第一章 人工神经网络概述
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人工神经网络
1 a f (n) 0
Ai 0 Ai 0
对于M-P模型神经元，权值Wji可在（－1，＋1） 区间连续取值。取负值表示抑制两神经元间的连 接强度，正值表示加强。
2、S型神经元
S型神经元是最常用的一种连续神经元模型， 输出值在某个范围内连续取值的。输入、输出特 性多采用指数、对数或双曲正切等S型函数表示。 S型作用函数反映了神经元的非线性输出。
W0 X1 W1 W2 X2 Wn Xn
n
f ( ) XW i i
i0
Y
常用的作用函数可归结为三种形式：阈值型、S 型和伪线性型。如图1.3所示，这样，就有三类基本 的神经元模型。
f(Ai) f(Ai) f(Ai)
Ai
Ai
Ai
图1.3 常用的作用函数形式 (a) 阈值型 (b) S型 (c) 伪线性型
一个具有r个输入分量的神经元如图所示。其中 输入分量pj (j=1,2,……,r)通过与和它相乘的权值分量 wj (j=1,2, ……,r)相连，以∑wjpj的形式求和后，形成激 活函数f(.)的输入。激活函数的另一个输入是偏差b。 权值wj和输入pj的矩阵形式，可以由表示W的行矢量 以及P的列矢量来表示。 W=[w1 w2 …wr] P=[p1 p2 … pr]T
ANN的特点：
4、高度的非线形全局作用 神经网络是大量神经元的集体行为，并不是各单元 行为的简单叠加，表现为复杂的非线形动态系统：不 可预测性、不可逆性。 5、由于其容错和联想记忆功能，能处理信息不完整、 推理规则不确定的问题。如手写体识别、医学诊断、 市场预测等。
1.3
人工神经网络的应用
人工神经网络技术可以用于：函数逼近、 感知觉模拟、多目标跟追、联想记忆及数据恢复 等。比较适宜解决如下问题： 1、模式信息处理和模式识别 模式：就是事物的某种特性属类，如图象、 文字、语言、符号等感知形象信息；动植物种类 形态（苹果、橘子、柿子、西瓜、甜瓜等）、产 品等级（水果的等级）、化学结构等。
人工神经网络学习总结笔记
人工神经网络学习总结笔记主要侧重点：1.概念清晰2.进行必要的查询时能从书本上找到答案第一章：绪论1.1人工神经网络的概述“认识脑”和“仿脑”：人工智能科学家在了解人脑的工作机理和思维的本质的基础上，探索具有人类智慧的人工智能系统，以模拟延伸和扩展脑功能。
我认为这是人工神经网络研究的前身。
形象思维：不易被模拟人脑思维抽象推理逻辑思维：过程：信息概念最终结果特点：按串行模式人脑与计算机信息处理能力的不同点：方面类型人脑计算机记忆与联想能力可存储大量信息，对信息有筛选、回忆、巩固的联想记忆能力无回忆与联想能力，只可存取信息学习与认知能力具备该能力无该能力信息加工能力具有信息加工能力可认识事物的本质与规律仅限于二值逻辑，有形式逻辑能力，缺乏辩证逻辑能力信息综合能力可以对知识进行归纳类比和概括，是一种对信息进行逻辑加工和非逻辑加工相结合的过程缺乏该能力信息处理速度数值处理等只需串行算法就能解决的应用问题方便，计算机比人脑快，但计算机在处理文字图像、声音等类信息的能力远不如人脑1.1.2人脑与计算机信息处理机制的比较人脑与计算机处理能力的差异最根本的原因就是信息处理机制的不同，主要有四个方面方面类型人脑计算机系统结构有数百亿神经元组成的神经网络由二值逻辑门电路构成的按串行方式工作的逻辑机器信号形式模拟量（特点：具有模糊性。
离散的二进制数和二值逻辑容易被机器模拟的思维方式难以被机器模拟）和脉冲两种形式形式信息储存人脑中的信息分布存储于整个系统，所存储的信息是联想式的有限集中的串行处理机制信息处理机制高度并行的非线性信息处理系统（体现在结构上、信息存储上、信息处理的运行过程中）1.1.3人工神经网络的概念：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，称之为人工神经网络，是对人脑的简化、抽象以及模拟，是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。
其他定义：由非常多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算系统，外部输入信息之后，系统产生动态响应从而处理信息。
人工神经网络概述
2.1 感知器
单层感知器的学习法：
2.1 感知器
多层感知器：
在输入层和输出层之间加入一层或多层隐单元，构成 多层感知器。提高感知器的分类能力。
两层感知器可以解决“异或”问题的分类及识别任一凸 多边形或无界的凸区域。
更多层感知器网络，可识别更为复杂的图形。
2.2 BP网络
多层前馈网络的反向传播 （BP）学习算法，简称BP 算法，是有导师的学习，它 是梯度下降法在多层前馈网 中的应用。
基本感知器
是一个具有单层计算神经元的两层网络。 只能对线性可分输入矢量进行分类。
n个输入向量x1,x2, …, xn 均为实数，w1i，w2i,…,wni 分别是n个输入 的连接权值，b是感知器的阈值，传递函数f一般是阶跃函数，y 是感 知器的输出。通过对网络权值的训练，可以使感知器对一组输入矢量 的响应成为0或1的目标输出，从而达到对输入矢量分类识别的目的。
网络结构 见图，u、y是网络的输
入、输出向量，神经元用节 点表示，网络由输入层、隐 层和输出层节点组成，隐层 可一层，也可多层（图中是 单隐层），前层至后层节点 通过权联接。由于用BP学习 算法，所以常称BP神经网络 。
2.2 BP网络
已知网络的输入/输出样本，即导师信号 。
BP学习算法由正向传播和反向传播组成 ：
net.trainparam.goal=0.00001;
网络可能根本不能训
% 进行网络训练和仿真：
练或网络性能很差；
[net,tr]=train(net,X,Y);
若隐层节点数太多，
% 进行仿真预测
虽然可使网络的系统
XX1=[0.556 0.556 0.556 0.556 0.556 0.556 0.556] 误差减小，但一方面
人工神经网络基础文档资料
31
<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。
32
<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。
41
<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。
35
<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。
<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。
41
<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。
35
<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。
人工神经网络简介
人工神经网络简介本文主要对人工神经网络基础进行了描述，主要包括人工神经网络的概念、发展、特点、结构、模型。
本文是个科普文，来自网络资料的整理。
一、人工神经网络的概念人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。
该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的关注。
它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激活函数（activation function）。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆。
网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激活函数。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。
人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型相结合，借助数学统计工具来实现。
另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的方法，使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力，这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。
人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。
网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。
输入单元接受外部世界的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐单元是处在输入和输出单元之间，不能由系统外部观察的单元。
1神经网络概述
40
适应性(Applicability)问题
擅长两个方面： 对大量的数据进行分类，并且只有较少的几种情况； 必须学习一个复杂的非线性映射。
目前应用：
人们主要将其用于语音、视觉、知识处理、辅助决策
等方面。 在数据压缩、模式匹配、系统建模、模糊控制、求组 合优化问题的最佳解的近似解（不是最佳近似解）等 方面也有较好的应用。
网（Adaptive Networks） 联接模型（Connectionism） 神经计算机（Neurocomputer）
37
ANN与传统AI技术的比较
项目 基本实现 方式 传统的AI技术 串行处理；由程序实现 控制 ANN技术 并行处理；对样本数据进行多目标学习；通 过人工神经元之间的相互作用实现控制
33
多学科性
神经生理学：了解结构、信息活动的
生理特征 认识科学：物理平面到认识平面的映 像表达、编码理论、符号方法等 数理科学：NN运算和状态分析的工具 信息论、计算机科学以及各工程领域： 工程应用
34
人脑信息处理的特点
巨量并行性 信息处理和存储单元结合在一起
自组织学习能力
9
什么是人工智能？
Artificial Intelligence，AI，最初在1956年被引入 AI是指用计算机模拟或实现的智能。 它是计算机科学的一个分支，研究的是如何使
机器具有智能的科学与技术。特别是如何在计 算机上实现或再现人工智能。 它涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心 理学、语言学、逻辑学、认知科学、思维科学、 行为科学和数学，以及信息论、控制论和系统 论等众多领域。
络模型的结构、特点、典型训练算法、运行方式、典型问题解决方法；
3、掌握软件实现方法； 为他们今后从事人工神经网络的研究和应用打下一定的基础。
适应性(Applicability)问题
擅长两个方面： 对大量的数据进行分类，并且只有较少的几种情况； 必须学习一个复杂的非线性映射。
目前应用：
人们主要将其用于语音、视觉、知识处理、辅助决策
等方面。 在数据压缩、模式匹配、系统建模、模糊控制、求组 合优化问题的最佳解的近似解（不是最佳近似解）等 方面也有较好的应用。
网（Adaptive Networks） 联接模型（Connectionism） 神经计算机（Neurocomputer）
37
ANN与传统AI技术的比较
项目 基本实现 方式 传统的AI技术 串行处理；由程序实现 控制 ANN技术 并行处理；对样本数据进行多目标学习；通 过人工神经元之间的相互作用实现控制
33
多学科性
神经生理学：了解结构、信息活动的
生理特征 认识科学：物理平面到认识平面的映 像表达、编码理论、符号方法等 数理科学：NN运算和状态分析的工具 信息论、计算机科学以及各工程领域： 工程应用
34
人脑信息处理的特点
巨量并行性 信息处理和存储单元结合在一起
自组织学习能力
9
什么是人工智能？
Artificial Intelligence，AI，最初在1956年被引入 AI是指用计算机模拟或实现的智能。 它是计算机科学的一个分支，研究的是如何使
机器具有智能的科学与技术。特别是如何在计 算机上实现或再现人工智能。 它涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心 理学、语言学、逻辑学、认知科学、思维科学、 行为科学和数学，以及信息论、控制论和系统 论等众多领域。
络模型的结构、特点、典型训练算法、运行方式、典型问题解决方法；
3、掌握软件实现方法； 为他们今后从事人工神经网络的研究和应用打下一定的基础。
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。
人工神经网络1(第1,2章)
] PM
P N
(2) M P T
T
] N M
• 3、反馈网络
输入
输出
i ω ij ＝ω ji j
注2：前向网络主要是函数映射。可用于模式识别和函数逼近和分类。 反馈网络按对能量函数的极小点的利用来分类。 有两种：（1）主要用作各种联想存储器 （2）主要用于求解最优化问题
二、工作方式及学习（训练）
Y 1 P
M P
(1 )
X 1 N [W
(1 ) T
] N P
(2)
W
M个
f (.)
Y 1 M
(2)
Y 1 P
(1 )
[W
(2)T
] PM
(2)T
X 1 N [W X 1 N W X 1 N [W
(1 ) T
] N P [W W
(1 )
w 0 ,1
w 0 , N 1 . w i , N 1
w i ,1
w m 1 ,1
w m 1, N 1
2、多层前向网络（由单层级联而成）
y0 yi
… …
ym
输出层 隐含层 （一般1～2层）
…
输入层
。
。
… …
( X 1 . D 1)..(
X 2 . D 2 )....( X k . D k )......
调整 W 输出
.... X k .....
样本对集
X 1. X
2
误 差 信 号 E
Y 1 ..Y 2 .... Y k .....
实际响应
－ ＋
第一章ANN基本介绍
结构特征： 并行式处理
能力特征： 自学习
分布式存储
容错性
自组织
自适应性
18
神经网络的基本功能
联 想 记 忆 功 能
19
神经网络的基本功能
输入样本
神经网络
自动提取 非线性映射规则
输出样本
非线性映射功能
20
神经网络的基本功能
4
人脑与计算机信息处理机制的比较
系统结构
信号形式
信息存储 信息处理机制
5
人工神经网络概述
生物神经网络 – 人类的大脑大约有1.41011个神经细胞，亦称 为神经元。每个神经元有数以千计的通道同其 它神经元广泛相互连接，形成复杂的生物神经 网络。 人工神经网络 – 以数学和物理方法以及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（Artificial Neural Network，缩写 ANN）。
15
神经网络建模特点：
非线性映照能力：神经网络能以任意精度逼近任 何非线性连续函数。在建模过程中的许多问题正 是具有高度的非线性。 并行分布处理方式：在神经网络中信息是分布储 存和并行处理的，这使它具有很强的容错性和很 快的处理速度。 自学习和自适应能力：神经网络在训练时，能从 输入、输出的数据中提取出规律性的知识，记忆 于网络的权值中，并具有泛化能力，即将这组权 值应用于一般情形的能力。神经网络的学习也可 以在线进行。
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 11 领制高点。
人工神经网络知识概述
人工神经网络知识概述人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是20世纪40年代后出现的。
它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。
BP（Back Propagation）算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。
BP 神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。
而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许多领域都有着广泛的应用前景。
人工神经元的研究起源于脑神经元学说。
19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。
人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。
大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动。
神经元也和其他类型的细胞一样，包括有细胞膜、细胞质和细胞核。
但是神经细胞的形态比较特殊，具有许多突起，因此又分为细胞体、轴突和树突三部分。
细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息。
树突是作为引入输入信号的突起，而轴突是作为输出端的突起，它只有一个。
树突是细胞体的延伸部分，它由细胞体发出后逐渐变细，全长各部位都可与其他神经元的轴突末梢相互联系，形成所谓“突触”。
在突触处两神经元并未连通，它只是发生信息传递功能的结合部，联系界面之间间隙约为（15～50)×10米。
突触可分为兴奋性与抑制性两种类型，它相应于神经元之间耦合的极性。
每个神经元的突触数目正常，最高可达10个。
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。
第一课 概述 人工神经网络理论及应用 教学课件
生物神经网络特点III——信息与处理合一
大脑对信息的分布存储和并行处理不是相互独立 的，而是相互融合的；即每个神经元都兼有信息 处理和存储功能。
神经元的连接强度的变化，既反映了对信息的记 忆，又与神经元对激励的响应一起反映了信息的 处理；
大脑对信息的提取，是寻找与处理过程的融合 cmp 计算机线寻址再存取
神经网络发展历史：复兴期
标志：1982 Hopfield解决TSP问题 1986 Rumelhart和McClelland BP 计算机的大众化和计算技术的迅速普及 新型神经网络提出
RBFN FNN Hopfield网络 Boltzman机
神经网络应用
在各个行业均有应用，擅长的有： 模式识别 人工智能 控制工程 优化分析和联想记忆 信号处理
神经网络应用——控制工程
完成复杂非线性对象的控制，NN应用包括： 模型辨识 自适应控制：控制器自适应改变 改进PID控制：自动调整PID参数 鲁棒控制 模糊控制：模糊神经控制
神经网络应用——优化计算
用于在大量、复杂的搜索空间内寻找最优解 系统规划 组合优化 智能交通管理 货物调度 航班分配
人工神经网络理论及应用
1. 概述
屈桢深
哈尔滨工业大学
主要内容
引子：神经网络特点 发展历史 应用 模型、结构与学习算法 关于课程
神经网络特点——引子
一小段视频 (“The Matrix”, 1998)；
问题：机器是否能模拟人的思维？ 如果有一天，机器能够模拟人的所有感觉电
信号，并且具有决策判断能力，那么如何定 义“智能？”
神经网络应用——信号处理
主要用于自适应信号处理，NN应用包括 自适应滤波； 自适应编码； 系统辨识(和控制领域交叉)； 故障诊断(和人工智能领域交叉)； 信号估计和特征提取 弱信号检测
人工神经网络-第一章
以上这些原因，使神经网络研究转入低潮，进入萧条时期。
2004-8-8
《神经网络导论》－－概述
1-15
西安交通大学电信学院
第一章 神经网络概述
§1.2 神经网络研究发展简史
XI’AN JIAOTONG UNIVERSITY
C. 1949年心理学家Donald Hebb提出神经元之间突触联系强度可变的假 设，认为学习过程是在突触上发生的，突触的联系强度随其前后神经 元的活动而变化。根据这一假设，Hebb提出了神经元突触的一种具体 的学习规律，为神经网络的学习算法奠定了基础。
3. 结构性问题和非结构性问题 A. 结构性问题 可以用数学语言清楚而严格地描述，且可将其算法公式化，并映 射成计算机程序，然后由计算机逐条地执行该程序的指令，从而 得到问题的解。
2004-8-8
《神经网络导论》－－概述
1-4
1-1
《神经网络导论》讲义
§1.1 引言
XI’AN JIAOTONG UNIVERSITY
2004-8-8
《神经网络导论》－－概述
1-11
西安交通大学电信学院
第一章 神经网络概述
§1.1 引言
五、神经网络的研究内容
神经网络的研究内容十分广泛，如各种网络模 型的构造，以及它们的原理、性能分析，在各个 领域的应用等，具体如下：
1. 生物原型研究：从生理学、心理学、解剖 学、脑科学、病理学等生物科学方面。研究神经 网络细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构 及功能机理。
XI’AN JIAOTONG UNIVERSITY
人工神经网络早期地研究工作可以追溯至二十世纪四十年代。其 发展过程大致可以分为以下几个阶段。
1. 奠基时期
A. 1943年心理学家W．McCulloch和W．Pitts发表文章，总结了生物神 经元的一些基本特性，提出了形式神经元的数学描述与结构方法， 即M-P模型，此模型一直沿用至今，可以说他们是神经网络研究的 先驱。
2004-8-8
《神经网络导论》－－概述
1-15
西安交通大学电信学院
第一章 神经网络概述
§1.2 神经网络研究发展简史
XI’AN JIAOTONG UNIVERSITY
C. 1949年心理学家Donald Hebb提出神经元之间突触联系强度可变的假 设，认为学习过程是在突触上发生的，突触的联系强度随其前后神经 元的活动而变化。根据这一假设，Hebb提出了神经元突触的一种具体 的学习规律，为神经网络的学习算法奠定了基础。
3. 结构性问题和非结构性问题 A. 结构性问题 可以用数学语言清楚而严格地描述，且可将其算法公式化，并映 射成计算机程序，然后由计算机逐条地执行该程序的指令，从而 得到问题的解。
2004-8-8
《神经网络导论》－－概述
1-4
1-1
《神经网络导论》讲义
§1.1 引言
XI’AN JIAOTONG UNIVERSITY
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《神经网络导论》－－概述
1-11
西安交通大学电信学院
第一章 神经网络概述
§1.1 引言
五、神经网络的研究内容
神经网络的研究内容十分广泛，如各种网络模 型的构造，以及它们的原理、性能分析，在各个 领域的应用等，具体如下：
1. 生物原型研究：从生理学、心理学、解剖 学、脑科学、病理学等生物科学方面。研究神经 网络细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构 及功能机理。
XI’AN JIAOTONG UNIVERSITY
人工神经网络早期地研究工作可以追溯至二十世纪四十年代。其 发展过程大致可以分为以下几个阶段。
1. 奠基时期
A. 1943年心理学家W．McCulloch和W．Pitts发表文章，总结了生物神 经元的一些基本特性，提出了形式神经元的数学描述与结构方法， 即M-P模型，此模型一直沿用至今，可以说他们是神经网络研究的 先驱。
人工神经网络
x 0
i 1 i i
r
x 0
i 1 i i
r
5、算法实现
由于：
a xi i
i 1
r
1 x1 1 x2 2
假设：
xr r
X [1, x1, x2 ,
W [ , 1, 2 ,
单层感知器模型：
r y f xi i i 1
1 , if x 0 其中： f ( x) sgn( x) 1 , if x 0
xi
y
：输入数据 ：输出数据
这是一个而分类问题，我们假设输出为1的对应类别为 l1, 输出为-1的对应类别为 l 2 。
人工神经网络
王刚
1、基本概念
人工神经网络（Artifical Neural Network，ANN），是由 大量处理单元（神经元 Neurons ）广泛互连而成的网络，是 对人脑的抽象、简化和模拟，反映人脑的基本特性。
人工神经网络是由简单的处理单元所组成的大量并行分 布的处理机，这种处理机具有存储和应用经验知识的自然特 性，它与人脑的相似之处概括为两方面：
学习速率退火策略： (k )
1 k /
0
7、编程示例
语音信号识别：
f ( x) 1 1 e x
阈值函数：
分段线性函数：
Sigmoid函数：
4、单层前向网络
在众多人工神经网络模型中，最为简单的就是所谓的单 层前向网络，它是指拥有的计算节点（神经元）是“单层” 的。这里主要介绍的单层感知器和自适应线性元件模型均属 于典型单层前向网络。 感知器是神经网络用来进行模式识别的一种最简单模型， 但是由单个神经元组成的单层感知器只能用来实现线性可分 的两类模式的识别。 在信号处理领域，单个神经元也用来作为自适应线性元 件进行自适应滤波，Widrow和Hoff在1960年提出了易实现但 效 率 高 的 自 适 应 滤 波 的 LMS 算 法 （ Least Mean Square algorithm），可以称之为最小均方误差或梯度算法。
第一章 人工神经网络概述_PPT幻灯片
2. 希望在理论上寻找新的突破，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，不断地 丰富对人脑的认识。
人工神经网络
人工神经网络的特点：
（1）高度的并行性 （2）高度的非线性全局作用 （3）良好的容错性与联想记忆功能 （4）强大的自适应、自学习功能
第二节 人工神经网络的基本结构与模型
人工神经网络
第一节 人工神经网络的概念与发展
T.Kohonen的定义：“人工神经网络是由 具有适应性的简单单元组成的广泛并行互 连的网络，它的组织能够模拟生物神经系 统对真实世界物体所作出的交互反应。”
人工神经网络
历史回顾
➢萌芽期（20世纪40年代） ➢第一高潮期（1950～1968） ➢反思期（1969～1982） ➢第二高潮期（1983～1990） ➢再认识与应用研究期（1991~）
科学发展大趋势
New Society New Education
New Sciences
Info
Bio
Enhancing
Human
Performance
Nano
Cogno
New Industries
New Applications
New Humanbeing
技术创新浪潮的经济长波规律
水力 纺织 铁
人工神经网络
简单神经元网络及其简化结构图
（1）细胞体 （2）树突 （3）轴突（4）突触
人工神经网络
人工神经元模型
输入分量pj（j=1，2，…，r） 权值分量wj（j=1，2，…，r）
激活函数 f(·) 偏差(bias) b
人工神经网络
权值和输入的矩阵形式可以由W的行矢量和 P的列矢量表示：
3. 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。
人工神经网络
人工神经网络的特点：
（1）高度的并行性 （2）高度的非线性全局作用 （3）良好的容错性与联想记忆功能 （4）强大的自适应、自学习功能
第二节 人工神经网络的基本结构与模型
人工神经网络
第一节 人工神经网络的概念与发展
T.Kohonen的定义：“人工神经网络是由 具有适应性的简单单元组成的广泛并行互 连的网络，它的组织能够模拟生物神经系 统对真实世界物体所作出的交互反应。”
人工神经网络
历史回顾
➢萌芽期（20世纪40年代） ➢第一高潮期（1950～1968） ➢反思期（1969～1982） ➢第二高潮期（1983～1990） ➢再认识与应用研究期（1991~）
科学发展大趋势
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Human
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Nano
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技术创新浪潮的经济长波规律
水力 纺织 铁
人工神经网络
简单神经元网络及其简化结构图
（1）细胞体 （2）树突 （3）轴突（4）突触
人工神经网络
人工神经元模型
输入分量pj（j=1，2，…，r） 权值分量wj（j=1，2，…，r）
激活函数 f(·) 偏差(bias) b
人工神经网络
权值和输入的矩阵形式可以由W的行矢量和 P的列矢量表示：
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。
01人工神经网络概述
标志：1982 Hopfield解决TSP问题 1986 Rumelhart和McClelland BP算法 计算机的大众化和计算技术的迅速普及 新型神经网络提出
Boltzman机 RBFN FNN SVM
神经网络功能
联想记忆 非线性映射 分类与识别 优化计算 知识处理
人工神经网络——介绍
人工神经网络
(ANN)
是从微观结构与功能上模拟人脑神经系统而建立 的一类模型，是模拟人的智能的一条途径。
人工神经网络
信息处理由大量人工神经元间的相互作用来实现 ，由联接权来传递，具有学习能力、自适应性、 联接强度的可变性。
人工神经网络特点
神经网络是人脑的抽象、简化和模拟，反映了人 脑功能的若干基本特征： 网络的信息处理，由神经元间的相互作用实现，具 有并行处理的特点； 知识与信息的存储，表现为神经元间分布式的物理 联系； 网络的学习和识别，决定于神经元联接权系数的动 态演化过程； 具有联想记忆特性。
神经网络应用实例(2)
在日常生活中，经常会遇到带噪声字符的识别问题，如交通 系统中汽车车号和汽车牌照，由于汽车在使用过程中，会受到 周围自然环境的影响，造成字体模糊、难以辨认。此外，数字 识别在邮政、商业票据管理等方面应用价值极高。
固定噪声数字识别效果
随机噪声数字识别效果
人工神经网络要素
目标：了解人工神经网络及其应用的研究领域，掌握 不同神经网络的结构特点及其算法等基本知识，具备 人工神经网络与算法软件设计与应用的基本能力。
参考书目
韩立群.《人工神经网络理论、设计及应用》第二 版. 化学工业出版社. 2007.7 高隽. 《人工神经网络原理及仿真实例》，第二版. 机械工业出版社。2010.1 MATLAB6.5辅助神经网络分析与涉及，电子工业 出版社. 2003.1
Boltzman机 RBFN FNN SVM
神经网络功能
联想记忆 非线性映射 分类与识别 优化计算 知识处理
人工神经网络——介绍
人工神经网络
(ANN)
是从微观结构与功能上模拟人脑神经系统而建立 的一类模型，是模拟人的智能的一条途径。
人工神经网络
信息处理由大量人工神经元间的相互作用来实现 ，由联接权来传递，具有学习能力、自适应性、 联接强度的可变性。
人工神经网络特点
神经网络是人脑的抽象、简化和模拟，反映了人 脑功能的若干基本特征： 网络的信息处理，由神经元间的相互作用实现，具 有并行处理的特点； 知识与信息的存储，表现为神经元间分布式的物理 联系； 网络的学习和识别，决定于神经元联接权系数的动 态演化过程； 具有联想记忆特性。
神经网络应用实例(2)
在日常生活中，经常会遇到带噪声字符的识别问题，如交通 系统中汽车车号和汽车牌照，由于汽车在使用过程中，会受到 周围自然环境的影响，造成字体模糊、难以辨认。此外，数字 识别在邮政、商业票据管理等方面应用价值极高。
固定噪声数字识别效果
随机噪声数字识别效果
人工神经网络要素
目标：了解人工神经网络及其应用的研究领域，掌握 不同神经网络的结构特点及其算法等基本知识，具备 人工神经网络与算法软件设计与应用的基本能力。
参考书目
韩立群.《人工神经网络理论、设计及应用》第二 版. 化学工业出版社. 2007.7 高隽. 《人工神经网络原理及仿真实例》，第二版. 机械工业出版社。2010.1 MATLAB6.5辅助神经网络分析与涉及，电子工业 出版社. 2003.1
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对21世纪技术创新浪潮
脑科学
脑科学从分子水平、 细胞水平、行为水平 研究脑结构, 建立脑 模型，揭示自然智能 机理和脑本质。
硬件系统
神经网络
认知科学
认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、 意识等人脑心智活动过程的科学。 学习、记忆在脑内如何发生，是神经生物学的核心 问题之一。学习导致神经系统结构和功能上的精细 修饰，形成记忆痕迹。揭示学习、记忆的神经机制， 对理解人类智力的本质具有重大意义。 软件系统
石油化学 电子 航空
水力 纺织 铁 创 新 步 伐
1785
蒸汽 铁路 钢 机械化
电 化学品 内燃机
铁路化
电气化 电子化 数字化
第一次浪潮 1845
第二次浪潮 1900
第三次浪潮
第四次浪潮
第五次浪潮
1950
1990 1999 2020
60年
55年
50年
40年
30年
对21世纪技术创新浪潮
数字网络 软件 新媒体 创 新 步 伐
– 将可能无限域的输入变换成指定的有限范围 内的输出。
人工神经网络
常用激活函数
1、阈值型（硬限制型）：
将任意输入转换为0或1的输出。
输入/输出关系：
A f (W * P b)
1 W *P b 0 0 W *P b 0
人工神经网络
阈值型激活函数：
(a) 没有偏差的阈值型激活函数 (b) 带有偏差的阈值型激活函数
第一次浪潮 第二次浪潮 第三次浪潮 第四次浪潮
生物基因 （蛋白质） 纳米材料
脑科学 智能技术
？？？ ？？？
1990
2020
2050
2080
2100
对21世纪技术创新浪潮 科学发展大趋势 ——智能科学
( Nature 409, 2001 )
对21世纪技术创新浪潮
智能科学是一门交叉学科，主要由： 脑科学 认知科学 人工智能 等学科共同研究智能行为的基本理论和实现 技术。
人工神经网络
2、线性型： 网络的输出等于加权输入和加上偏差。
A f (W * P b) W * P b
人工神经网络
线性激活函数：
(a) 没有偏差的线型激活函数
(b) 带有偏差的线型激活函数
人工神经网络
3、S型（Sigmoid）： 将任意的输入值压缩到（0，1）的范围内。
常用对数或双曲正切等一类S形状的曲线表示。
第一章 绪 论
科学发展大趋势
New Society
New Education
Info Bio Enhancing Human Performance Nano Cogno
New Sciences
New Industries
New Applications New Humanbeing
技术创新浪潮的经济长波规律
1)1982年，J. Hopfield提出循环网络
–用Lyapunov函数作为网络性能判定的能量函数， 建立ANN稳定性的判别依据 –阐明了ANN与动力学的关系 –用非线性动力学的方法来研究ANN的特性 –指出信息被存放在网络中神经元的联接上
人工神经网络
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， 引起了较大的轰动。 3）1985年，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。
人工智能
用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人 的 智能, 实现机器智能。
仿真系统
人工神经网络
人工神经网络是当前人工智能领域最领人感兴趣和 最富有魅力的研究课题之一。
人工神经网络是由大量的、功能比较简单的形 式神经元互相连接而构成的复杂网络系统，可以模 拟大脑的许多基本功能和简单的思维方式。通过学 习来获取外部的知识并存贮在网络内，在解决诸如 语音和图像的识别、理解、知识的处理、组合优化 计算和智能控制等一系列本质上为非计算的问题方 面表现突出。
p1 w11 w1s p2 w2s … pr … wr1 a1
b1
a2Biblioteka b2… aswrs 输入层
bs
输出层
人工神经网络
输入输出函数：
As1 F (Wsr * Pr1 Bs1 )
网络权矩阵为：
Wsr
w11 w 11 ws1
w12 w11 ws 2
w1r w11 wsr
反馈网络
反馈网络结构图 输出的初始状态由输入矢量决定后，随着网络的不 断运行，从输出反馈到输入的信号不断改变，反馈 网络表现出暂态特性，具有收敛或震荡特性。
第三节 人工神经网络应用领域
应用领域
• 模式信息处理和模式识别
图形、符号、手写体及语言识别；雷达及声纳等 目标识别；药物构效关系等化学模式信息辨识； 机器人视觉、听觉；各种最近相邻模式聚类及识 别分类；
• 最优化问题计算
组合优化、条件约束优化，如任务分配、货物调 度、路径选择、组合编码排序、系统规划、交通 管理以及图论中各类问题的求解。
应用领域
• 信息的智能化处理
自然语言处理、市场分析、系统诊断、逻辑推理、 智能机器人等
• 复杂控制
多变量自适应控制、变结构优化控制、并行分布 控制、智能及鲁棒控制等
人工神经网络
多层神经网络—两层以上单层神经网络级联而成
三层神经网络结构图
人工神经网络
几个概念：
输出层：最后一层为网络的输出层。
隐含层：其它各层。
三层网络结构简化图
人工神经网络
各层输出函数：
A1 F1 (W1 * P B1 ) A2 F2 (W2 * A1 B2 )
A3 F3 (W3 * A2 B3 )
人工神经网络
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。
• 信号处理
微弱信号检测、通信、自适应滤波、谱估计及快 速傅里叶变换等
人工神经网络
• 对数S型激活函数：
1 f 1 exp[(n b)]
带有偏差的对数S型激活函数
人工神经网络
• 双曲正切S型激活函数：
1 exp[2(n b)] f 1 exp[2(n b)]
带有偏差的双曲正切S型激活函数
人工神经网络
单层神经元网络模型结构
具有r 个输入分量、s 个神经元的单层神经元网络
人工神经网络
反思期（1969～1982）
• M. L. Minsky和S. Papert， 《Perceptron》，MIT Press，1969年 • “异或”运算不可表示 • 二十世纪70年代和80年代早期的研究结果 • 认识规律：认识 — 实践 — 再认识
人工神经网络
第二高潮期（1983～1990）
人工神经网络
第一节 人工神经网络的概念与发展
T.Kohonen的定义：“人工神经网络是由 具有适应性的简单单元组成的广泛并行互 连的网络，它的组织能够模拟生物神经系 统对真实世界物体所作出的交互反应。”
人工神经网络
历史回顾
萌芽期（20世纪40年代）
第一高潮期（1950～1968）
反思期（1969～1982）
– 由一定数量的基本单元分层联接构成； – 每个单元的输入、输出信号以及综合处理内容 都比较简单； – 网络的学习和知识存储体现在各单元之间的联 接强度上。
人工神经网络
激活转移函数（Activation transfer function）的基本作用：
– 控制输入对输出的激活作用；
– 对输入、输出进行函数转换；
j 1
人工神经网络
人工神经网络的基本概念
• 结构单元：信号的输入、综合处理、输出。 输出信号的强度大小反映该单元对相邻单 元影响的强弱。
• 人工神经网络： 人工神经元之间通过互相 连接形成的网络。
• 连接模式： 神经元之间相互连接的方式。 相互间连接度由连接权值体现。
人工神经网络
人工神经网络构造的基本原则：
第二高潮期（1983～1990）
再认识与应用研究期（1991~）
人工神经网络
萌芽期（20世纪40年代）
人工神经网络的研究最早可以追溯到人类开始研 究自己的智能的时期，到1949年止。 • 1943 年，心理学家 McCulloch 和数学家 Pitts 建立 起了著名的阈值加权和模型，简称为M-P模型。发 表 于 数 学 生 物 物 理 学 会 刊 《Bulletin of Methematical Biophysics》 • 1949年，心理学家D. O. Hebb提出神经元之间突 触联系是可变的假说——Hebb学习律
输入分量pj（j=1，2，…，r） 权值分量wj（j=1，2，…，r）
激活函数 f(· ) 偏差(bias) b
人工神经网络
权值和输入的矩阵形式可以由W的行矢量和 P的列矢量表示：
W [w1
w2
... wr ]
P [ p1
p2 ...
r
pr ]
T
模型的输出矢量表示为：
A f (W * P b) f ( w j p j b)
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