自学 第6章 人工神经网络初步
语音信号处理第6章
神经元
❖ 人工神经网络模型是模仿人脑构成的，其构成的基本单元为 人造神经元，又称节点或网点。其作用是把若干个输入加权 求和，并将这个加权和非线性处理后输出。
x1
w1
x2
w2
. .
u
f
பைடு நூலகம்
y
.
wN
xN
神经元的学习算法
❖ 几乎所有神经网络学习算法都可以看作是Hebb学习规则的
变形。Hebb学习规则的基本思想是：
单层感知器
❖ 单层感知器（Single Layer Pereceptron，简称为SLP） 可作为分类器。单输出的SLP，其结构就是如图6-1所示的 人工神经元。输入的N个元可为连续的或二进制的标量信号。
N
wi (t)xi (t表) 示 一0 个维空间的超平面。图6-3表示可由这个超平面 i1对A、B类进行分类。SLP结构的前部分为一线性加权装置
x1
y1 x2
y2
yM
xN
❖ 学习的目标是通过改变权值使神经网络由给定的输入得到给定的输出。 作为分类器，可以用已知类别的模式向量（向量维数等于输入节点数） 作为训练集，当输入为属于第j类的特征向量 X时，应使对应于该类的输 出神经元的输出为1，而其它输出神经元的输出则为0（或－1）。应使 对应于该类的输出神经元的输出为1，而其它输出神经元的输出则为0 （或－1）。设理想的输出为：
6.2 人工神经网络简介
❖ 长期以来，人们一直企盼着通过对人类神经系统的研究，能 够发明一种仿效人脑信息处理模式的智能型计算机。构造人 工神经网络就是希望通过类似于人类神经元的模型，在信号 处理上使计算机具有近似人类的智能。
❖ 人工神经网络是由大量简单处理单元，即神经元互相联接而 构成的独具特色的信息处理系统。这种系统是可以训练的， 它可以积累经验而不断改善自身的性能。同时，由于高度的 并行性，所以它们可以进行快速判别并具有容错性。这些特 点使它特别适用于用来进行语音信号处理。
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
第六章神经网络模式识别
梯度下降(gradient decent)法
准则函数: 准则函数: sum squared error, SSE
1 J = sse = 2S
BP 算法
∑ (t
j
S
j
− aj)
2
权值修正: 权值修正: 梯度下降法
∂J ∂J ∂n j ∂ J ( k −1) ∆ w j = −η = −η = −η a ∂w j ∂n j ∂w j ∂n j
§6.6 神经网络模式识别概述
神经网络模式识别方法是近几年的模式识别领域的一个重 要研究方向。由于神经网络的高速并行处理、分布式存储 信息等特性符合人类视觉系统的基本工作原理，且神经网 络具有很强的自学习性、自组织性、容错性、高度非线性、 联想记忆功能和逻辑推理功能等，能够实现目前基于计算 理论层次上的模式识别理论所无法完成的模式信息处理工 作。可以说，神经网络模式识别突破了传统模式识别技术 的束缚，开辟了模式识别发展的新途径。同时，神经网络 模式识别也成为神经网络最成功和最有前途的应用领域之 一。 神经网络模式识别的过程主要有两步：
j j j j j
j j j ji i
i
ij
j
i
ij
ij
ij
4. 径向基函数网络
前馈 网络
径向基函数网络：只有一个隐层，隐层单元采用径 向基函数。隐层把原始的非线性可分的特征空间变 换到另一个空间（通常是高维空间），使之可以线 性可分。 输出为隐层的线性加权求和。采用基函数的加权和 来实现对函数的逼近。 径向基函数(radial basis function, RBF)：径向对称 的标量函数k(||x-xc||)，最常用的RBF是高斯核函数
前馈 网络
(单层 单层) 2. (单层)感知器
《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。
人工神经网络理论及应用课件第6章 反馈神经网络
一个常数值，对应的稳定状态是网络的一个吸引子。
韩力群 施彦 制作
6.1.2.2 吸引子与能量函数
以上分析表明，在网络从初态向稳态 演变的过程中，网络的能量始终向减小的 方向演变，当能量最终稳定于一个常数时， 该常数对应于网络能量的极小状态，称该 极小状态为网络的能量井，能量井对应于 网络的吸引子。
反馈网络的输入就是网络的状态初始值，表示为 X(0)=[x1(0),x2(0),…,xn(0)]T
反馈网络在外界输入激发下，从初始状态进入动态演变过程，变 化规律为
x j f ( net j )
j=1,2,…,n
韩力群 施彦 制作
DHNN网的转移函数常采用符号函数
xj
sgn（net j）
1 1
韩力群 施彦 制作
6.1离散型Hopfield神经网络
6.1.1 网络的结构与工作方式
x1
x2 … xi
… xn
T1
T2 … Ti … Tn
离散型反馈网络的拓扑结构
韩力群 施彦 制作
(1)网络的状态
DHNN网中的每个神经元都有相同的功能，其输出称为状态，用
xj 表示。
所有神经元状态的集合就构成反馈网络的状态 X=[x1,x2,…,xn]T
2/3 1/3
0.0 x3
101
1/3 111 2/3
1/3
DHNN网络状态演变示意图
011 3/3
(b)
韩力群 施彦 制作
6.1.3 网络的权值设计
为了使所设计的权值满足要求，权值矩阵应符合以下要求：
⑴为保证异步方式工作时网络收敛，W 应为对称阵； ⑵为保证同步方式工作时网络收敛，W 应为非负定对称阵； ⑶保证给定样本是网络的吸引子，并且要有一定的吸引域。
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。
人工神经网络基础
MP模型：
称为输出函数或激活函数
MP模型：
求和操作
xi w ji u j i
j 1
n
激活函数
yi f ( xi ) f ( w ji u j i )
j 1
n
MP模型：
f(x)是激活函数(Activation Function)，也称输出函数。
Hale Waihona Puke MP神经元模型中的输出函数为阶跃函数： 其表达式为：
网络模型，其中典型的有BP网络、Hopfield网络、CMAC 小脑模型、ART自适应共振理论和Blotzman机网络等
众所周知，神经网络强大的计算功能是通过神经元的互
连而达到的。根据神经元的拓扑结构形式不同，神经网络 可分成以下两大类：
<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。
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 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
《人工神经网络》教学大纲-0526
《人工神经网络》教学大纲课程英文名称: Artificial Neural Network开课学院：信息工程学院开课学期：第 2学期课程编号：40811 学时、学分：32/2课程类别：专业选修课适用学科专业：计算机科学与技术、软件工程一、课程的教学目的与任务人工神经网络模型只是生物神经系统的一种高度简化后的近似。
它用大量的简单神经元广泛互连成一种计算结构，属于自适应非线性动力学系统，具有学习、记忆、计算和各种智能处理功能。
它在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的结构及信息处理、存储和检索等功能。
人工神经网络是一门新兴交叉科学。
近一、二十年来，掀起了一次研究人工神经网络的新高潮以来，引起了许多领域科学家的高度重视，积极开展了大量研究工作，取得了不少突破性进展，例如系统控制、数据压缩、模式识别、系统鉴别等方面。
工程界对人工神经网络及其应用表示了极大的关注和热情，希望它能在用传统理论和方法难以解决的问题方面，发挥重要的作用。
本课程力图从工程应用的角度专门对人工神经网络及其在控制、人工智能中的专家系统和预报方面的应用作比较系统的阐述。
从几种典型人工神经网络的构成原理和比较实用而有发展前途的角度选择了四类五种模型，对每种类型，按照结构、基本原理、算法、设计和应用的层次加以介绍。
二、课程的教学基本要求本课程基于简明易懂、便于软件实现、鼓励探索的原则介绍人工神经网络的基本模型、拓扑结构和特性等。
要求学生熟悉常见的人工神经网络的结构和特性，包括智能系统描述模型、人工神经网络方法的特点等。
在本课程有限学时内,要求学生重点掌握下列几方面的知识。
（1）神经网络模型的基本理论；（2）神经网络的结构设计﹑实现算法；（3）基于MATLAB的神经网络实现技术平台；（4）神经网络在工程中的应用背景和实例；（5）神经网络理论的发展与前沿问题。
三、相关课程本课程的学习，要求学生具备：数值分析、线性代数、高级语言程序设计等方面的基础知识。
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。
人工神经网络理论及应用.ppt课件
ww1ij (k )
m
yi1
j1
1 yi1
w2ji e j
yi1 (1
yi1 )
uj
对比Hebb规则: 各项
如遇到隐含层多于1层，可依次类推
yi (1 yi ) y1jei
yi1(1
yi1) u j
m
yi1
1 yi1
w2jie
j
j1
演示
BP算法演示
BP学习算法评述
优点
代入上式，有 因此
ym yi1
ym (1
ym )wmi
J
T
e
e yi1
m j 1
y j (1
y j ) w2jiej
即误差进行反向传输
BP学习步骤：误差反传(隐含层)
w1
w2
u1
e1
yi1 wi1j
yi1(1 yi1)u j
un
… …
…
em
综合上述结果
y1
Δwi1j
k
dJ dwi1j
主要内容
神经元数学模型 感知器 多层前馈网络与BP算法※ BP算法评述
神经元数学模型
n
y f wjxj
j1
n
设 p wj x j 则 yi f ( pi ) j 1
作用 函数
f
(
x)
1, 0,
x0 x0
i
f (xi )
（a）
f (x)
1
0 x
(b) 作用函数
MP神经元模型
感知器(感知机)
包含感知层，连接层和反应层。
感知层：接受二值输入； 连接层：根据学习规则不断调整权值 输出层：取为对称型阶跃函数
2人工神经网络基础知识PPT课件
.
7
2.２人工神经元模型
人工神经网络是在现代神经生物学研究基础上提出的模 拟生物过程以反映人脑某些特性的计算结构。它不是人脑神 经系统的真实描写，而只是它的某种抽象、简化和模拟。根 据前面对生物神经网络的研究可知，神经元及其突触是神经 网络的基本器件。因此，模拟生物神经网络应首先模拟生物 神经元。
为简便起见，省去式中（t）,而且常用向量表示
ne'tj WjT X
式中 W j和X 均为列向量：
X [x 1 x 2 .x .n ] .T ,W j [w 1 w 2 .w .n ] .T
若令 x0 1 ,w 0j,则 . w 0x 有 0j,则激 n表 e活 t 为
n
nejt wijxi WjTX
人的智能来自于大脑，大脑是由大量的神经细胞或神经元 组成的。每个神经元可以看作为一个小的处理单元，这些神经 元按照某种方式互相连接起来，构成了大脑内部的生物神经元 网络，他们中各神经元之间连接的强弱，按照外部的激励信号 作自适应变化，而每个神经元又随着接收到的多个激励信号的 综合大小呈现兴奋或抑制状态。据现在的了解，大脑的学习过 程就是神经元之间连接强度随外部激励信息做自适应变化的过 程，大脑处理信息的结果确由神经元的状态表现出来。显然， 神经元是信息处理系统的最小单元。虽然神经元的类型有很多 种，但其基本结构相似，生物学中神经元结构如图所示。
数。
.
9
上述约定是对生物神经元信息处理过程的简化和概括，它清晰 地描述了生物神经元信息处理的特点，而且便于进行形式化表 达。通过上述假定，人工神经元的结构模型如图所示。
.
10
人工神经元的数学模型描述：
第j个神经元，接受多个其它神经元i在t时刻的输入xi(t)，引起 神经元j的信息输出为yj(t):
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(权为 ，附有阀值 )，其输出经一个性能函数为 的硬限幅
非线性装置，然后输出到判决器。按当其输入为+1时判属A
类；当其输入为-1时判属B类的准则来判类。
• 两类分类处理
双层感知器
• 实际上实用的最简单的M类分类的感知器（Pereceptron） 也应该是一种双层神经网络模型。它是一个两层前馈神经网 络，一层为输入层，另一层具有计算单元，可以通过监督学 习建立模式判别的能力，如图6-4所示。
6.4几种用于模式识别的神经网络模型及其主要算 法
• 由于人在识别速度及判别能力方面常超过一般典型的计算 机所作的识别，故人们有兴趣研讨与神经网络有关的识别 机理，希望能有所借鉴或启发。诸如利用简单网络的高度 并行处理，多层处理法等。从模式识别学的角度来看，现 在所讨论的方法属于借鉴于神经网络识别机理所拟定的模 式识别方法，它与统计识别法联系密切，但在方法、思路、 识别灵活性及识别能力、速度等方面均有其特点。
单层感知器
• 单层感知器（Single Layer Pereceptron，简称为SLP）
可作为分类器。单输出的SLP，其结构就是如图6-1所示的
N人wi (工t)xi神(t) 经 元 0。输入的N个元可为连续的或二进制的标量信号。
i1
表示一个维空间的超平面。图6-3表示可由这个超平面
对A、B类进wi行分类。SLP结 构的前部分为一线性加权装置 f
（3）网络的训练（学习）算法。训练算法是指一些决定联接 各神经元的初始权值和阈值以及如何随着训练模式的加入而 调整这些权值和阈值的方法。
6.3 人工神经网络的构成
• 人工神经网络由神经元、网络拓扑、学习算法（即权重迭 代更新方式）三者构成。它在结构上与目前广泛使用的 Von Neumann机不同，组成网络的大量神经元集体的、 并行的活动可得到预期的处理结果，且运算速度快。同时， 人工神经网络具有非常强的学习功能，神经元之间的联接 权及网络的结构可通过学习获得。
x1
y1 x2
y2
yM
xN
• 学习的目标是通过改变权值使神经网络由给定的输入得到给定的输出。 作为分类器，可以用已知类别的模式向量（向量维数等于输入节点数） 作为训练集，当输入为属于第j类的特征向量 X时，应使对应于该类的输 出神经元的输出为1，而其它输出神经元的输出则为0（或－1）。应使 对应于该类的输出神经元的输出为1，而其它输出神经元的输出则为0 （或－1）。设理D想的(d输1, d出2 ,为 ：, dm )T
• 人工神经网络可采用物理可实现的器件或利用现有的计算机 来模拟生物神经网络的某些结构与功能。构成人工神经网络 的三个基本要素是：
（1）神经元，即人工神经网络的基本处理单元，在网络中称 为节点或网点。
（2）网络拓朴，即网络的结构以及神经元彼此联接的方式。 根据联接方式的不同，网络可以分为反馈（Recurrent）型 网（又称循环网）以及非反馈型网。
6.1 概述 6.2 人工神经网络简介 6.3 人工神经网络的构成 6.4几种用于模式识别的神经网络模型及
其主要算法 6.5 用神经网络进行模式识别的主要做
法 6.6 人工神经网络模型的应用举例
6.1概述
• 所谓人工神经网络(Artificial Neural Network，简称为ANN)，是 在模拟人脑神经组织的基础上发展起来的全新的计算系统，它是由大 量计算单元通过丰富联结构成的复杂的网络。在一定程度上反映了人 脑功能的若干基本特性，是一种更接近于人的认知过程的计算模型。
6.2 人工神经网络简介
• 长期以来，人们一直企盼着通过对人类神经系统的研究， 能够发明一种仿效人脑信息处理模式的智能型计算机。构 造人工神经网络就是希望通过类似于人类神经元的模型， 在信号处理上使计算机具有近似人类的智能。
• 人工神经网络是由大量简单处理单元，即神经元互相联接 而构成的独具特色的信息处理系统。这种系统是可以训练 的，它可以积累经验而不断改善自身的性能。同时，由于 高度的并行性，所以它们可以进行快速判别并具有容错性。 这些特点使它特别适用于用来进行语音信号处理。
该网络称为前馈型人工神经网络。
网络的学习算法
• 网络的学习算法是以满足网络所需的性能为目标，决定联接 各神经元的初始权值及在训练中调整权值的方法。学习方法 可分为监督学习与非监督学习。前者为有导师学习，训练时， 同时向网络提供输入模式及输出的样板模式（导师），在不 断输入不同训练模式的同时调整权值，从而使输出模式尽量 接近样板模式；后者是无导师学习，它是一种自动聚类过程， 通过输入训练模式的加入，不断调整权值以使输出能够反映 输入训练模式的分布特点。
如元果同神时经兴元奋时接ui ，收从来自到另u j一的神u权i 经值元就的u得w输jij到出加，强则。当这两个神经
具体到前述的神经元模型，可以将Hebb规则表现为如下的算
法形式： wi yxi
wi
公式中 是对第i个权值的修正值， 是控制学习速度的系数。
网络拓扑
• 网络拓扑是指网络的结构以及神经元之间的联接方式。根据 联接方式的不同，可分为反馈型人工神经网络和非反馈型人 工神经网络。前者神经元之间存在着反馈环路，后者神经元 之间则不存在着反馈环路。对于非反馈型人工神经网络，若 结构是分层的，且每一层神经元只与上一层神经元相联，则
神经元
• 人工神经网络模型是模仿人脑构成的，其构成的基本单元为 人造神经元，又称节点或网点。其作用是把若干个输入加权 求和，并将这个加权和非线性处理后输出。
x1
w1
x2
w2
. .
u
f
y
.
wN
xN
神经元的学习算法
• 几乎所有神经网络学习算法都可以看作是Hebb学习规则的
变形。Hebb学习规则的基本思想是：