人工智能之人工神经网络(PDF 23页)

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人工神经网络

人工神经网络
• 输入层: 被记作第0层。该层负责接收来自 网络外部信息
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))

人工神经网络教程

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。

人工神经网络技术

人工神经网络技术

BP网络与BP学习算法
❖ BP学习过程可以描述如下: ①工作信号正向传播:输入信号从输入层经隐单元,传向输出层,
在输出端产生输出信号,这是工作信号的正向传播。在信号向 前传递过程中网络的权值是固定不变的,每一层神经元的状态 只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输 出,则转入误差信号反向传播。 ②误差信号反向传播,网络的实际输出与期望输出之间差值即为 误差信号,误差信号由输出端开始逐层反向传播,这是误差信 号的反向传播。在误差信号反向传播的过程中,网络的权值由 误差反馈进行调节。通过权值的不断修正使网络的实际输出更 接近期望输出。
第4页,本讲稿共25页
神经网络基本数学模型
❖ 经过对生物神经元的长期广泛研究,1943年美国心理学家麦卡洛 克(W.McCulloch)和数理学家皮茨(W.Pitts)根据生物神经元生 物电和生物化学的运行机理提出神经元的数学模型,即著名的MP模 型。
❖ 一个典型的人工神经元MP模型如图所示。
x1
第10页,本讲稿共25页
神经网络的学习
②无导师学习 无导师学习包括强化学习和无监督学习。强化学习是模仿生物
在“试探—评价”的环境中获得知识,改进行动方案以适应环境 的特点,具有向环境学习已增长知识的能力。在无监督学习中没 有外部导师或评价系统来统观学习过程,而是提供一个关于网络 学习表示方法质量的测量尺度,根据该尺度将网络的自由参数最 优化。一旦网络与输入数据的统计规律性达成一致,就能够形成 内部表示方法来为输入特征编码,并由此自动得出新的类别。
第15页,本讲稿共25页
神经网络工具箱
❖ 在MATLAB的命令窗口键入“nntool”命令,即可进入下图所示 的图形用户窗口界面(GUI)。
第16页,本讲稿共25页

人工神经网络基础文档资料

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。

人工智能9人工神经网络基础

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。

人工智能-人工神经网络

人工智能-人工神经网络

人工智能—人工神经网络计算机科学与技术一班2007117009吕晨人工智能—人工神经网络摘要人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN),人工智能的重要组成部分,是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

关键字人工智能,人工神经网络,神经元引言在计算机技术与网络技术高速发展的今天,更多的人将目光投向了人机交互与人工智能,这样的聚焦促使了人工智能的快速前进,在现今生活的方方面面,像专家系统,模式识别,数字图像处理等这些智能化的技术系统都分别应用在了医学,人类学等研究中,为人们带来了更大的便利。

在人工智能的研究中,牵扯到非常庞大的学科知识,像生物学,心理学,仿生学等等,就个人对人工智能这一词语的字面理解,本人认为:人工智能的终极目标就是将机器改进成可以与人们进行互动,进行交流,达到思想上的拟合。

当然这与人机交互还是有非常大的区别的,人机交互的人机交流仅仅是停留在界面与人心理适应程度的契合上,通俗的说,人机交互就是只是做了表面的功夫,还是要人类去告诉机器要怎么样做,去亲自操作更种功能。

而人工智能的目标是将机器改进成就像人与人之间一样,人与机器可以就疑难问题进行讨论,模拟,测试,最终得出正确的结论。

这样的话,就要将机器根据人脑中的神经构造来进行改进,从而达成目标。

现在我们就来进一步的讨论人工神经网络在人工智能中的作用。

首先,我们需要先了解什么是人工神经网络。

人工神经网络跟人脑的神经网络有密不可分的关系。

脑是人体的中枢神经系统。

外界环境以声、光、热化学分子等形式的信号,作用于人的感觉器官,形成听觉、视觉、嗅觉和触觉。

感觉器官接受到的信号,以串并联的方式,将信号传至大脑;人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式,这是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。

虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

人工智能神经网络

人工智能神经网络

人工智能神经网络人工智能神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)是一种模拟人脑神经网络的计算模型。

它由一些简单的单元(神经元)组成,每个神经元都接收一些输入,并生成相关的输出。

神经元之间通过一些连接(权重)相互作用,以完成某些任务。

神经元神经元是神经网络中的基本单元,每个神经元都有多个输入和一个输出。

输入传递到神经元中,通过一些计算生成输出。

在人工神经网络中,神经元的模型是将所有输入加权求和,将权重乘以输入值并加上偏差值(bias),然后将结果带入激活函数中。

激活函数决定神经元的输出。

不同类型的神经元使用不同的激活函数,如Sigmond函数、ReLU函数等。

每个神经元的输出可以是其他神经元的输入,这些连接和权重形成了一个图,即神经网络。

神经网络神经网络是一种由多个神经元组成的计算模型。

它以输入作为网络的初始状态,将信息传递到网络的每个神经元中,并通过训练来调整连接和权重值,以产生期望的输出。

神经网络的目的是通过学习输入和输出之间的关系来预测新数据的输出。

神经网络的设计采用层次结构,它由不同数量、形式和顺序的神经元组成。

最简单的网络模型是单层感知器模型,它只有一个神经元层。

多层神经网络模型包括两种基本结构:前向传播神经网络和循环神经网络。

前向传播神经网络也称为一次性神经网络,通过将输入传递到一个或多个隐藏层,并生成输出。

循环神经网络采用时间序列的概念,它的输出不仅与当前的输入有关,还与以前的输入有关。

训练训练神经网络是调整其连接和权重值以达到期望输出的过程。

训练的目的是最小化训练误差,也称为损失函数。

训练误差是神经网络输出与期望输出之间的差异。

通过训练,可以将网络中的权重和偏置调整到最佳值,以最大程度地减小训练误差。

神经网络的训练过程通常有两种主要方法:1.前向传播: 在此方法中,神经网络的输入通过网络经过一种学习算法来逐步计算,调整每个神经元的权重和偏置,以尽可能地减小误差。

人工神经网络ANN

人工神经网络ANN

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目录
人工神经网络ANN概 述
01
人工神经网络ANN的 组成结构
02
人工神经网络 ANN概述
什么是人工神经网络ANN
定义:人工神经网络(ANN)是一种模拟人脑神经元网络的机器学习算法 结构:由输入层、隐藏层和输出层组成,各层之间通过权重连接 学习方式:通过反向传播算法不断调整权重,使输出结果更加准确 应用领域:图像识别、语音识别、自然语言处理等
前向传播:输入信号通过神经元网络传递,计算输出结果
反向传播:根据输出结果调整神经元权重,降低误差
人工神经网络 ANN的组成结构
输入层
定义:输入层是人工神经网络中的第一层,负责接收来自外界的输入数据 特点:输入层通常由多个神经元组成,每个神经元负责接收一部分输入数据 功能:将输入数据转换为神经网络可以处理的内部表示,为后续的隐藏层提供输入 类型:根据具体的应用场景和任务,输入层可以具有不同的类型和结构
人工神经网络ANN的发展历程
早期阶段:感知机 模型,多层感知器
90年代:BP算法 的提出,多层感知 器的发展
21世纪初:深度 学习的兴起,卷积 神经网络、循环神 经网络等新型网络 的涌现
近年来:自编码器 、生成对抗网络等 新型网络结构的出 现和应用
人工神经网络ANN的基本原理
神经元模型:模拟生物神经元的基本功能
隐藏层
隐藏层定义 隐藏层作用 隐藏层结构 隐藏层参数训练
输出层
定义:输出层是人工神经网络中的最后一层,负责将网络的处理结果输出到外部 功能:输出层将前一层神经元的输出作为输入,通过激活函数将输入转化为具体的输出值 类型:常见的输出层类型包括全连接层、softmax层等 作用:输出层的设计直接影响着人工神经网络的分类或回归任务的准确性

《人工智能》人工神经网络2

《人工智能》人工神经网络2
卷积神经网络较一般神经网络在图像处理方面有如下优点:
a)输入图像和网络的拓扑结构能很好的吻合; b)特征提取和模式分类同时进行,并同时在训练中产生; c)权重共享可以减少网络的训练参数,使神经网络结构变得更简单,适应性更强。
人工智能
2021/5/28
31 经典例子:文字识别系统LeNet-5
LeCun-LeNet 1998
001100
-3 1 0 -3
100010
*
-1 1 -1 = -3 -3 0 1
-1 -1 1
010010
kernel 1
3 -2 -2 -1
001010
6 x 6 image
左上9宫格和左下9宫格具有相同特征图案,虽然位置不同,但可 以用一个kernel来detect。 输出矩阵左上和左下角为最大值,说明对应得特征(如斜对角线 为1)出现在图像得左上和左下。
image
1 -1 -1 -1 1 -1 -1 -1 1
-1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 -1
convolution
x 1 0 0 0 0 1
1
Fully-connected
010010 001100
x2
100010
010010
001010
x36
… …
… …
完整的CNN网络
3
0
-1
1
3 0
000100100100100100010010010010010010001001001001001001001000001000001000010111010111010111100000100000100000
1 1 -1-1 -1-1
-1-111 1-1-1-1-1

人工智能基础之人工神经网络与深度学习介绍课件

人工智能基础之人工神经网络与深度学习介绍课件

发展前景
01
人工智能将广泛 应用于各个领域, 如医疗、金融、
教育等
02
人工智能将推动 产业升级,提高
生产效率
03
人工智能将促进 社会创新,提高 人们的生活质量
04
人工智能将带来 新的就业机会, 同时也可能引发
一些社会问题
05
人工智能将推动 科学研究,如生 物科学、物理学

06
人工智能将促进 国际合作,共同 应对全球性问题
深度学习模型
1
卷积神经网络 (CNN):用于 图像处理和识别
4
生成对抗网络 (GAN):用于 生成新数据或图像
2
循环神经网络 (RNN):用于 序列数据处理和预

5
自编码器 (Autoencoder ):用于数据降维
和特征提取
3
长短时记忆网络 (LSTM):用于 处理长序列数据
6
强化学习 (Reinforcement Learning):用于
01
02
03
04
人工智能的定义:模拟 人类智能的机器系统
人工智能的应用领域: 包括医疗、金融、教育、
交通等多个领域
人工智能发展历程
01
符号主义:基 于逻辑和符号 推理的人工智

04
强化学习:基 于智能体和环 境交互的人工
智能
02
连接主义:基 于神经网络和 深度学习的人
工智能
05
生成对抗网络: 基于生成器和 判别器的人工
自主决策:人工 智能系统能够自 主做出决策,无
需人工干预
面临的挑战
数据安全与隐私问题:如何保护用 户数据隐私,防止数据泄露和滥用
伦理问题:如何解决人工智能带来的 道德和伦理问题,如自动驾驶汽车事 故责任问题

人工神经网络ArtificialNeuralNetworks

人工神经网络ArtificialNeuralNetworks
A、B口工作为方式0时,共有16种组合方式 D4D3D1D0 方式1, 选通输入/输出方式 当A口(或B口)工作于方式1时,可指定为输入/输出,但同 时要用到3根C口的线作连络信号。 A口、B口中有一个为方式1时,余下13根可为方式0(入/出) A口、B口同为方式1时,余下2根C口线可为输入/出 联线定义固定,不可更改,见图
2019/10/28
26
§3 I/O扩展
3-1多功能芯片的扩展
* 8255A芯片
方式2
对INTE的控制:即对上面所述INTR的开闭,它由C口的相
应位控制,是1为允许中断,
入 PC4 A口(方式1
入 PC2 B口 (方式1)
方式2) 出 PC6
出 PC2
控制位写入C口,是通过写入控制寄存器(A0、A1为1 1)
2019/10/28
5
§1 最小系统与程序存储器的扩展
1-2用多片EPROM扩展程序存储器 c. 译码法,用得多 如上面的P2。4,P1。5,P1。6,P1。7片选可用P2。4,P2。5地址线, 用 2-4 译 码 器 得 到 , 此 时 就 不 必 考 虑 其 它 问 题 , 可 当 成 1 片 16KEPROM使用。 d. 超过64K时,要用控制线作片选,而且应注意在第1片用完 后要发出第2片的片选信号
2019/10/28
2
§1 最小系统与程序存储器的扩展
1-1最小系统 8031片内无程序存储器,下面对8031扩展2k程序存储器,
组成一个最小系统 ,见图
在系统扩展时,通常用到地址锁存器,常用的有74LS373 和74LS374等芯片,见图
2019/10/28
3
§1 最小系统与程序存储器的扩展
1-2用多片EPROM扩展程序存储器 在设计系统时有时会用到多片EPROM,例如需要8k程序存储器, 当只提供2732(4k)时,要用2片2732。 再例如,需要超过64k的程序存储器时,一般也用多片实现。 扩展多片EPROM的连线方式。 a.二片情况,如图 用邻近各芯片所用的最高位的一根地址线作片选,其余一样, 这种方法最常用 在0000H~1FFFH时为低8K,此时P2。5为0,访问第1片。 在2000H~3FFFH时为高8K,此时P2。5为1,访问第2片。

人工神经网络.pdf

人工神经网络.pdf
更新
y(t )(w(t − 1) ∗ x(t )) > 0 . y(t )(w(t − 1) ∗ x(t )) ≤ 0
( x (t ) 分错)
控制收敛速度的参数
5.1 感知机

学习算法收敛性:
对线性可分的数据有下面的定理。
定理(Novikoff):假设训练数据有界 x(i ) ≤ D, 两类样本的最大边界距离(maximal margin)为 2ρ (线性SVM)。则当学习速度参数η = 1 时, 2 次更新就会收敛。 D 感知机学习算法至多做
x2
x1 0 0 1 1
A
B
B
A
x1
5.2 多层感知机

解决XOR问题
x2
A
B
B
A
x1
5.2 多层感知机

两层神经网络解决XOR问题的真值表
第一层
x1 0 0 1 1
x2 0 1 0 1
y1 0 1 1 1
y2 0 0 0 1
第二 层 B(0) A(1) A(1) B(0)
y2
B
BLeabharlann Ay15.2 多层感知机
5.2 多层感知机

例: (XOR问题)

问题的提出以及重要性:



1956-1958年Rosenblatt提出感知机,是为了实现 另一种形式(模拟)的计算机。与数字计算机形 成鲜明对照。 数字计算机是用逻辑门电路实现的。逻辑门电路 的设计:AND, OR, NOT; 实际上,数字计算机的所有逻辑电路都是用XOR 门实现的。
MLPs具有一致逼近能力,因此可以学习这个函 数,也就解决了XOR问题。后面要讲到的RBF网 络也是一致逼近子,也可以解决XOR问题。

人工神经网络

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。

人工智能:人工神经网络及其应用

人工智能:人工神经网络及其应用
29
8.2 BP神经网络及其学习算法
8.2.1 BP神经网络的结构 8.2.2 BP学习算法 8.2.3 BP算法的实现
30
8.2.2 BP学习算法
两个问题:
(1)是否存在一个BP神经网络能够逼近给定的样本或者函数。
( 2)如何调整BP神经网络的连接权,使网络的输入与输出与 给定的样本相同。
Introduction of Artificial Intelligence
第 8 章 人工神经网络及其应用
第8章 人工神经网络及其应用
人工神经网络是对人脑或生物神经网络若干基本特 性的抽象和模拟。为机器学习等许多问题的研究提 供了一条新的思路,目前已经在模式识别、机器视 觉、联想记忆、自动控制、信号处理、软测量、决 策分析、智能计算、组合优化问题求解、数据挖掘 等方面获得成功应用。
1
e T s
s Ts 1
18
8.1 神经元与神经网络
8.1.1 生物神经元的结构 8.1.2 神经元的数学模型 8.1.3 神经网络的结构与工作方式
19
8.1.3 神经网络的结构与工作方式
决定人工神经网络性能的三大要素:
神经元的特性。 神经元之间相互连接的形式——拓扑结构。 为适应环境而改善性能的学习规则。
pk 1
pk 1
uik
wikj
y
k j
1
i

wikj
y
k j
1
j 1
j0
yik ( y0k 1 i , wik0 1)
yik

f
(uik
)

1
1 e sik
i 1, 2 ,..., p k

AI的人工神经网络

AI的人工神经网络

AI的人工神经网络人工智能,深度学习和机器学习,不论你现在是否能够理解这些概念,你都应该学习。

否则三年内,你就会像灭绝的恐龙一样被社会淘汰。

——马克·库班(NBA小牛队老板,亿万富翁)我们正经历一场大革命,这场革命就是由大数据和强大电脑计算能力发起的。

人工智能的底层模型是"神经网络"(neural network)。

许多复杂的应用(比如模式识别、自动控制)和高级模型(比如深度学习)都基于它。

学习人工智能,一定是从它开始。

人工神经网络人工神经网络是模拟人和动物的神经网络的某种结构和功能的模拟,所以要了解神经网络的工作原理,所以我们首先要了解生物神经元。

其结构如下图所示:从上图可看出生物神经元它包括,细胞体:由细胞核、细胞质与细胞膜组成;轴突:是从细胞体向外伸出的细长部分,也就是神经纤维。

轴突是神经细胞的输出端,通过它向外传出神经冲动;树突:是细胞体向外伸出的许多较短的树枝状分支。

它们是细胞的输入端,接受来自其它神经元的冲动;突触:神经元之间相互连接的地方,既是神经末梢与树突相接触的交界面。

对于从同一树突先后传入的神经冲动,以及同一时间从不同树突输入的神经冲动,神经细胞均可加以综合处理,处理的结果可使细胞膜电位升高;当膜电位升高到一阀值(约40mV),细胞进入兴奋状态,产生神经冲动,并由轴突输出神经冲动;当输入的冲动减小,综合处理的结果使膜电位下降,当下降到阀值时。

细胞进入抑制状态,此时无神经冲动输出。

“兴奋”和“抑制”,神经细胞必呈其一。

突触界面具有脉冲/电位信号转换功能,即类似于D/A转换功能。

沿轴突和树突传递的是等幅、恒宽、编码的离散电脉冲信号。

细胞中膜电位是连续的模拟量。

神经冲动信号的传导速度在1~150m/s之间,随纤维的粗细,髓鞘的有无而不同。

神经细胞的重要特点是具有学习功能并有遗忘和疲劳效应。

总之,随着对生物神经元的深入研究,揭示出神经元不是简单的双稳逻辑元件而是微型生物信息处理机制和控制机。

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1第八章人工神经网络吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐28.1 神经网络的基本概念及组成特性8.1.1 生物神经元的结构与功能特性从广义上讲,神经网络通常包括生物神经网络与人工神经网络两个方面。

生物神经网络是指由动物的中枢神经系统及周围神经系统所构成的错综复杂的神经网络,它负责对动物肌体各种活动的管理,其中最重要的是脑神经系统。

人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的软、硬件处理单元,经广泛并行互连,由人工方式建立起来的网络系统。

生物神经元就通常说的神经细胞,是构成生物神经系统的最基本单元,简称神经元。

神经元主要由三个部分构成,包括细胞体、轴突和树突,其基本结构如图所示。

1. 生物神经元的结构生物神经元结构吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐3从生物控制论的观点来看,作为控制和信息处理基本单元的神经元,具有下列一些功能与特性。

2. 神经元的功能特性(1)时空整合功能神经元对于不同时间通过同一突触传入的信息,具有时间整合功能;对于同一时间通过不同突触传入的信息,具有空间整合功能。

两种功能相互结合,使生物神经元具有时空整合的输入信息处理功能。

(2)神经元的动态极化性尽管不同的神经元在形状及功能上都有明显的不同,但大多数神经元都是以预知的确定方向进行信息流动的。

(3)兴奋与抑制状态神经元具有两种常规工作状态,即兴奋状态与抑制状态。

(4)结构的可塑性突触传递信息的特性是可变的,随着神经冲动传递方式的变化,其传递作用可强可弱,所以神经元之间的连接是柔性的,这称为结构的可塑性。

吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐4(5)脉冲与电位信号的转换突触界面具有脉冲与电位信号的转换功能。

(6)突触延期和不应期突触对信息的传递具有时延和不应期,在相邻的两次输入之间需要一定的时间间隔,在此期间,不影响激励,不传递信息,这称为不应期。

(7)学习、遗忘和疲劳由于结构可塑性,突触的传递作用有增强、减弱和饱和,所以,神经细胞也具有相应的学习、遗忘或疲劳效应(饱和效应)。

8.1.2 人工神经网络的组成与结构人工神经网络(Artificial Neural Nets, ANN)是由大量处理单元经广泛互连而组成的人工网络,用来模拟脑神经系统的结构和功能。

这些处理单元称作人工神经元。

人工神经网络可以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。

在有向图中,人工神经元就是对生物神经元的模拟,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。

1. 人工神经网络组成吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐5如图所示为人工神经网络组成略图。

它由多个人工神经元相互连接组成。

图中,圆表示神经元的细胞体;x 表示该神经元的外部输入;w为该神经元分别与各输入间的连接强度,称为连接权值。

对ANN中的某个人工神经元来说,来自其他神经元的输入乘以权值,然后相加。

把所有总和与阈值电平比较,当总和高于阈值电平时,其输出为1;否则,输出为0。

吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐6对于人工神经网络系统中的每个神经元来说,它可以接受一组来自系统中其他神经元的输入信号,每个输入对应一个权,所有输入的加权和决定该神经元的激活状态。

这里,每个权就相当于突触的“连接强度”。

2. 人工神经元的工作过程对于某个神经元来说,假设来自其他神经元i的信息为x i ,它们与本神经元的互相作用强度即连接权值为w i ,i=0,1,…,n-1,神经元的内部阈值为θ。

那么本神经元的输入为:∑−=1n i ii x w )(1∑−=−=n i i i x w f y θ神经元的输出为:式中,x i 为第i个元素的输入,w i 为第i个神经元与本神经元的互联权重。

f称为激发函数或作用函数,它决定神经元的输出。

神经元的输出为1或0取决于其输入之和大于或小于内部阈值θ。

令,称为激活值。

∑−=−=1n i i i x w θσ吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐8分段线性函数可以看做是一种最简单的非线性函数,它的特点是将函数的值域限制在一定的范围内,其输入、输出之间在一定范围内满足线性关系,一直延续到输出为最大域值为止。

但当达到最大值后,输出就不再增大。

这个最大值称做饱和值。

S型函数是一个有最大输出值的非线性函数,其输出值是在某个范围内连续取值的。

以它为激活函数的神经元也具有饱和特性。

双曲正切型函数实际只是一种特殊的S型函数,其饱和值是-1和1。

在人工神经网络中,各神经元的不同连接方式就构成了网络的不同连接模型。

3. 人工神经网络的结构常见的连接模型有:前向网络从输入层到输出层有反馈的网络层内有互联的网络网络内任意两个神经元都可以互联的互联网络。

吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐9按网络的性能划分,可分为连续型和离散型网络,又可分为确定型和随机型网络;4. 人工神经网络的分类及其主要特征按网络的拓扑结构划分,可分为反馈网络和无反馈网络;按网络的学习方法划分,可分为有教师的学习网络和无教师的学习网络;按连接突触的性质划分,可分为一阶线性关联网络和高阶非线性关联网络;从不同的角度进行划分,神经网络模型可以得到不同的分类结果:人工神经网络具有以下主要特征:(1)能较好的模拟人的形象思维;(2)具有大规模并行协同处理能力;(3)具有较强的学习能力;(4)具有较强的容错能力和联想能力;(5)是一个大规模自组织、自适应的非线性动力系统。

吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐118.2.2 单层感知器模型的学习算法Rosenblatt提出感知器模型中连接权值参数的学习算法,其基本思想为:首先把连接权和阈值初始化为较小的非零随机数;然后把有n个连接权值的输入送入网络;经加权运算处理,得到的输出如果与所期望的输出有较大的差别,就对连接权值参数按照某种算法进行自动调整;经过多次反复,直到所得到的输出与所期望的输出间的差别满足要求为止。

单层感知器具体学习算法(仅考虑只有一个输出的情况):设x i (t)是时刻t感知器的输入(i=1,2,…,n),ωi (t)是相应的连接权值,y(t)是实际的输出,d(t)是所期望的输出,且感知器的输出或者为1,或者为-1,则单层感知器的学习算法为:(1)初始化连接权和阈值。

给ωi(t) (i=1,2,…,n)及θ分别赋予一个较小的非零随机数,作为它们的初始值。

ωi(0)是时刻t=0时第i个输入的连接权值;θ是输出节点中的阈值。

吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐12(2)输入一个训练参数X=(x 1(t),x 2(t),…,x n (t))和期望输出d(t)。

(3)计算网络的实际输出(4)计算实际输出与期望输出的差值为DEL=d(t)-y(t)如果DEL<ε(ε是一个很小的正数),则网络训练学习结束;否则转第(5)步。

(5)调整连接权值为ωi (t+1)=ωi (t)+η[d(t)-y(t)]x i (t) (i=1,2,…,n)其中0<η≤1,是一个增益因子,用于控制修改速度,也称为增益或学习速度。

(6)返回(2)步。

上述算法表明,网络连接权值的学习是一个迭代过程,在第(2)步~第(6)步间反复进行,直到网络的实际输出与所期望的输出间的误差达到要求时为止。

这时,所得到的网络权值ωi (i=1,2,…,n)即是通过训练数据学习到的网络连接参数。

),...,2,1())()(()(1n i t x t f t y ni i i =−=∑=θω吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐18B-P算法理论基础牢固,推导过程严谨,物理概念清晰及通用性好等优点,所以,它是目前用来训练前向多层网络较好的算法。

B-P算法也有一些缺点,主要表现在:(1)该学习算法的收敛速度慢,常常需要成千上万次的迭代,而且随着训练样例维数的增加,网络性能会变差。

(2)网络中隐节点个数的选取尚无理论上的指导。

(3)从数学角度看,B-P算法是一种梯度最速下降法,这就可能出现局部极小的问题。

当出现局部极小时,从表面上看,误差符合要求,但这时所得到的解并不一定是问题的真正解。

所以,B-P算法是不完备的。

B-P学习算法在训练前向多层网路时,最重要的一步就是计算网络中各神经元间的连接权值修正量△W jk 。

为了计算△W jk ,在反向传播时δ的计算很重要。

下面举例说明反向传播时δ的计算方法。

8.3.3 反向传播计算的举例吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐21离散网络模型是一个离散时间系统,每个神经元只有两种状态,可以用1和0来表示,由连接权值W ij 所构成的矩阵是一个对角线为0的对称矩阵,即⎩⎨⎧=≠=ji j i W W ij ij 若若0Hopfiled网络离散模型有两种工作模式:一种称为串行或异步方式,另一种称为并行或同步方式。

所谓串行方式,是指在任一时刻t,只有一个神经元i发生状态变化,而其余的神经元保持状态不变。

所谓并行方式,是指在任一时刻t,都有部分或全体神经元同时改变状态。

为了更好地用人工神经元模拟人脑神经元,1984年,Hopfield又提出了连续时间的神经网络,在这种神经网络中,个节点可在0~1的区间内取任一实数值。

Hopfield网络是一种非线性的动力网络,可通过反复的网络动态迭代来求解问题,这是符号逻辑方法所不具有的特性。

在求解某些问题时,其求解问题的方法与人类求解问题的方法很相似,虽然所求得的解不是最佳解,但其求解速度快,更符合人们日常解决问题的策略。

吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐22(1)设置连接权值。

8.4.2 Hopfield 网络的学习算法⎪⎩⎪⎨⎧=≠=∑−=j i j i x x W m s s j s i ij 01010)0(−≤≤=n i x y ii 10))(()1(10−≤≤=+∑−=n j t y W f t y n i i ij j 其中,x i s 是s类样例的第i个分量,它可以为1或0,样例类别数为m,节点数为n。

(2)未知类别样本初始化。

其中,y i (t)为节点i在t时刻的输出,当t=0时,y i (0)就是节点i的初始值,x i 为输入样本的第i个分量。

(3)迭代直到收敛。

其中,f为阈值型激发函数。

该过程一直迭代到不再改变节点的输出为止。

这时各节点的输出与输入样例达到最佳匹配。

(4)转(2)步继续。

吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐。

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