第7章 人工神经网络
人工神经网络
x1
o1
x2
o2
…… xn
输入层
人工神经网络
…
…
隐藏层
… …… om
输出层
第30页
– 第j层: 第j-1层直接后继层（j>0），它直接接 收第j-1层输出。
– 输出层: 它是网络最终一层，含有该网络最大 层号，负责输出网络计算结果。
– 隐藏层: 除输入层和输出层以外其它各层叫隐 藏层。隐藏层不直接接收外界信号，也不直接 向外界发送信号
函数饱和值为0和1。 S形函数有很好增益控制
人工神经网络
第19页
4.S形函数
o a+b
c=a+b/2
(0,c)
net
a
人工神经网络
第20页
联接模式
人工神经网络
第21页
联接模式
• 层次（又称为“级”）划分，造成了神经 元之间三种不一样互连模式：
• 1、 层（级）内联接 • 层内联接又叫做区域内（Intra-field）联接
人工神经网络
第3页
人工神经网络概念
• 1） 一组处理单元（PE或AN）； • 2） 处理单元激活状态（ai）； • 3） 每个处理单元输出函数（fi）； • 4） 处理单元之间联接模式； • 5） 传递规则（∑wijoi）； • 6） 把处理单元输入及当前状态结合起来产生激
活值激活规则（Fi）； • 7） 经过经验修改联接强度学习规则； • 8） 系统运行环境（样本集合）。
本集来说，误差不超出要求范围。
人工神经网络
第40页
Delta规则
Widrow和Hoff写法: Wij(t+1)=Wij(t)+α(yj- aj(t))oi(t) 也能够写成: Wij(t+1)=Wij(t)+∆ Wij(t) ∆ Wij(t)=αδjoi(t) δj=yj- aj(t) Grossberg写法为: ∆ Wij(t)=αai(t)(oj(t)-Wij(t)) 更普通Delta规则为: ∆ Wij(t)=g(ai(t)，yj，oj(t)，Wij(t))
人工神经网络的原理和应用
人工神经网络的原理和应用人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟生物神经网络的计算模型。
它由大量的人工神经元（Artificial Neurons）相互连接而成，并通过加权和激活函数来模拟神经元之间的信息传递。
人工神经网络模型是一种在计算机中模拟信息处理和知识获取方式的数学模型，它能够通过学习自适应调整神经元间的连接权值，从而实现对数据的分类、识别、预测等功能。
在人工神经网络中，每个人工神经元接收多个输入信号，并将这些输入信号进行加权求和后经过激活函数处理得到输出信号。
神经元之间的连接权值决定了不同输入信号对输出信号的影响程度。
而激活函数则用于对神经元的输出进行非线性映射，增加人工神经网络的模拟能力。
人工神经网络的学习过程是通过反向传播算法（Backpropagation）来进行的。
反向传播算法基于梯度下降法的思想，通过计算输出误差对连接权值的偏导数来调整连接权值，使得神经网络的输出尽可能接近于所期望的输出。
反向传播算法通常需要大量的训练数据和反复迭代的过程才能得到较好的结果。
人工神经网络的应用非常广泛，以下是几个常见的应用领域：1. 图像识别：人工神经网络能够通过学习大量的图像数据，实现对图像的识别和分类。
例如，人工神经网络可以通过学习大量的猫的图片，实现对新的图片是否为猫的判断。
2. 语音识别：人工神经网络可以通过学习大量的语音数据，实现对语音的识别和转录。
例如，语音助手中的语音识别功能就是基于人工神经网络实现的。
3. 自然语言处理：人工神经网络可以通过学习大量的文本数据，实现对自然语言的理解和处理。
例如，机器翻译、情感分析等领域都可以使用人工神经网络进行处理。
4. 数据挖掘：人工神经网络可以通过学习大量的数据，实现对数据的分类、聚类、预测等任务。
例如，人工神经网络可以通过学习用户的历史行为数据，预测用户的购买行为。
5. 控制系统：人工神经网络可以通过学习环境和控制信号之间的关系，实现对复杂控制系统的建模和控制。
《人工神经网络》课件
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
情感分析：分析文本中的情感 倾向，如正面评价、负面评价 等
推荐系统
推荐系统是一种基于用户历史行为 和偏好的个性化推荐服务
推荐算法：协同过滤、深度学习、 矩阵分解等
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
应用场景：电商、社交媒体、视频 网站等
应用效果：提高用户满意度、增加 用户粘性、提高转化率等
Part Six
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
《人工神经网络》PPT 课件
,
汇报人：
目录
01 添 加 目 录 项 标 题 03 神 经 网 络 基 础 知 识 05 神 经 网 络 应 用 案 例 07 未 来 发 展 趋 势 与 挑 战
02 人 工 神 经 网 络 概 述 04 人 工 神 经 网 络 算 法 06 神 经 网 络 优 化 与 改 进
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。
人工神经网络是什么
⼈⼯神经⽹络是什么⽬录⼀、⼈⼯神经⽹络⼈⼯智能的主流研究⽅法是连接主义，通过⼈⼯构建神经⽹络的⽅式模拟⼈类智能。
⼈⼯神经⽹络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来⼈⼯智能领域兴起的研究热点。
它从信息处理⾓度对⼈脑神经元⽹络进⾏抽象，建⽴某种简单模型，按不同的连接⽅式组成不同的⽹络。
⼈⼯神经⽹络借鉴了⽣物神经⽹络的思想，是超级简化版的⽣物神经⽹络。
以⼯程技术⼿段模拟⼈脑神经系统的结构和功能，通过⼤量的⾮线性并⾏处理器模拟⼈脑中众多的神经元，⽤处理器复杂的连接关系模拟⼈脑中众多神经元之间的突触⾏为。
⼆、⽣物神经⽹络⼈脑由⼤约千亿个神经细胞及亿亿个神经突触组成，这些神经细胞及其突触共同构成了庞⼤的⽣物神经⽹络每个神经元伸出的突起分为树突和轴突。
树突分⽀⽐较多，每个分⽀还可以再分⽀，长度⼀般⽐较短，作⽤是接受信号。
轴突只有⼀个，长度⼀般⽐较长，作⽤是把从树突和细胞表⾯传⼊细胞体的神经信号传出到其他神经元。
⼤脑中的神经元接受神经树突的兴奋性突触后电位和抑制性突触后电位，产⽣出沿其轴突传递的神经元的动作电位。
⽣物神经⽹络⼤概有以下特点：1. 每个神经元都是⼀个多输⼊单输出的信息处理单元，神经元输⼊分兴奋性输⼊和抑制性输⼊两种类型2. 神经细胞通过突触与其他神经细胞进⾏连接与通信，突触所接收到的信号强度超过某个阈值时，神经细胞会进⼊激活状态，并通过突触向上层神经细胞发送激活细号3. 神经元具有空间整合特性和阈值特性，较⾼层次的神经元加⼯出了较低层次不具备的“新功能”4. 神经元输⼊与输出间有固定的时滞，主要取决于突触延搁外部事物属性⼀般以光波、声波、电波等⽅式作为输⼊，刺激⼈类的⽣物传感器。
三、硅基智能与碳基智能⼈类智能建⽴在有机物基础上的碳基智能，⽽⼈⼯智能建⽴在⽆机物基础上的硅基智能。
碳基智能与硅基智能的本质区别是架构，决定了数据的传输与处理是否能够同时进⾏。
第七章人工神经网络
2003-11-1
高等教育出版社
27
三层前向神经网络
考虑一个三层的前向神经网络，设输入
层层节节点点数数为为nm1。，设中间Yi1为层输节入点层数节为点n2，i的输输出
出；Y
2 j
为中间层节点j的输出；Yk3
为输出
层的权θ点节教值jk为的点师；中阈信kW间的值j号k层为输。；节节出W点点；ij为jjT的和k节为阈节点输值点i出和；k间层节θ的节点k为连点j间输接k的出对权连层应值接节；
y
sgn
Wi Ii
2003-11-1
高等教育出版社
5
人工神经元的形式化描述
人工神经元的数学模型如图所示
x1 x2
… ‥ xn
u育出版社
6
人工神经元的形式化描述（续）
其中ui为第i个神经元的内部状态，θi为神经元 阈值，xj为输入信号，wji表示从第j个神经元到 第i个神经元连接的权值。si表示第i个神经元的 外部输入信号，上述假设可描述为：
ui
f
j
x j wji
si
i
yi gui h
x j wji
si
i
j
hg f
2003-11-1
高等教育出版社
7
常用的神经元状态转移函数
阶跃函数
1 y f (x) 0
x0 x0
准线形函数
1
y f (x) x
0
x 0 x
x0
Sigmoid函数
f
x
1
1 ex
双曲正切函数 f (x)=th (x)
出输入样本的网络预测。有
两个隐层的前向神经网络如
•••
图所示：
人工神经网络
⼈⼯神经⽹络⼀.相关知识1.背景：从⼀颗受精卵成长为⼀个复杂的多细胞⽣物，神经系统在⽣物的成长中起着主导作⽤，神经系统分为中枢神经系统和周围神经系统两⼤部分主要组成。
其中中枢系统主要分布在脑和脊髓中，分布在脑部的神经系统主要起传递、储存和加⼯信息，产⽣各种⼼理活动，⽀配与控制⽣物⾏为的作⽤。
我们把⼈的这种特性拿出来放到计算机中，也就是让计算机像⼈脑⼀样能较精确地处理信息，⼈脑中的神经系统变成计算机中的⼈⼯神经⽹络，⽣物神经系统的基本组成单位--神经细胞，对应⼈⼯神经⽹络中的神经元。
⽣物神经系统的主要功能是通过经验能对外界的信息作出正确的回应，⽐如⼀个⼈⼩时候不会⽤筷⼦，但是看得多了，别⼈教导，他就会⽤筷⼦了，我们想让⼈⼯神经⽹络也能通过学习经验（已有的训练数据）来对外界作出正确回应（预测正确未知样本），⼈类的学习过程相当于神经⽹络的训练过程。
2.神经⽹络的特点：（1）对于监督学习来说，在数据量⼩时，模型的精确度⼤概率取决于算法的设计，⽽当数据量⾜够⼤时，⼀般⽽⾔，⼀个规模⾜够⼤的神经⽹络⾮常擅长计算从样本数据到真实值的精确映射函数，所以⽐机器学习的算法效果好；（2）对于⾮结构化数据，神经⽹络能更好的解释它（结构化数据：每个特征都有明确定义；⾮结构化数据：⽐如图像的像素或⽂本的⽂字、语⾳序列之类）（3）神经⽹络对很多好的算法的兼容性很好，这使得神经⽹络的计算增快，提⾼了迭代速度3.相关应⽤：真实预测、推荐⼴告（标准的神经⽹络）、计算机视觉（图像数据-CNN）、语⾔识别(序列数据-RNN)、机器翻译（RNN）、⽆⼈驾驶(混合)⼆.神经⽹络简介1.符号定义2.神经⽹络演变（1）神经元：神经元是神经⽹络的基本组成单元，它从前⾯的神经元处接收信息，处理完信息后将结果传给后⾯的神经元，是信息的处理单元。
传输信息的通道在⽣物神经⽹络上为“突触”，在⼈⼯神经⽹络中⽤赋予权重的连接线来表⽰。
【1】单输⼊单输出的单个神经元：接收前输⼊a，⽤线性或⾮线性转换对输⼊进⾏处理，得到新的特征a'并输出。
人工神经网络
神经元
如图所示 a1~an为输入向量的各个分量 w1~wn为神经元各个突触的权值 b为偏置 f为传递函数，通常为非线性函数。以下默认为hardlim() t为神经元输出 数学表示 t=f(WA'+b) W为权向量 A为输入向量，A'为A向量的转置 b为偏置 f为传递函数
分类
根据学习环境不同，神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。在监督学习中，将训练样本的数据 加到网络输入端，同时将相应的期望输出与网络输出相比较，得到误差信号，以此控制权值连接强度的调整，经 多次训练后收敛到一个确定的权值。当样本情况发生变化时，经学习可以修改权值以适应新的环境。使用监督学 习的神经网络模型有反传网络、感知器等。非监督学习时，事先不给定标准样本，直接将网络置于环境之中，学 习阶段与工作阶段成为一体。此时，学习规律的变化服从连接权值的演变方程。非监督学习最简单的例子是Hebb 学习规则。竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子，它是根据已建立的聚类进行权值调整。自组织映射、 适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。
神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。其中，具有分布存储、并行处理、 自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经 成为一大研究热点。由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可 以获得更好的应用效果。目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集 理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。
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。
人工神经网络基础_ANN课件 第七章
G A Carpenter, Grossberg S, and Rosen D B. Fuzzy ART: Fast Stable Learning and Categorization of Analog Patterns by an Adaptive Resonance System. Neural Networks, 1991, 4(6): 759-771.
这一网络结构与单纯竞争型网络结构大致相同。
不同的是：竞争层各神经元之司出现了起相互抑制作
用的连接键(注意，连接键只表示抑制关 系，并没有具体数值)。
这一算法与基本竞争型神经网络的算法的主要区别是
某个竞争层神经元的输入值大于其它所有神经元的输 入值时，并不象基本竞争型学习规则那样，将其自身 的输出状态置为1，将其它所有神经元的输出状态置为
1976年，美国Boston大学的G.A.Carpenter提出的自适应共振 理论(Adaptive Resonace Theory，简称ART)，多年来一直试 图为人类的心理和认知活动建立统一的数学理论，ART就是 这一理论的核心部分。随后， G.A.Carpenter又与S.Grossberg 提出了ART网络。
7.1.2 基本竞争型神经网络及学习规则
竞争型神经网络有许多具体形式和学习算法，本节介绍其中 几种比较简单的网络结构和学习算法。
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。
人工神经网络第七章PPT课件
30.10.2020
23
定义7．3 若对某些X，有X弱吸引到吸引子Xa， 则称这些X的集合为Xa的弱吸引域；若对某些X，有 X强吸引到吸引子Xa，则称这些X的集合为Xa的强吸 引域。
欲使反馈网络具有联想能力，每个吸引子都应该 具有一定的吸引域。只有这样，对于带有一定噪声或 缺损的初始样本，网络才能经过动态演变而稳定到某 一吸引子状态，从而实现正确联想。反馈网络设计的 目的就是要使网络能落到期望的稳定点(问题的解)上 ， 并且还要具有尽可能大的吸引域，以增强联想功能 。
网络的初态可视为问题的初始解，而网络从 初态向稳态的收敛过程便是优化计算过程，这 种寻优搜索是在网络演变 过程中自动完成的。
30.10.2020
21
2．吸引子与能量函数 网络达到稳定时的状态X，称为网络的吸引子。 一个动力学系统的最终行为是由它的吸引子决定的， 吸引子的存在为信息的分布存储记忆和神经优化计算 提供了基础。如果把吸引子视为问题的解，那么从初 态朝吸引子演变的过程便是求解计算的过程。若把需 记忆的样本信息存储于网络不同的吸引子，当输入含 有部分记忆信息的样本时，网络的演变过程便是从部 分信息寻找全部信息，即联想回忆的过程。
30.10.2020
22
下面给出DHNN网吸引子的定义和定理。 定义7．1 若网络的状态X满足X＝f(WX— T)，
则称X为网络的吸引子。
能使网络稳定在同一吸引子的所有初态的集合， 称为该吸引子的吸引域。下面给出关于吸引域的两个 定义。
定义7．2 若Xa是吸引子，对于异步方式，若存 在一个调整次序，使网络可以从状态X演变到Xa，则 称X弱吸引到Xa；若对于任意调整次序，网络都可以 从状态X演变到 Xa，则称X强吸引到Xa。
30.10.2020
人工神经网络
人工神经网络人工神经网络人脑具有高度智能的复杂系统，它不必采用繁复的数字计算和逻辑运算，却能灵活处理各种复杂的，不精确的和模糊的信息。
人脑的信息处理机制极其复杂，从结构上看它是包含有140亿神经细胞的大规模神经网络。
单个神经元细胞的工作速度并不高（毫秒级），但它通过超并行处理使得整个系统实现处理的高速性和信息表现的多样性。
每个神经元都包括三个主要部分：树突、细胞体和轴突。
树突的作用是向四方收集由其他神经细胞传来的信息。
细胞体是神经元接受与处理信息的部件。
轴突的功能是传出从细胞体送来的信息。
在两个神经细胞之间的相互连接触点称为突触。
每个神经元具有兴奋和抑制两种状态，只有当所有外来刺激（输入）作用之和超过某一阀值后，神经元由抑制变为兴奋，并输出电脉冲。
神经元之间连接的强弱可随外部的激励信号自适应地变化。
这就是一般神经网络建模的生物依据。
人工神经网络（Artificial Neutral Networks,简称ANN）是由大量简单的基本元件——神经元相互连接，模拟人的大脑神经处理信息的方式，进行信息并行处理和非线性转换的复杂网络系统。
人工神经网络的基本单元的神经元模型，它有四个基本要素：（1）一个求和单元，用于求取各输入信号的加权和（线性组合）。
（2）每个神经元有一个阈值。
（3）一组连接（对应于生物神经元的突触），连接强度有个连接上的权值表示，权值为正表示激活，为负表示抑制。
（4）一个激活函数，起映射作用并将神经元输出幅度限制在一定范围内。
首先构筑合适的人工神经网络结构，固定处理单元（神经元）的数目，然后通过信息样本对神经网络的训练，不断改变处理单元间的连接强度对网络进行训练，使其具有人的大脑的记忆、辨识能力，完成各种信息的处理功能。
人工神经网络具有良好的自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线形转换的能力，避免了复杂数学推导，在样本缺损和参数漂移的情况下，仍能保证稳定的输出。
神经网络除在模式识别、非线性动态处理及自动控制等领域显示出极强的生命力外，还在预测、评价等方面取得了很好的应用效果。
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
人工神经网络原理第7章习题参考答案
1.试述自组织神经网络中“自组织”的含义。
自组织神经网络采用类似于人类大脑生物神经网络的无指导学习方式，能够对外界未知环境进行学习或模拟，并对自身的网络结构进行调整，实现对输入模式的自动分类。
在调整网络结构时，网络按照预定的规则和输入模式，不断调整网络连接权值直至形成一种全局有序的结构，而这种全局有序的结构是通过网络中许多相邻神经元的局部相互作用形成的，这些相邻神经元之间的相互作用最终会使网络在空间模式或时间节奏上达成一致，这也是自组织的本质。
2. 若某一基本竞争神经网络的输入层有5个节点，竞争层有3个节点。
网络的6个学习模式为X 1=(1,0,0,0,0)T ，X 2=(1,0,0,0,1)T ，X 3=(1,1,0,1,0)T ，X 4=(1,1,0,1,1)T ，X 5=(0,0,1,1,0)T ，X 6=(0,0,1,1,1)T ，试计算这6个学习模式的汉明距离。
6个学习模式的汉明距离X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 1 0 1 2 3 3 4 X 2 1 0 3 2 4 3 X 3 2 3 0 1 3 4 X 4 3 2 1 0 4 3 X 5 3 4 3 4 0 1 X 6434313. 采用竞争学习规则，通过训练将第2题中的6个学习模式进行分类，试比较训练后的分类结果和通过汉明距离得到分类结果。
按照前面描述的竞争学习规则对第2题的6个学习模式进行记忆训练，假定学习速率为0.5，网络的初始连接权值如下：⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=2.03.02.02.02.03.01.02.02.02.01.02.03.02.01.0W网络的学习过程如下：t =1 X 1=(1,0,0,0,0)T 竞争层各个神经元的净输入为 s 1=w 11x 1+w 21x 2+w 31x 3+w 41x 4+w 51x 5=0.1*1+0.2*0+0.2*0+0.3*0+0.2*0=0.1 s 2=w 12x 1+w 22x 2+w 32x 3+w 42x 4+w 52x 5=0.2*1+0.1*0+0.2*0+0.2*0+0.3*0=0.2 s 3=w 13x 1+w 23x 2+w 33x 3+w 43x 4+w 53x 5=0.3*1+0.2*0+0.1*0+0.2*0+0.2*0=0.3因此，竞争层各个神经元的输出为 y 1=0 y 2=0 y 3=1调整后的连接权如下 w 13=0.3+0.5*(1/1-0.3)=0.65 w 23=0.2+0.5*(0/1-0.2)=0.1 w 33=0.1+0.5*(0/1-0.1)=0.05 w 43=0.2+0.5*(0/1-0.2)=0.1 w 53=0.2+0.5*(0/1-0.2)=0.1t =2 X 2=(1,0,0,0,1)T 竞争层各个神经元的净输入为 s 1=w 11x 1+w 21x 2+w 31x 3+w 41x 4+w 51x 5=0.1*1+0.2*0+0.2*0+0.3*0+0.2*1=0.3 s 2=w 12x 1+w 22x 2+w 32x 3+w 42x 4+w 52x 5=0.2*1+0.1*0+0.2*0+0.2*0+0.3*1=0.5 s 3=w 13x 1+w 23x 2+w 33x 3+w 43x 4+w 53x 5=0.65*1+0.1*0+0.05*0+0.1*0+0.1*1=0.75因此，竞争层各个神经元的输出为 y 1=0 y 2=0 y 3=1 调整后的连接权如下w 13=0.65+0.5*(1/2-0.65)=0.575 w 23=0.1+0.5*(0/2-0.1)=0.05 w 33=0.05+0.5*(0/2-0.05)=0.025 w 43=0.1+0.5*(0/2-0.1)=0.05 w 53=0.1+0.5*(1/2-0.1)=0.3 t =3 X 3=(1,1,0,1,0)T 竞争层各个神经元的输入为 s 1=w 11x 1+w 21x 2+w 31x 3+w 41x 4+w 51x 5=0.1*1+0.2*1+0.2*0+0.3*1+0.2*0=0.6 s 2=w 12x 1+w 22x 2+w 32x 3+w 42x 4+w 52x 5=0.2*1+0.1*1+0.2*0+0.2*1+0.3*0=0.5 s 3=w 13x 1+w 23x 2+w 33x 3+w 43x 4+w 53x 5=0.575*1+0.05*1+0.025*0+0.05*1+0.3*0=0.675 因此，竞争层各个神经元的输出为y 1=0 y 2=0 y 3=1 调整后的连接权如下w 13=0.575+0.5*(1/3-0.575)=0.4542 w 23=0.05+0.5*(1/3-0.05)=0.1917 w 33=0.025+0.5*(0/3-0.025)=0.0125 w 43=0.05+0.5*(1/3-0.05)=0.1917 w 53=0.3+0.5*(0/3-0.3)=0.15 ……按照上述过程经过多次学习后，网络会得到如下分类结果，与通过汉明距离分析的结果完全一致。
人工神经网络简介temp
神经元是人工神经网络的基本处理单元， 它一般是一个多输入/单输出的非线性元件。 神经元输出除受输入信号的影响外，同时也 受到神经元内部因素的影响，所以在人工神 经元的建模中，常常还加有一个额外输入信 号，称为偏差，有时也称为阈值或门限值。
神经元的输出矢量可以表示为：
• (1) 记忆和存储功能 • 人脑神经系统的记忆和处理功能是有机的结合在一起的。神经元既有
存储功能，又有处理功能，它在进行回忆时不仅不需要先找到存储地 址再调出所存内容，而且还可以由一部分内容恢复全部内容。尤其是 当一部分神经元受到损坏（例如脑部受伤等）时，它只会丢失损坏最 严重部分的那些信息，而不会丢失全部存储信息。
当传入冲动的时空整合结果使细胞膜电位升高，
超过动作电位的阈值时，细胞进入兴奋状态，产 生神经冲动。相反，当传入冲动的时空整合结果
使细胞膜电位低于动作电位的阈值时，细胞进入
抑制状态，无神经冲动输出。
生物神经元的功能与特征
• (3) 脉冲与电位转换
•
突触界面具有脉冲/电位信号转化功能。沿神经纤维传递
的信号为离散的电脉冲信号，而细胞膜电位的变化为连续的
• (4) 容错功能
•
容错性是指根据不完全的、有错误的信息仍能做出
正确、完整结论的能力。大脑的容错性是非常强的。例
如，我们往往能够仅由某个人的一双眼睛、一个背影、 一个动作或一句话的音调，就能辨认出来这个人是谁。
人脑神经系统的结构与特征
• (5) 联想功能 • 人脑不仅具有很强的容错功能，还有
联想功能。善于将不同领域的知识结合起 来灵活运用，善于概括、类比和推理。例 如，一个人能很快认出多年不见、面貌变 化较大的老朋友。
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图 像
遥感图像的BP神经网络分类
神经网络分类结果
贝叶斯分类结果
样本集偏离假设的类条件概率密度情况下，神经网络分类结果好于贝叶斯分类
1 1 + exp( − I k )
7.4 反向传播算法（BP法）
^ 1 2 E = ∑ ( yk − y k ) 2 k 激励函数f 的导数： 1 y = f ( x) = S函数 −x 1+ e −x e ' = y (1 − y ) f ( x) = −x 2 (1 + e )
法
反 向 传 播 阶 段
7.1 历史回顾（五个时期）
第二高潮期（1982—90年代初）
国内首届神经网络大会于1990年12月在北京举行。 90年，863高技术研究计划批准了ANN的三项课题， 自然科学基金与国防科技预研基金也把NN列入选题 指南。
7.1 历史回顾（五个时期）
再认识与应用研究期
进入20世纪90年代后，发现还有很多问题，还无法对 ANN工作机制严格解释。 目前研究： （1）开发现有模型应用，改造算法，提高速度和准确 度。 （2）希望理论上的突破，建立新的专用/通用模型和 算法。 （3）进一步对生物神经系统进行研究，不断丰富对人 脑的认识。
1 3 × 3 + × 3 × (32 + 3) − 1 2 = ≈5 3+3
向上取整，保证分类性能！
遥感图像的BP神经网络分类
网络的训练
BP采用S函数，输出不宜设为1或0，可设为0.9或0.1。
遥感图像的BP神经网络分类
网络的训练
注意：不应将初始值设为相同，否则在学习 过程中始终不变，可设为随机值。
遥感图像的BP神经网络分类
网络的训练
遥感图像的BP神经网络分类
网络的训练
遥感图像的BP神经网络分类
网络的训练
遥感图像的BP神经网络分类
遥感图像的BP神经网络分类
图 像 图 像 信 息 征 提 取 神经网络图像分类 化 特 格 与 规 决 果 换 据 判 结 变 征 数 类 分 类 分 特
经 的神经网络
7.4 反向传播算法（BP法）
ωij
一般为三层前馈神经网络 激励函数为Sigmoid函数
ωjk
基本思想：根据样本希望输出与实际输出之间的平方误差 最小，利用梯度下降法，从输出层开始，逐层修正权系数。
修正周期分两个阶段
反向传播阶段
前向传播阶段
7.4 反向传播算法（BP法）
ωij ωjk
输入层： 输 入 节 点 :图 像 特 征 分 量 值 输 出 节 点 : Oi = xi 隐层： 输 入 节 点 :I j =
前 向 传 播 阶 段
∑ω
ij
Oi
输 出 节 点 :O j = 输出层: 输 入 节 点 :I k =
1 1 + exp( − I j )
∑ω
jk
Oj
输 出 节 点 :Ok =
7.2 人工神经元
生物神经元
输入 树突 细胞体 轴突 突触 输出
等效模型
7.2 人工神经元
输入 树突 细胞体 轴突 突触 输出
神经元
细胞体——生存（信息处理） 树突——接收其它神经元信号，与其它神经末稍 互联形成突触 轴突——信息传输管道
兴奋，阈值约40mV，有输出 抑制，无输出
第7章 人工神经网络
历史回顾 人工神经元 神经网络的学习 感知机 BP算法 实验介绍
什么是人工神经网络(ANN)？
利用计算机模拟人脑的工作方式 感知机是最简单的ANN 不严格定义（1987年，Simpson给出）
ANN是一个非线性的有向图，图中含有可 以通过改变权大小来存放模式的加权边，并且可 以从不完整的或未知的输入找到模式。
7.1 历史回顾（五个时期）
第二高潮期（1982—90年代初）
标志：美国加州理工学院生物物理学家J. Hopfield于 1982、1984年在美国科学院院刊上发表两篇重要论文。 代表作： （1）1982年，Hopfield提出循环网络，将Lyapunov函 数引入人工神经网络。 （2）1984年，Hopfield研制出被称为Hopfield网的电 路。 （3）1985年，美国加州圣地亚哥分校（UCSD）的并行 处理小组（PDP）在Hopfield网络中引入随机机制。 （4）1986年，PDP小组的Rumehart等重新独立提出了BP 算法。
神经元状态
7.2 人工神经元
y = f ( WT X) = sgn( WT X) W = (ω0 , ω1 ,⋯ , ωn )T X = (1, x1 , x2 ,⋯ , xn )T
y = f ( W T X) W = (ω1 , ω2 ,⋯ , ωn )T X = ( x1 , x2 ,⋯ , xn )T
7.3 感知器
前馈神经网络
有些文献不将输入层作为一层
7.3 感知器
感知器网络结构
输出类别指示 输入样本
ωij (t + 1) = ωij (t ) + ∆ωij (t )
∆ωij = η ( y j − y j ) xi
^
双层神经网络，只能 解决线性可分问题。
神经网络特点
分布式存储信息，用神经网络间连接权值的分布来表示 特定的信息，当局部网络受损，仍能恢复原来的信息。 对信息的处理具有并行性。每个神经元都可以根据接收 到的信息作独立的运算和处理，然后将结果传输出去， 体现了并行处理的概念。 对信息的处理具有自组织、自学习的特点。通过改变连 接权值适应周围环境变化，称为神经元学习过程。
^
某一隐层节点受所有输出层节点影响
exp(−I j ) exp(−Ik ) =ωij (t) +η∑[(y − y) O ω] 2 jk 2 i [1+exp(−Ik )] [1+exp(−I j )] k
反向二层传播
BP算法若干问题讨论
BP采用S函数，输出不宜设为1或0，可设为0.9或0.1。 权系数初始化 不应将初始值设为相同，否则在学习过程中始终不变，可 设为随机值。 步长的选择 应设为可变步长，以防止震荡。 局部最小问题 BP算法是非线性优化算法，初始值设置不当，可能陷入局 部极小。 前馈网络结构 输入节点数为模式维数，输出节点数一般为类别数，隐层 节点数尚无明确方法，实验确定。
7.1 历史回顾（五个时期）
第一高潮期（1950—1968）
重要成果：单级感知机及电子线路模拟 代表人物： Marvin Minsky、Frank Rosenblatt、Bernard Widrow
7.1 历史回顾（五个时期）
反思期（1969—1982） 标志：1969年，MIT出版社发表《感知机》 一书，无情否定。 反思期中曾有人提出了BP反传算法，但 未受重视。
7.4 反向传播算法（BP法）
^ exp(− I k ) ∂E ∂E ∂Ok ∂I k = = −( y − y ) Oj 2 [1 + exp(− I k )] ∂ω jk ∂Ok ∂I k ∂ω jk
反 向 一 层 传 播
∂E ω jk (t + 1) = ω jk (t ) − η ∂ω jk exp(− I k ) = ω jk (t ) + η ( y − y ) Oj 2 [1 + exp(− I k )]
BP算法若干问题讨论
前馈网络结构Leabharlann 题 Lippman[1987]认为，两层隐层可构成任意复杂判别函数。 或操作 与操作 线性分类
BP算法若干问题讨论
前馈网络结构问题
隐节点
过多——过拟和，减弱泛化能力 过少——欠拟和 也有人认为一层隐层即可逼 近任意函数，至于隐节点数， 无理论指导，需靠实验。
节点多—影响泛化能力，学习时间太长
遥感图像的BP神经网络分类
1、学习样本的获取 2、网络系统的确定 3、网络的训练 4、图像的分类 5、分类算法及结果
遥感图像的BP神经网络分类
学习样本的获取 类别：森林、峡谷、河流 学习样本：每个类别人工选取64个
R 特征向量： G B
^
7.4 反向传播算法（BP法）
^ exp(−I j ) exp(−Ik ) ∂E ∂E ∂Ok ∂Ik ∂Oj ∂I j = = ∑[−(y − y) ω] O 2 jk 2 i [1+exp(−I j )] ∂ωij ∂Ok ∂Ik ∂Oj ∂I j ∂ωij k [1+exp(−Ik )]
∂E ωij (t +1) =ωij (t) −η ∂ωij
阈值函数
Sigmoid函数，双极， 无限可微
Sigmoid函数，单极，无限可微
7.2 人工神经元
神经元的学习算法
Hebb学习规则基本思想：如果一神经元接 收来自另一神经元的输出，则当这两个神经元 同时兴奋时，其连接权值得到加强。
∆ωi = η yxi ∆ωi —对第i个权值的修正量
η —控制学习速度的系数
7.1 历史回顾（五个时期）
萌芽期
从人类开始研究自身智能—1949年 来源于神经解剖学和神经生理学。
萌芽期两大标志
（1）1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts建立 了阈值加权和模型，MP模型。 （2）1949年，心理学家D.O.Hebb提出神经元突触联系 可变假说。 Hebb学习律是ANN学习训练算法起点（里程碑）。
激励函数为S函数情况
ω0 = −θ ,θ 为阈值
激励函数为阈值函数情况
7.2 人工神经元
f 函数的选取
1 ( x ≥ 0) f ( x) = sgn( x) −1 ( x < 0) 1 ( x > 0) f ( x) = sgn( x) 0 ( x ≤ 0) 2 f ( x) = th( x) = −1 −2 x 1+ e 1 f ( x) = y ∈ (0,1) −x 1+ e y ∈ (−1,1)