成是由大量子系统组成 的大系统，那么神经计算就是该系统状态 的转换，其计算过程可以认为是状态的转 换过程。
神经计算的特点
大规模并行性、集团运算和容错能力。 信息的分布式表示。 学习和自组织能力。 多层神经网络系统具有强大的解算能力 和处理实际问题的能力。
规则发现
神经网络模型的基本组成
之环境
环境内容
输入
输出
神经网络模型的基本组成
传播规则 活跃规则 输出规则 互连模式 学习规则 环境
小结
神经网络模型完整描述的六个要素。
第二节
神经网络的分类以及 典型的神经网络模型
神经网络分类原则
按神经网络模型的拓扑结构可以分为反馈神经 网络模型和前向神经网络模型。 按神经网络模型的性能可分为连续型与离散型 神经网络模型，确定型与随机型神经网络模型。 按学习方式可以分为有教师学习神经网模型和 无教师学习神经网络模型。 按连接突触性质可以分为一阶线性关联神经网 络模型和高阶非线性关联神经网络模型。
神经计算的信息处理能力
概率密度函数的估计 通过自组织的方式开发出一组等概率锚点 来响应在空间中按照一定确定概率密度函 数p选取的一组向量样本X1 , X2 , X3 ,… 。 CPN、SOM模型可以完成这种计算。
人工神经网络导论-354
2020/8/15
21
1.1 人工神经网络的提出
• 1.1.2 物理符号系统 •
人脑的反映 形式化
现实
信息
数据
物理系统
物理符号系统 表现智能
2020/8/15
22
1.1 人工神经网络的提出
• Newell和Simon假说 ：一个物理系统表现 智能行为的充要条件是它有一个物理符号 系统
• 概念：物理符号系统需要有一组称为符号 的实体组成，它们都是物理模型，可以在 另一类称为符号结构的实体中作为成分出 现，以构成更高级别的系统
人工神经网络
Artificial Neural Networks
北京工业大学计算机学院 蒋宗礼
2020/8/15
1
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
–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。
2020/8/15
2
课程目的和基本要求
• 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。
• 查阅适当的参考文献，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。
2020/8/15
31
1.2.1 人工神经网络的概念
• 强调：
– ① 并行、分布处理结构； –② 一个处理单元的输出可以被任意分枝，且
神经网络第一章
ek+1(t)是第k+1步的控制误差； a，b，c分别是比例、积分、 微分参数；uk(t)和uk+1(t)分别是第k步和第k+1步的控制量。
当系统的神经网络模型为已知时，每一时刻控制量的求 解限制在一个独立的控制周期内进行。求解过程以神经网络 模型为依据，以系统的特征方程为出发点，设k为采样时刻， j为采样时间内控制量的迭代循环次数，在二维空间内求解。
第1章 神经数学基础
1.1 线性空间与范数 1.2 迭代算法 1.3 逼近论 1.4 神经网络在线迭代学习算法 1.5 Z变换 1.6 李雅普诺夫意义下的稳定性 1.7 小结 习题与思考题
1.1 线性空间与范数
线性空间属于变分法方面的内容，变分法的近代理论 主要有两点：
(1) 如何求泛函的极值； (2) 寻求能够在计算机上运行求泛函极值的编程方法。 神经网络理论虽然主要为解决非线性问题而被引入到控 制领域，但它更加适合于线性空间。
神经网络在线迭代学习算法由以下两式给出：
u (k ,j 1 ) u (k ,j) a [y m (k 1 ) N f(k ,j) ][N 'f(k ,j) 1 ] u (k ,0 ) u (k 1 )
式中，a>0是迭代学习率；ym(·)是系统的期望输出；Nf(·)是 神经网络辨识模型的输出。
对于算法，有如下的定理(证明过程见有关参考文献):
自动控制系统使用PID调节方式时，开闭环系统的动态
方程分别为：
开环: 闭环:
u k 1(t)u k(t)ak(e t)bde d kt(t)cek(t)dt u k 1 (t) u k(t) ak 1 e (t) bd e k d t1 (t) ce k 1 (t)d t
当系统的神经网络模型为已知时，每一时刻控制量的求 解限制在一个独立的控制周期内进行。求解过程以神经网络 模型为依据，以系统的特征方程为出发点，设k为采样时刻， j为采样时间内控制量的迭代循环次数，在二维空间内求解。
第1章 神经数学基础
1.1 线性空间与范数 1.2 迭代算法 1.3 逼近论 1.4 神经网络在线迭代学习算法 1.5 Z变换 1.6 李雅普诺夫意义下的稳定性 1.7 小结 习题与思考题
1.1 线性空间与范数
线性空间属于变分法方面的内容，变分法的近代理论 主要有两点：
(1) 如何求泛函的极值； (2) 寻求能够在计算机上运行求泛函极值的编程方法。 神经网络理论虽然主要为解决非线性问题而被引入到控 制领域，但它更加适合于线性空间。
神经网络在线迭代学习算法由以下两式给出：
u (k ,j 1 ) u (k ,j) a [y m (k 1 ) N f(k ,j) ][N 'f(k ,j) 1 ] u (k ,0 ) u (k 1 )
式中，a>0是迭代学习率；ym(·)是系统的期望输出；Nf(·)是 神经网络辨识模型的输出。
对于算法，有如下的定理(证明过程见有关参考文献):
自动控制系统使用PID调节方式时，开闭环系统的动态
方程分别为：
开环: 闭环:
u k 1(t)u k(t)ak(e t)bde d kt(t)cek(t)dt u k 1 (t) u k(t) ak 1 e (t) bd e k d t1 (t) ce k 1 (t)d t
第01讲 神经网络
神经网络讲义1.自我介绍：姓名，E－mail地址2.登记学生名单：●非电信系学生凭选课单上课；●有选课单未上课的，老师有权给0分。
3.讲授计划：第一课：绪论第二课：介绍Matlab及其神经网络工具包第三课：神经元与网络结构第四课：感知机（Perceptron）第五课：线性神经网络（Adaline）第六课：后向传播网络（Bckpropagation）第七课：自学习规则第八课：自组织网络、Hopfield网络第九课：期末考试4.授课方式：讲授与练习相结合。
●授课主要以Matlab为工具，在第二、四、五、六、八课均有课后作业。
●每次作业占两个课时。
完成后以电子邮件形式将word文档发到信箱；标题写“神经网络作业”，写明如何使用该文件。
教师通过上机检查。
5.考试方式：●平时作业：50％；课后作业，以软件为主；●期末考试：50％；开卷考试，以概念为主。
6.参考书目：●《人工神经网络》，郑君里，杨行峻主编，1992年9月高教出版社第1版；●《神经网络与模糊控制》，张乃尧，阎平凡编著，1998年10月清华大学出版社第1版；●《基于Matlab的系统分析与设计——神经网络》，楼顺天，施阳主编，1999年9月西安电子科技大学出版社第1版；●英文文献：Neural Network Toolbox For Use with Matlab User Guide Version 4, MatlabHelp。
以冯·诺依曼型计算机为中心的信息处理技术的高速发展，使得计算机在当今的信息化社会中起着十分重要的作用。
但是，当用它来解决某些人工智能问题时却遇到了很大的困难。
例如，一个人可以很容易地识别他人的脸孔，但计算机则很难做到这一点。
这是因为脸孔的识别不能用一个精确的数学模型加以描述，而计算机工作则必须有对模型进行各种运算的指令才行，得不到精确的模型，程序也就无法编制。
而大脑是由生物神经元构成的巨型网络，它在本质上不同于计算机，是一种大规模的并行处理系统，它具有学习、联想记忆、综合等能力，并有巧妙的信息处理方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 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)。
典型的神经网络模型
交替投影神经网络模型（APNN） 该类神经网络模型应用凸集投影概念，在 向量空间中建立模型，主要用于模式识别。
典型的神经网络模型
神经认知机（Necognitron） 该类神经网络模型是一多层结构化字符识 别网络模型。主要用于手写体字符识别， 但是常常需要极大数目的处理单元和连接， 它对大小、平移、旋转不敏感，并且能识 别复杂的字符。
活跃函数类型
恒等函数、阈值函数、S 型单调函数
神经元的基本功能（3）
产生输出
输出值的作用
输出函数（输出规则）
根据某一神经元的当前 活跃值产生对其它神经 元影响的输出值的规则。
neti
ai (t 1)
oi (t 1)
输出函数类型
硬极限函数、阈值函数、 S型单调函数、恒等函数
典型的神经网络模型
小脑模型（Cerebellatron） 该类神经网络模型主要是学习平均时空指 令序列模式，并且按线索重现那些平均指 令序列。主要用于控制机械手的动作。 缺点是需要复杂的控制输入。
典型的神经网络模型
细胞神经网络模型（CNN） 该类神经网络模型是一单层连续神经网络。 主要用于模式识别、文字识别与噪声控制 等。
典型的神经网络模型
感知机（Perceptron） 该类神经网络模型是一组可训练的线性分 类单层网络模型，目前较少应用。主要用 于打印字符识别，但是不能识别复杂字符 （汉字），而且对大小、平移和变形很敏 感。
典型的神经网络模型的分类
前馈神经网络模型 自适应线性元模型 感知机
典型的神经网络模型的分类
neti
w o
j 1
ij j
神经元的基本功能（2）
处理输入
活跃状态（活跃值） 活跃值 活跃函数（活跃规则）
把某一处理单元的各类 净输入相互结合起来， 再与该处理单元当前活 跃状态相结合，以产生 一个新的活跃状态的规 则。
neti
aiat(t )1) (i
ai (t 1) Fi (ai (t ), neti )
典型的神经网络模型
反传神经网络模型（BP） 该类神经网络模型是一多层映射神经网络。 采用的是最小均方差的学习方式，是目前 使用最广泛的神经网络模型之一。主要用 于语言综合、语言识别、自适应控制等。 缺点是它仅仅是有监督的一种学习方式， 而且输入、输出样本都必须是冗余的。
典型的神经网络模型
Boltzmann机／Cauchy机（BCM ） 该类神经网络模型使用一噪声过程求得整 个模型花费函数（cost function）的全局极 小值。主要用于模式识别（图像、声纳和 雷达信号的识别）。 缺点是Boltzmann机的训练时间长， Cauchy机会按一定的统计分布产生噪声。
典型的神经网络模型
自组织映射模型（SOM ） 该类神经网络模型主要是形成从一个密集 簇到另一个簇的连续拓扑映射，并且映射 矩阵密度随第二个簇所给定的概率密度函 数不同而不同。主要用于从一个几何区域 到另一个几何区域的映射。 缺点是需要彻底的训练。
典型的神经网络模型
学习矩阵模型（LRN） 该类神经网络模型是一种单层单向非递归 的相联存储器模型。主要用于相联存储。
第三节
神经网络结构及 神经计算特点
神经网络模型结构特点
神经网络模型是由大量极简单的处理单元 所组成 每一个处理单元仅仅是对输入信号加权求 和，然后计算该处理单元新的活跃值和输 出信号。每个处理单元要完成的功能非常 简单，但是神经网络模型中的处理单元数 目是如此之多，传统计算机是远远无法比 拟的。
oi (t 1) f i (ai (t 1))
神经网络模型的基本组成
神经网络结构
连接矩阵 连接模式
多层、单层 反馈、前馈
之网络
w11 w1n W wn1 wnn
神经网络模型的基本组成
学习规则
根据环境动态修改各个处理单 元之间连接权值的规则。
n n
神经计算的信息处理能力
概率密度函数的估计 通过自组织的方式开发出一组等概率锚点 来响应在空间中按照一定确定概率密度函 数p选取的一组向量样本X1 , X2 , X3 ,… 。 CPN、SOM模型可以完成这种计算。
神经计算的信息处理能力
从二进制数据基中提取相关的知识 将从二进制数据基中提取的相关知识形成 一种知识的聚集模型，这些知识依照数据 基的自组织在它们之间有某种统计上的共 性，并依这些共性来响应输入的数据基。 BSB有能力进行这种计算。
神经计算的信息处理能力
形成拓扑连续及统计意义上的同构映射 这是对固定概率密度函数选择的输入数据 进行自适应的一种自组织映射，最终使得 数据空间上的不同项有某种同构。SOM 模 型最适合计算这类问题。
神经计算的信息处理能力
最近相邻模式分类 通过比较大量的存储数据来进行模式分类， 这种能力可应用于暂态或暂稳态模式分类， 并且可用层次性的存储模式来表达存储。 绝大多数的神经网络模型均能进行这种计 算，比如ART、AVA、BAM、BCM、BPN、 BSB、CBD、CPN、HOP、LRN、MDL、 NEO、PTR。
神经计算的本质
上述这种非编程的自适应信息处理方式称 之为神经计算（neurocomputing）。 如果把神经网络看成是由大量子系统组成 的大系统，那么神经计算就是该系统状态 的转换，其计算过程可以认为是状态的转 换过程。
神经计算的特点
大规模并行性、集团运算和容错能力。 信息的分布式表示。 学习和自组织能力。 多层神经网络系统具有强大的解算能力 和处理实际问题的能力。
最优化问题的计算 这是用来求解局部甚至是全局最优解的， HOP模型、BCM 模型有能力进行这种计算。
第四节
神经计算的稳定性
稳定性的基本概念
稳定性是指神经网络系统在进行神经计算 时，系统最终能收敛到一个稳定状态。只 有使整个神经网络系统的状态朝稳定状态 发展的神经计算才是有用的，否则，将导 致整个系统的振荡或者随机波动，而不能 得到一个一致的结果。
典型的神经网络模型
盒中脑状态模型（BSB ） 该类神经网络模型是具有最小均方差的单 层自联想网络模型。可以用于从数据库中 提取知识。 缺点是仅仅为单步决策，没有交互性的推 理。
典型的神经网络模型
对流传播模型（CPN ） 该类神经网络模型是一种在功能上作为统 计最优化和概率密度函数分析的网络模型。 主要用于图像压缩、统计分析、贷款应用 打分。 缺点是对任何类型的问题均需大量的处理 单元和连接。
反馈神经网络模型 Hopfield神经网络模型 海明神经网络模型 双向联想存储器
典型的神经网络模型的分类
自组织神经网络模型 自适应谐振理论（ART） 自组织映射神经网络模型（SOM） 对流神经网络模型（CPN） 认知机
典型的神经网络模型的分类
随机神经网络模型 模拟退火算法 Boltzmann机 谐和理论
神经计算的本质
计算的数学观点 计算就是在满足一定原理、定理的条件下， 从一个空间到另一个空间的映射； 计算的物理观点 计算是按照一定的自然规则，在某种“硬 件”上所发生的一些物理规则。因此计算 可以表示为一动力学系统中状态空间的变 换轨迹。
神经计算的本质
神经网络的计算是一种非编程的信息处理 方式。在不确定的条件下，只要我们能准 确地描述所要求的计算功能，并能给出体 现该功能的大量例子，那么神经网络就可 以通过这些例子来进行自我调整，直至达 到所要求的计算能力；有时甚至在没有例 子可寻时，神经网络也可以根据一些输入 信号通过自组织而达到某种计算能力。
典型的神经网络模型
自适应谐振理论（ART） 该模型主要包括ART1、ART2和ART3， 它们可以对任意多和任意复杂的二维模式 进行自组织、自稳定和大规模并行处理。 ART1主要用于二值输入，ART2和ART3主 要用于连续信号输入。该类模型主要用于 模式识别（如雷达、声纳的信号识别）。 缺点是对转换、失真及规模的变化较为敏 感。
第一章 神经网络基本概念
版权所有， 1998 (c) Institute of Computer Science.
内容提要
神经网络模型的基本组成
神经网络的分类及典型的神经网络模型
神经网络结构及神经计算特点
神经计算的稳定性 神经网络研究历史 神经网络的应用领域
第一节
神经网络模型的基本组成
之学习规则
典型的学习规则
Hebbian学习规则 Delta学习规则
学习的类型
联想学习
自联想 异联想
输出 输入 如果一个处理单元接收从另 权值主要根据在给定教师 外一个处理单元来的输入， 输入下，期望输出与目标 输 输出之差来进行改变。 那么当两个单元都活跃时， 入 它们之间的连接权值就应该 增大。
典型的神经网络模型
Hopfield神经网络模型 它是由相同处理单元构成的单层自联想网 络模型。主要用于从片段中进行图像和数 据的完全恢复。 缺点是处理单元间连接权值需预先设置， 并且单元之间的连接是要对称的，它没有 学习能力。
典型的神经网络模型
多个自适应线性元模型（MADALINE） 该类神经网络模型是具有最小方差学习功 能的线性网络模型。它的学习能力较强， 是自适应线性元ADALINE的扩展。主要用 于自适应控制。 缺点是在输入输出之间设置的是一种线性 关系。
神经计算的信息处理能力
数学逼近映射
f : A R B R 开发合适的函数，以自组织的方式响应以 下的样本集合:(x1,y1),(x2,y2)，…，(xn,yn)， （这里yi=f(xi)或yi=f(xi)+N，其中N为噪音过 程）。这里描述的当然是一般的数学抽象， 像识别与分类这些计算都可以抽象为这样 的一种近似数学映射。BPN、CPN模型都 可以完成这种计算。