人工神经网络基础
人工神经网络基础_ANN课程笔记 2、深度神经网络
第二章深度神经网络一、概述1、基本概念深度学习（Deep Learning）是一种没有人为参与的特征选取方法，又被称为是无监督的特征学习（Unsupervised Feature Learning）。
深度学习思想的神经网络利用隐含层从低到高依次学习数据的从底层到高层、从简单到复杂、从具体到抽象的特征，而这一特性决定了深度学习模型可以学习到目标的自适应特征，具有很强的鲁棒性。
深度学习的另外一个思想是贪婪算法(greedy algorithm)的思想，其在训练的时候打破了几十年传统神经网络训练方法的“桎梏”，采用逐层训练(greedy layer-wise)的贪婪思想，并经过最后的微调(fine-tuning)，这一训练算法的成功也使得深度学习获得了巨大成功。
传统的模式识别方法：机器学习过程从最初的传感器得到原始的数据，到经过预处理，都是为了第三步和第四步的特征提取和特征选择，而这个耗时耗力的工作一般要靠人工完成。
这种靠人工的，需要大量的专业知识的启发式的特征提取方法注定要限制机器学习的发展，而深度学习的非监督学习阶段的“盲学习”的特性能够解决该问题，即：深度学习在特征提取和选择时是完全自主的，不需要任何的人工干预。
2、神经网络发展受限之处多隐含层的网络容易收敛到参数空间的局部最优解，即偏导数为0 的点，尤其在目标识别中，由于图像的信噪比很低，神经网络很容易陷入局部极小点； 训练算法与网络的初始参数有很大关系，比较容易过拟合；训练速度慢；在误差反向传播的训练算法中，层数越深，误差越小，甚至接近于0，造成训练失败。
误差反向传播算法必须要用到带标签的数据（有导师学习、监督学习），获取带标签的数据十分困难。
3、深度学习的学习算法深度学习的基本模型从形式上来看和神经网络一致，基本的结构单元都是神经元，由神经元组成网络层，整个网络由输入层，隐含层和输出层组成。
在深度学习理论中，一个网络的学习算法每运行一次，只调整一层网络的参数。
人工智能9人工神经网络基础
第九章人工神经网络基础人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是在模拟人脑神经系统的基础上实现人工智能的途径，因此认识和理解人脑神经系统的结构和功能是实现人工神经网络的基础。
而人脑现有研究成果表明人脑是由大量生物神经元经过广泛互连而形成的，基于此，人们首先模拟生物神经元形成人工神经元，进而将人工神经元连接在一起形成人工神经网络。
因此这一研究途径也常被人工智能研究人员称为“连接主义”（connectionism）。
又因为人工神经网络开始于对人脑结构的模拟，试图从结构上的模拟达到功能上的模拟，这与首先关注人类智能的功能性，进而通过算法来实现的符号式人工智能正好相反，为了区分这两种相反的途径，我们将符号式人工智能称为“自上而下的实现方式”，而称人工神经网络称为“自下而上的实现方式”。
人工神经网络中存在两个基本问题。
第一个问题是人工神经网络的结构问题，即如何模拟人脑中的生物神经元以及生物神经元之间的互连方式的问题。
确定了人工神经元模型和人工神经元互连方式，就确定好了网络结构。
第二个问题是在所确定的结构上如何实现功能的问题，这一般是，甚至可以说必须是，通过对人工神经网络的学习来实现，因此主要是人工神经网络的学习问题。
具体地说，是如何利用学习手段从训练数据中自动确定神经网络中神经元之间的连接权值的问题。
这是人工神经网络中的核心问题，其智能程度更多的反映在学习算法上，人工神经网络的发展也主要体现在学习算法的进步上。
当然，学习算法与网络结构是紧密联系在一起的，网络结构在很大程度上影响着学习算法的确定。
本章首先阐述人脑神经系统，然后说明人工神经元模型，进而介绍人工神经网络的基本结构类型和学习方式。
9.1 人脑神经系统人工神经网络是在神经细胞水平上对人脑的简化和模拟，其核心是人工神经元。
人工神经元的形态来源于神经生理学中对生物神经元的研究。
因此，在叙述人工神经元之前，首先介绍目前人们对生物神经元的构成及其工作机理的认识。
第一讲 人工神经网络的基本知识
1.3.2 人工神经元模型
1.3.2 人工神经元模型
一组连接（对应于生物神经元的突触），连接 强度由各连接上的权值表示，权值为正表示激 活，为负表示抑制。 一个求和单元，用于求取各输入信号的加权和 （线性组合). 一个非线性激活函数(作用函数)，起非线性映 射作用并将神经元拘出幅度限制在一定范围内.
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。
1、控制输入对输出的激活作用； 2、对输入、输出进行函数转换； 3、将可能无限域的输入变换成指定的有 限范围内的输出。
几种常用的作用函数
1、阈值函数．
M-P 模型
几种常用的作用函数
2，分段线性函数
它类似于一个放大系数为1 的非线性放大器，当工作 于线性区时它是一个线性 组合器，放大系数趋于无 穷大时变成一个阈值单元。
1、构成
2、工作过程：树突
轴突
突触 其他神经元
1.3.1 生物神经网
3、六个基本特征：
1）神经元及其联接； 2）神经元之间的联接强度决定信号传递的强弱； 3）神经元之间的联接强度是可以随训练改变的； 4 ）信号可以是起 刺激 作用的，也可以是起 抑制 作用 的； 5 ）一个神经元接受的信号的 累积效果 决定该神经元 的状态； 6)每个神经元可以有一个“阈值”。
第二高潮期（1983~1990） 1982年，J. Hopfield提出循环网络，并 将Lyapunov函数作为网络性能判定的 能量函数，阐明了人工神经网络与动力 学的关系，用非线性动力学的方法来研 究人工神经网络的特性，建立了人工神 经网络稳定性的判别依据，指出信息被 存放在网络中神经元的联接上。
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
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。
神经计算基础(人工神经网络基础) PPT
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)
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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
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
人工神经网络的基础知识及应用前景
人工神经网络的基础知识及应用前景人工神经网络是一种模拟仿真人类神经系统的计算模型，其工作原理是通过模拟大量神经元之间的交互作用，实现对输入信号的处理和输出结果的预测。
它已经成为了人工智能领域的重要研究方向，具有广泛的应用前景。
一、神经网络的基本概念一般来说，神经网络的基础是由连接器、神经元和权值组成的。
其中连接器是连接神经元的“线路”，神经元则是神经网络的基本计算单元，而权值则是表示神经元之间连接强度的系数。
这三个元素的组合和调整，形成了新一代人工智能技术的基体。
具体来说，神经网络的基本概念涉及到几个方面：1. 神经元：神经元是神经网络的基本计算单元，类似于人体神经系统中的细胞。
它接收从其他神经元传来的信号并对信号进行处理，最后将信号传递到其他神经元。
2. 连接器：连接器是连接神经元的“线路”，类似于人体神经系统中的神经纤维。
连接器传递信号的强度可以根据权值来调整。
3. 权值：权值表示神经元之间连接强度的系数。
这些权值通过不断的训练和调整，可以使神经网络更好地完成分类、识别等任务。
二、神经网络的工作原理神经网络的工作原理类似于人脑的处理方式。
它由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号并产生输出信号。
在神经网络中，输入信号被送到第一层神经元中，这些神经元处理输入信号并产生一个新的信号传递到下一层神经元中。
最终结果可以通过输出层获得。
整个过程就像是一种类似反馈机制的过程，在反复的输入和输出过程中，神经网络可以不断调整自身的权值，从而获得更好的性能。
三、神经网络的应用前景随着各种深度学习技术的不断发展，神经网络的应用前景也越来越广泛。
以下是一些常见的应用方向：1. 模式识别：神经网络可以用于分析和识别不同类型的图像、文本、语音和视频等数据，帮助人们进行目标识别和分类。
2. 智能控制：神经网络可以用于智能控制，比如在机器人、自动驾驶和自动化生产线上，可以通过神经网络提高自主决策的能力。
3. 自然语言处理：神经网络可以用于自然语言处理和机器翻译等领域，帮助人们更好地理解和利用语言信息。
人工神经网络算法(基础精讲)
26
二、人工神经网络的 学习方法
27
2.1学习机理
学习机理
人工神经网络信息处理可以用数学过程来说明，这个过程可以 分为两个阶段：执行阶段和学习阶段。
学习是智能的基本特征之一，人工神经网络最具有吸引力的特 点是它能从环境中学习的能力，并通过改变权值达到预期的目的。 神经网络通过施加于它的权值和阈值调节的交互过程来学习它的环 境，人工神经网络具有近似于与人类的学习能力，是其关键的方面 之一。
net= wi xi
输出
11
1.5人工神经元模型
上面的神经元模型可以用一个数学表达式进行抽象与概括，从 而得到神经元的数学模型：
n
o f wjxj
j 1
w x 神经元的网络输入记为net，即
n
net=
jj
j 1
12
1.5人工神经元模型
有时为了方便起见，常把-Ɵ也看成是恒等于1的输入X0 的权值 ，这时上面的数学模型可以写成：
神经元和神经网络的关系是元素与整体的关系。 人工神经网络中的神经元常称为节点或处理单元，每个节点均 具有相同的结构，其动作在时间和空间上均同步。
22
1.7人工神经网络模型 人工神经网络的基本属性
1）非线性 2）非局域性 3）非定常性 4）非凸性
23
1.7人工神经网络模型
神经网络模型
神经元的连接方式不同，网络的拓扑结构也不同，人工神经网 络的拓扑结构是决定人工神经网络特征的第二要素，根据神经元之 间连接的拓扑结构不同，可将人工神经网络分成两类，即分层网络 和相互连接型网络。
WT j
人工神经网络基础_ANN课件 第三章
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
人工神经网络基础
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3、常见的神经元激活函数
MP 神经元模型是人工神经元模型的基础，也是神经 网络理论的基础。在神经元模型中，激活函数除了阶跃函 数之外，还有其它形式。不同的激活函数，可构成不同的 神经元模型。
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<1> 对称型Sigmoid函数
f (x) 1ex 1ex
或
f(x)1 1 ee xx , 0
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<1> 层次型神经网络
（3）有反馈的前向神经网络 在层次网络结构中，只在 输出层到输入层存在反馈，即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。这种模式可 用来存储某种模式序列，如神经认知机即属于此类，也可 以用于动态时间序列过程的神经网络建模。
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1、生物神经元
• 树突是树状的神经纤维接收网络，它将电信号传送到细胞体 • 细胞体对这些输入信号进行整合并进行阈值处理 • 轴突是单根长纤维，它把细胞体的输出信号导向其他神经元
神经元的排列和突触的强度(由复杂的化学过程决定)确立了神经网络的 功能。
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13
1、生物神经元
McCulloch-Pitts 模型（MP模型）是世界上第 一个神经计算模型，即人工神经系统。
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18
MP模型：
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MP模型：
称为输出函数或激活函数
MP模型：
求和操作
n
xi w ji u j i j 1
n
激活函数 yi f (xi ) f ( w ji u j i ) j 1
MP模型：
f(x)是激活函数(Activation Function)，也称输出函数。 MP神经元模型中的输出函数为阶跃函数：
其表达式为：
f
(
x)
1 0
, ,
x0 x0
MP模型：
可知当神经元i的输入信号加权和超过阈值时，输出为
“1”，即“兴奋”状态；反之输出为“0”，是“抑制” 状态。
激活函数的基本作用
人工神经网络
人工神经网络概述 前向多层网络 自组织特征映射网络（SOFM）
人工神经网络概述
一 人工神经网络发展 二 生物学基础 三 人工神经网络结构 四 神经网络基本学习算法
一 人工神经网络发展
最早的研究可以追溯到20世纪40年代。1943年， 心理学家loch和数学家Pitts合作提出了形 式神经元的数学模型。这一模型一般被简称M-P神 经网络模型，至今仍在应用，可以说，人工神经网 络的研究时代，就由此开始了。
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。
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。
神经元的排列和突触的强度(由复杂的化学过程决定)确立了神经网络的 功能。
1、生物神经元
生物学研究表明一些神经结构是与生俱来的，而 其他部分则是在学习的过程中形成的。 在学习的过程中，可能会产生一些新的连接，也 可能会使以前的一些连接消失。这个过程在生命 早期最为显著。
2、突触的信息处理
生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出； 神经元各组成部分的功能来看，信息的处理与传
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
一 人工神经网络发展
1982年，美国加州工学院物理学家Hopfield提出了离散 的神经网络模型，标志着神经网络的研究又进入了一个新 高潮。1984年，Hopfield又提出连续神经网络模型，开 拓了计算机应用神经网络的新途径。
1986年，Rumelhart和Meclelland提出多层网络的误差 反传(back propagation)学习算法，简称BP算法。解决 了多层前向神经网络的学习问题，证明了多层神经网络具 有很强的学习能力，它可以完成许多学习任务，解决许多 实际问题。
1—150m／s之间 信息传递时延和不应期，一般为0.3～lms 可塑性，突触传递信息的强度是可变的，即具有学习功能 存在学习、遗忘或疲劳（饱和）效应
对应突触传递作用增强、减弱和饱和
三 人工神经网络结构
人工神经网络 人工神经元模型 常见的神经元激发函数 人工神经网络典型结构
二、人工神经元模型
递主要发生在突触附近； 当神经元细胞体通过轴突传到突触前膜的脉冲幅
度达到一定强度，即超过其阈值电位后，突触前 膜将向突触间隙释放神经传递的化学物质； 突触有两种类型，兴奋性突触和抑制性突触。前 者产生正突触后电位，后者产生负突触后电位。
3、信息传递功能与特点
具有时空整合能力 不可逆性，脉冲只从突触前传到突触后，不逆向传递 神经纤维传导的速度，即脉冲沿神经纤维传递的速度，在
1943 ， 神经 生 理 学 家 McCulloch 和 数 学 家 Pitts 基于早期神经元学说，归纳总结了生物神经 元的基本特性，建立了具有逻辑演算功能的神经元 模型以及这些人工神经元互联形成的人工神经网络 ，即所谓的 McCulloch-Pitts 模型。
McCulloch-Pitts 模型（MP模型）是世界上第 一个神经计算模型，即人工神经系统。
1969年，人工智能学者专著《感知机》的发表，从数学上 严格论证了简单的线性感知机不能解决“异或”（XOR） 问题。同时也指出如果在感知器中引入隐含神经元，增加 神经网络的层次，可以提高神经网络的处理能力，但是却 无法给出相应的网络学习算法。于是，从20世纪60年代末 期起，人工神经网络的研究进入了低潮。
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
1、生物神经元
• 树突是树状的神经纤维接收网络，它将电信号传送到细胞体 • 细胞体对这些输入信号进行整合并进行阈值处理 • 轴突是单根长纤维，它把细胞体的输出信号导向其他神经元
人工神经网络属于此类
一 人工神经网络发展
人工神经网络概念：
人工神经网络：
就是把一个描述生物神经网络运行机理和工 作过程的抽象和简化了的数学-物理模型， 表达成为一个以其中的人工神经元为节点、 以神经元之间的连接关系为路径权值的有向 图，再用硬件或软件程序实现该有向图的运 行，其稳态运行结果体现生物神经系统的某 种特殊能力。
一 人工神经网络发展
自20世纪80年代中期以来，世界上许多国家掀 起了神经网络的研究热潮，可以说神经网络已 成为国际上的一个研究热点。
一 人工神经网络发展
神经网络研究的两大派：
主要包括:生物学家、物理学家和心理学家
研究目的：给出大脑活动的精细模型和描述。
主要包括:工程技术人员
主要目的：怎样利用神经网络的基本原理，来构 造解决实际问题的算法，使得这些算法具有有趣 的和有效的计算能力。