第四章cpn人工神经网络
人工神经网络基础与应用-幻灯片(1)
4.4.2 根据连接方式和信息流向分类
反馈网络
y1 y2 ... y n 特点
仅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，故 可用来存储某种模式序列。
应用
x 1 x 2 .... xn
神经认知机，动态时间序列 过程的神经网络建模
25
4.4.2 根据连接方式和信息流向分类
w ij : 从ui到xj的连接权值（注意其下标与方向）；
s i : 外部输入信号；
y i : 神经元的输出
18
4.3.2 人工神经元的激励函数
阈值型 f １ ０
分段线性型
f
f max k
f
Neit10
Nei t0 Nei t0
Net i
0
0NietNie0 t
fNiet kNietNie0tNie0tNietNi1 et
典型网络
回归神经网络（RNN）
x 1 x 2 .... xn
27
第4.5节 人工神经网络的学习
连接权的确定方法： （1）根据具体要求，直接计算出来，如Hopfield网络作 优化计算时就属于这种情况。 （2）通过学习得到的，大多数人工神经网络都用这种方 法。
学习实质： 针对一组给定输入Xp (p=1,2,…, N )，通过学习使网络动态 改变权值，从而使其产生相应的期望输出Yd的过程。
树 突
细胞核 突
触
细胞膜 细胞体
轴 突
来自其 它细胞 轴突的 神经末 稍
神经末稍
11
4.2.1 生物神经元的结构
突触：是神经元之间的连接 接口。一个神经元，通过其 轴突的神经末梢，经突触与 另一个神经元的树突连接， 以实现信息的传递。
《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
CPN神经网络
三.CPN网络学习和工作规则
假定输入层有N个神经元，P个连续值的输入模式为 Ak (a1k , a2k , aNk )，竞 争层有Q个神经元，对应的二值输出向量为 Bk (b1k ,b2k , bQk ) ，输出层有M个 神经元，其连续值的输出向量为 C'k (c1'k ,c2'k , cM'k ) ， 目标输出向量为
N
Wg max aik w ji max s j
j1,2, ,Q i1
j1,2, ,Q
将神经元g的输出设定为1，其余竞争层神经元的输出设定为0：
1 b j 0
jg jg
(6)将连接权向量 Wg 按照下式进行修正：
wgi(t 1) wgi(t) (aik wgi(t)) i 1,2, , N
二.CPN网络结构
CPN网络的基本思想是，由输入层至输出层，网络按照SOM学习 规则产生竞争层的获胜神经元，并按这一规则调整相应的输入层至竞争 层的连接权；由竞争层到输出层，网络按照基本竞争型网络学习规则， 得到各输出神经元的实际输出值，并按照有教师型的误差校正方法，修 正由竞争层到输出层的连接权。经过这样的反复学习，可以将任意的输 入模式映射为输出模式。
if P(i,:)==[0 0 0] P(i,:)=P(i,:);
else P(i,:)=P(i,:)/norm(P(i,:));
end end
四.CPN神经网络实例
%开始训练 while epoch>0 for j=1:29
%归一化正向权值w for i=1:13 w(i,:)=w(i,:)/norm(w(i,:)); s(i)=P(j,:)*w(i,:)'; end
《人工神经网络》课件
拟牛顿法
改进牛顿法的不足，使用正定矩阵近 似Hessian矩阵，提高优化效率。
共轭梯度法
结合梯度下降法和共轭方向的思想， 在每一步迭代中选择合适的共轭方向 进行搜索。
遗传算法
模拟生物进化过程的优化算法，通过 选择、交叉、变异等操作寻找最优解 。
正则化技术
L1正则化
对权重参数的绝对值进行惩罚总结词
自然语言处理是利用人工神经网络对自然语言文本进行分析和处理的技术。
详细描述
自然语言处理是实现人机文本交互的关键技术之一，通过训练神经网络对大量文本数据进 行学习，可以实现对文本的自动分类、情感分析、机器翻译等功能。
具体应用
在社交媒体领域，自然语言处理技术可以用于情感分析和舆情监控；在新闻媒体领域，可 以用于新闻分类和摘要生成；在机器翻译领域，可以用于实现多语言之间的自动翻译。
06
人工神经网络的未 来展望
新型神经网络模型的研究
持续探索新型神经网络模型
随着技术的不断发展，新型神经网络模型的研究将不断涌现，以解决传统模型无法处理 的复杂问题。这些新型模型可能包括更复杂的拓扑结构、更高效的参数优化方法等。
结合领域知识进行模型设计
未来的神经网络模型将更加注重与领域知识的结合，以提高模型的针对性和实用性。例 如，在医疗领域，结合医学影像和病理学知识的神经网络模型能够更准确地辅助医生进
THANKS
感谢您的观看
文字、人脸等目标的技术。
02 03
详细描述
图像识别是人工神经网络应用的重要领域之一，通过训练神经网络对大 量图像数据进行学习，可以实现对图像的自动分类、目标检测、人脸识 别等功能。
具体应用
在安防领域，图像识别技术可以用于人脸识别和视频监控；在医疗领域 ，可以用于医学影像分析；在电商领域，可以用于商品图片的自动分类 和检索。
人工神经网络基础文档资料
<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。
人工神经网络原理第4章习题参考答案
1. 试比较BP 学习算法与感知机学习算法的异同。
同：两种学习算法均基于纠错学习规则，采用有指导的学习方式，根据来自输出节点的外部反馈（期望输出）调整连接权，使得网络输出节点的实际输出与外部的期望输出一致。
异：感知机学习算法中，隐含层处理单元不具备学习能力，其模式分类能力仍然非常有限；而BP 学习算法采用非线性连续变换函数，使隐含层神经元具有了学习能力。
BP 学习算法基于最小均方误差准则，采用误差函数按梯度下降的方法进行学习，其学习过程分为模式顺传播，误差逆传播、记忆训练、学习收敛4个阶段。
2. 试述BP 神经网络有哪些优点和缺点。
优点：具有良好的非线性映射能力、泛化能力和容错能力。
缺点：学习算法的收敛速度慢；存在局部极小点；隐含层层数及节点数的选取缺乏理论指导；训练时学习新样本有遗忘旧样本的趋势。
3. 试举例说明BP 神经网络擅长解决哪些问题，并针对一个具体应用实例，描述BP 神经网络解决该问题的具体方案。
擅长解决函数拟合问题（例如，拟合多项式函数），线性与非线性的分类问题（例如，疾病病例分类），预测问题（例如，房屋价格预测），模式识别问题（例如，手写数字识别）。
具体应用实例及解决方案略。
4. 请给出一个BP 神经网络的具体应用实例。
略。
5. 什么是BP 神经网络的泛化能力？如何提高BP 神经网络的泛化能力？BP 神经网络的泛化能力是指BP 神经网络对未训练样本的逼近程度或对于未知数据的预测能力。
即：BP 神经网络学习训练完成后会将所提取的样本模式对中的非线性映射关系存储在网络连接权向量中，在其后的正常工作阶段，当向BP 神经网络输入训练时未曾见过的数据时，BP 神经网络也能够完成由输入模式到输出模式的正确映射。
提高BP 神经网络泛化能力的方法包括： 1) 增加训练集中的样本数； 2) 适当减少隐藏节点个数；3) 增加网络结构中的因子数（考虑更多可能影响结果的因子作为额外的输入项）； 4) 对于选取的数据样本，要尽量保证包含拐点处的数据样本，同时尽可能保证相邻样本的变化率小于误差精度要求。
第4章 CHNN 人工神经网络课件
当这项最小时，则它就表示访问 N 个城市的最短距 离。由此得到网络能量函数的第四项
D 2
N
x 1
NN
y 1 i1
d
xy xi
(
y
, i 1
y
,i
1)
式中，D/2 为系数。
能量函数表达式
网络能量函数的最后表达式
N N 1 N
E A B xi xj
2 2 x1 i1 ji1
城市
A
0
0
0
1
0
B
1
0
0
0
0
C
0
0
0
0
1
D
0
1
0
0
0
E
0
0
1
0
0
约束条件和最优条件
矩阵的每个元素对应于神经网络中的每个神经 元，则这个问题可用N2=52=25个神经元组成的 Hop-field网络来求解。 问题的约束条件和最优条件如下： (1) 一个城市只能被访问一次=>换位矩阵每行只 有一个“1”。 (2) 一次只能访问一个城市=>换拉矩阵每列只有 一个“1”。 ( 3) 总共有N个城市=>换位矩阵元素之和为N。 (4) 求巡回路径最短=>网络能量函数的最小值对 应于TSP的最短路径。
（2） 按式（2-378）求出各神经元的输出
u xi
(t0
)
1 2
1
tanh(uxi (t0 u0
))
迭代续1
(3)．
将
xi
(t0
) 代入式（2-377）求得
du xi dt
。
t t0
(4)． 求下一时刻的状态量
人工神经网络简介
人工神经网络简介1 人工神经网络概念、特点及其原理 (1)1.1人工神经网络的概念 (1)1.2人工神经网络的特点及用途 (2)1.3人工神经网络的基本原理 (3)2 人工神经网络的分类及其运作过程 (5)2.1 人工神经网络模式的分类 (5)2.2 人工神经网络的运作过程 (6)3 人工神经网络基本模型介绍 (6)3.1感知器 (7)3.2线性神经网络 (7)3.3BP（Back Propagation）网络 (7)3.4径向基函数网络 (8)3.5反馈性神经网络 (8)3.6竞争型神经网络 (8)1 人工神经网络概念、特点及其原理人工神经网络（Artificial Neural Networks，简记作ANN），是对人类大脑系统的一阶特征的一种描述。
简单地讲，它是一个数学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程序来模拟，是人工智能研究的一种方法。
1.1人工神经网络的概念利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然的理想。
自从有了能够存储信息、进行数值运算和逻辑运算的电子计算机以来，其功能和性能得到了不断的发展，使机器智能的研究与开发日益受到人们的重视。
1956年J.McCart冲等人提出了人工智能的概念，从而形成了一个与神经生理科学、认知科学、数理科学、信息论与计算机科学等密切相关的交叉学科。
人工神经网络是人工智能的一部分，提出于50年代，兴起于80年代中期，近些年已经成为各领域科学家们竞相研究的热点。
人工神经网络是人脑及其活动的一个理论化的数学模型，它由大量的处理单元通过适当的方式互联构成，是一个大规模的非线性自适应系统，1998年Hecht-Nielsen曾经给人工神经网络下了如下定义：人工神经网络是一个并行、分层处理单元及称为联接的无向信号通道互连而成。
这些处理单元（PE-Processing Element）具有局部内存，并可以完成局部操作。
每个处理单元有一个单一的输出联接，这个输出可以根据需要被分支撑希望个数的许多并联联接，且这些并联联接都输出相同的信号，即相应处理单元的信号。
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。
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 Networks, ANN），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。
这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练”。
（引自《环球科学》2007年第一期《神经语言：老鼠胡须下的秘密》）概念由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。
它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。
人工神经网络具有四个基本特征：（1）非线性非线性关系是自然界的普遍特性。
大脑的智慧就是一种非线性现象。
人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。
具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。
（2）非局限性一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。
一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。
通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。
联想记忆是非局限性的典型例子。
（3）非常定性人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。
神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。
经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。
（4）非凸性一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。
例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。
非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。
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。
第四章人工神经网络
思考并回答以下几个问题
神经网络的学习和记忆特性 学习过程的本质？ 网络将知识存储（记忆）在什么地方？ 对于感知器/BP网络/SOM网络学习时， 当新样本输入时，权值的改变对旧样 本的影响是什么？
自适应共振理论（ART） 自适应共振理论（ART）
历史 1976年，美国Boston大学学者 G.A.Carpenter提出自适应共振理论 (Adaptive Resonance Theory，缩写为ART)， 他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ATR网络。 共振现象的一些例子
N0/N1>ρ
与获胜节点对应的类别模式非常接近， 发生“共振” 表明X与获胜节点对应的类别模式非常接近，称X 与 T j *发生“共振”，第一 阶段的匹配结果有效，网络进入学习阶段。 阶段的匹配结果有效，网络进入学习阶段。
4.5.1.2 网络运行原理
(3)搜索阶段 (3)搜索阶段
重置信号后即进入搜索阶段， 网络发出 Reset 重置信号后即进入搜索阶段 ， 重置信号的作用是使前
Bj 代表并存储该模式类， 代表并存储该模式类 ， 为此将其内星向量
*
设计成当前输入模式向量， 设计成当前输入模式向量，
Tj 外星向量
*
各分量全设为1 各分量全设为1。
4.5.1.2 网络运行原理
(4)学习阶段 (4)学习阶段
在学习阶段要对发生共振的获胜节点对应的模式类加强学习， 在学习阶段要对发生共振的获胜节点对应的模式类加强学习 ， 网 络 运 行 原 理 使以后出现与该模式相似的输入样本时能获得更大的共振。 使以后出现与该模式相似的输入样本时能获得更大的共振。
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。
第四章cpn人工神经网络
j = 1,2 ,...,m k = 1, 2 ,..., l
(4.18)
ok (t ) = w j *k y j * = w j *k
外星权向量调整规则: 外星权向量调整规则:
W jk (t ) W jk (t + 1) = W jk (t ) + β (t )[ d k − w jk (t )]
ˆ ˆ ˆ W j * (t + 1) = W j * (t ) + η (t )[ X − W j * (t )]
重复步骤( 至步骤( 直到下降至0 需要注意的是， (5)重复步骤(2)至步骤(4) 直到下降至0 。需要注意的是，权向量经 过调整后必须重新作归一化处理。 过调整后必须重新作归一化处理。
(4)重复步骤(1)至步骤(3)直到下降至0。 重复步骤( 至步骤( 直到下降至0
(4.20)
j ≠ j* j= j
*
(4.21)
4.4.3 对偶传播神经网络
双获胜节点CPN CPN网 4.4.3.1 双获胜节点CPN网
输入模式 → … → （1 0 0 1 0 0 1 0 0） → (a)训练集 训练集 (b)训练时单节点获胜 训练时单节点获胜 → (c)运 行时对复合模式 运 双 节点获胜 → 期望输出 （1 0 0 1 0 0 1 0 0） 输 入模式 期 望输出 →
4.4.3.2 双向CPN网 双向CPN网 CPN
X′
Y
Y = f (X ) X ’ = f(Y ’)
○
○ ○
…
○
○ ○ ○
○… ○
○ ○
…
○
○
X
…
○
Y′
人工神经网络(网络资料)
人工神经网络1、基本特征(1)结构特征 并行处理（时间）、分布式存储（空间）与容错性(2)能力特征 自适应性（自学习和自组织）2、基本功能(1)联想记忆 自联想和异联想(2)非线性映射(3)分类与识别(4)优化计算(5)知识处理3、神经元建模：(1)每个神经元都是一个多输入单输出的信息处理单元；(2)神经元输入分兴奋性输入和抑制性输入两种类型；(3)神经元具有空间整合性和阈值特性；(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；(5)忽略时间整合作用和不应期；(6)神经元本身是非时变的，即其突触时延和突触强度均为常数。
4、人工神经元模型令)(t x i 表示t 时刻神经元j 接收的来自神经元i 的输入信息，)(t o j 表示t 时刻神经元j 的输出信息，则神经元j 的状态可表达为：})]({[)(1∑=--=ni j ij i ij j T t x w f t o τ其中，ij τ为输入输出间的突触时延，j T 为神经元j 的阈值，ij w 为神经元i 到j 的突触连接系数或称权重值，()∙f 为神经元转移函数。
取1=ij τ，则有：})]({[)1(1∑=-=+ni j i ij j T t x w f t o输入总和常称为神经元在t 时刻的净输入，用下式表示：∑=='ni i ij j t x w t t ne 1)()()(t t ne j '体现了神经元j 的空间整合性，而未考虑时间整合，当0)(>-'j j T t t ne 时，神经元才能被激活。
上式还可表示为权重向量j W 和输入向量X 的点积：X W t ne T j j ='其中j W 和X 均为列向量，定义为：T nj j j j w w w W ),,,(21 =T n x x x X ),,,(21 =如果令10-=x ，j j T w =0，则有j j w x T 00=-，因此净输入与阈值之差可表达为：∑====-'ni T j i ij j j j X W x w net T t ne 0综合以上各式，神经元模型可简化为：)()(X W f net f o T j j j ==5、神经元的转移函数(1)阈值型转移函数(M-P 模型) 处理离散信号单极性阈值型转移函数 单位阶跃函数双极性阈值型转移函数 sgn(x)(2)非线性转移函数（单极性/双极性Sigmoid 函数曲线）实数域R 到[0,1]闭集的非减性连续函数，代表了状态连续型神经元模型。
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
人工神经网络理论及应用课件第4章 自组织竞争网络
3
7 -180
x1
4
-32 -180
5
11 -180
6
24 -180
7
24 -130
8
34 -130
w2
9
34 -100
10
44 -100
11
40.5 -100
12
40.5 -90
w1
13 14
43 43
-90 -81
15
47.5 -81
16
42 -81
x2
x4
17
42 -80.5
18 43.5 -80.5
1.向量归一化 首先将当前输入模式向量X
和竞争层中各神经元对应的内星向量Wj 全 部进行归一化处理； (j=1,2,…,m)
Xˆ
X X
x1
n
x
2 j
...
j1
T
xn
n
x
2 j
j1
韩力群 施彦 制作
向量归一化之前
*
*
* *
韩力群 施彦 制作
向量归一化之后
* *
*
* *
韩力群 施彦 制作
解：为作图方便，将上述模式转换成极坐标形式 ：
X1 136.89 X2 1 80 X 3 144.5 X4 1 70 X5 153.13
竞争层设两个权向量，随机初始化为单位向量：
1
1
W1 (0) 0 10 W2 (0) 0 1180
韩力群 施彦 制作
x5
训练 次数
W1
W2
1 18.43 -180
20 48.5 -75
韩力群 施彦 制作
x5
训练 次数
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(3)确定竞争获胜神经元。 确定竞争获胜神经元。 网络的竞争算法不设优胜邻域， (4)CPN网络的竞争算法不设优胜邻域，因此只调整获胜神经元的内 )CPN 网络的竞争算法不设优胜邻域 星权向量， 星权向量，调整规则为
CPN网络的应用 4.4.4 CPN网络的应用
H
C1
C2
C3
C4
…
L S (a)烟叶颜色样本 烟叶颜色样本 H S L (b)CPN 网络
(4.18) 18)
ok由下式计算
ok (t ) = ∑ w jk y j
k =1
l
(4.19)
ok (t ) = w j *k y j * = w j *k
(4.20)
CPN的学习算法 4.4.2 CPN的学习算法
W jk (t + 1) = W jk ( t ) + β (t )[ d k − o k (t )]
对 偶 传 播 神 经 网 络
CPN网运行过程 CPN网运行过程
o1
…
ok
…
ol
o1 W 1○
…
ok
…
ol
对 偶 传 播 神 经 网 络
W 1○
W k○
Wl
○
yj*…Wk○Wl○…
y1○ V1
y2○
…
○ ym
Vm
y1○ V1
y2○
…
y j*
○ ym
Vm
○
x1
…
○
xi
…
○
xn
○
x1
…
○
xi
…
○
xn
(a)竞争产生获胜节点
(4)重复步骤(1)至步骤(3)直到下降至0。 重复步骤( 至步骤( 直到下降至0
(4.20)
j ≠ j* j= j
*
(4.21)
4.4.3 对偶传播神经网络
双获胜节点CPN CPN网 4.4.3.1 双获胜节点CPN网
输入模式 → … → （1 0 0 1 0 0 1 0 0） → (a)训练集 训练集 (b)训练时单节点获胜 训练时单节点获胜 → (c)运 行时对复合模式 运 双 节点获胜 → 期望输出 （1 0 0 1 0 0 1 0 0） 输 入模式 期 望输出 →
4.4对偶传播神经网络 4.4对偶传播神经网络
1987年 美国学者Robert Hecht-Nielsen提出 1987年，美国学者Robert Hecht-Nielsen提出 对偶传播神经网络模型(Counter (Counter对偶传播神经网络模型(Counter-Propagation Network，缩写为CPN) Network，缩写为CPN)
CPN的学习算法 4.4.2 CPN的学习算法
第二阶段采用外星学习算法对隐层至输出层的外星权向量进行训 步骤如下： 练，步骤如下： ˆ ˆ j=1 ,m， (1)输入一个模式对Xp,dp，计算净输入net = V jT X ， j=1,2,…,m，
j
对 偶 传 播 神 经 网 络
(2)确定竞争获胜神经元，使 确定竞争获胜神经元，
4.4.1 网络结构与运行原理
d1
… …
dk ok
… …
dl ol
对 偶 传 播 网 络
o1 W 1○
W k○
Wl
○
yj
…
输出层
y 1○ V1
y 2○
…
○
○ ym
Vm
竞争层
○
x1
○
x2
…
○
xi
…
○
x n -1
○
xn
输入层
网络各层的数学描述如下： 网络各层的数学描述如下：
X＝(x1,x2,…,xn)T Y＝(y1,y2,…,ym)T，yi∈{0,1}，i=1,2, ,m =1,2,… O＝(o1,o2,…,ol)T d＝(d1,d2,…,dl)T V=(V1,V2,…,Vj,…,Vm) W=(W1,W2,…,Wk,…,Wl)
(b)获胜节点外星向量决定输出
CPN的学习算法 4.4.2 CPN的学习算法
第一阶段用竞争学习算法对输入层至隐层的内 星权向量进行训练，步骤如下： 星权向量进行训练，步骤如下：
对 偶 传 播 神 经 网 络
之间的初始值， (1)将所有内星权随机地赋以0～1之间的初始值，并归一化为单位长 将所有内星权随机地赋以0 训练集内的所有输入模式也要进行归一化。 度，训练集内的所有输入模式也要进行归一化。
对 偶 传 播 神 经 网 络
j = 1,2 ,...,m k = 1, 2 ,..., l
(4.18)
ok (t ) = w j *k y j * = w j *k
外星权向量调整规则: 外星权向量调整规则:
W jk (t ) W jk (t + 1) = W jk (t ) + β (t )[ d k − w jk (t )]
y
j
0 = 1
j ≠ j* j = j*
(4.17) 17)
(3)调整隐层到输出层的外星权向量，调整规则为 调整隐层到输出层的外星权向量，
W jk (t + 1) = W jk (t ) + β ( t )[ d k − o k ( t )]
j = 1,2 ,...,m k = 1, 2 ,..., l
ˆ ˆ ˆ W j * (t + 1) = W j * (t ) + η (t )[ X − W j * (t )]
重复步骤( 至步骤( 直到下降至0 需要注意的是， (5)重复步骤(2)至步骤(4) 直到下降至0 。需要注意的是，权向量经 过调整后必须重新作归一化处理。 过调整后必须重新作归一化处理。
4.4.3.2 双向CPN网 双向CPN网 CPN
X′
Y
Y = f (X ) X ’ = f(Y ’)
○
○ ○
…
○
○ ○ ○
○… ○
○ ○
…
○
○
X
…
○
Y′
…
○
当向网络输入( 网络输出为( 当向网络输入(X,0 )时，网络输出为(Y,0 )；当向网络 输入( 网络输出为( 当向网络输入( 输入(0,Y’ ‘)时，网络输出为(0,X ’)，当向网络输入(X,Y ’)时， 网络输出为( 网络输出为(Y,X ’ )。