人工神经网络1-基础知识
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
神经网络第一讲课文档
– 神经元有两种状态—兴奋和抑制（也不能认为神经元只能
表达或传递二值逻辑信号）
– 当神经元接收到其它神经元经由突触传来的激励信号时，多 个输入在神经元中以代数和的方式叠加。如果叠加总量超
过某个阈值，神经元就会被激发进入兴奋状态，发出 输出脉冲，并由轴突的突触传递给其它神经元。
• 脱机训练往往需要很长时间，为了获得最佳效果，常常要重复试 验多次。
• 网络收敛性的问题。
第10页，共30页。
1.3 人工神经网络的特点
– 总之，ANN是基于人类大脑的结构和功能建立起来的学 科，尽管它只是大脑的低级近似，但它的许多特点和人 类的智能特点类似，有着较强的识别能力和广泛的应用
前景。
第4页，共30页。
1.2 人工神经网络的发展
• 第一次高潮期 — 感知器模型和ANN – 1957年，计算机专家Frank Rosenblatt开始从事感知器
的研究，并制成硬件，通常被认为是最早的神经网络 模型。
– 1959年，两位电机工程师Bernard Widrow和Marcian Haff开发出一种叫作自适应线性单元的网络模型，并描
（阶跃，符号）
1 W *Pb0
Af(W *Pb) 0 W *Pb0
f
f
1
1
n
-1
n
-b
-1
无偏差阈值型激活函数
有偏差阈值型激活函数
第19页，共30页。
2.2 人工神经元模型
－线性函数
A f( W * P b ) W * P b
f
1
n
-1
无偏差线性激活函数
f
1
n
-b
-1
有偏差线性激活函数
《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。
神经网络基本知识
神经网络基本知识、BP神经网络一．概述1.1神经网络的定义人工神经网络(Artificial Neural Networks，简写为 ANNs)是由大量类似于生物神经元的处理单元相互连接而成的非线性复杂网络系统。
它是用一定的简单的数学模型来对生物神经网络结构进行描述，并在一定的算法指导下，使其能够在某种程度上模拟生物神经网络所具有的智能行为，解决传统算法所不能胜任的智能信息处理的问题。
它是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础，神经网络既是高度非线性动力学系统，又是自组织自适应系统，可用来描述认知、决策和控制的智能行为。
1.2 神经网络的发展历史对人工神经网络的研究始于 1943 年，经历 60 多年的发展，目前已经在许多工程研究领域得到了广泛应用。
但它并不是从一开始就倍受关注，它的发展道路曲折、几经兴衰，大致可以分为以下五个阶段：①奠基阶段：1943 年，由心理学家 McCulloch 和数学家 Pitts 合作，提出第一个神经计算模型，简称 M-P 模型，开创了神经网络研究这一革命性的思想。
②第一次高潮阶段：20 世纪 50 年代末 60 年代初，该阶段基本上确立了从系统的角度研究人工神经网络。
1957 年 Rosenblatt 提出的感知器(Perceptron)模型，可以通过监督学习建立模式判别能力。
③坚持阶段：随着神经网络研究的深入开展，人们遇到了来自认识、应用实现等方面的难题，一时难以解决。
神经网络的工作方式与当时占主要地位的、以数学离散符号推理为基本特征的人工智能大相径庭，但是更主要的原因是：当时的微电子技术无法为神经网络的研究提供有效的技术保证，使得在其后十几年内人们对神经网络的研究进入了一个低潮阶段。
④第二次高潮阶段：20 世纪 70 年代后期，由于神经网络研究者的突出成果，并且传统的人工智能理论和 Von.Neumann 型计算机在许多智能信息处理问题上遇到了挫折，而科学技术的发展又为人工神经网络的物质实现提供了基础，促使神经网络的研究进入了一个新的高潮阶段。
人工神经网络是什么
⼈⼯神经⽹络是什么⽬录⼀、⼈⼯神经⽹络⼈⼯智能的主流研究⽅法是连接主义，通过⼈⼯构建神经⽹络的⽅式模拟⼈类智能。
⼈⼯神经⽹络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来⼈⼯智能领域兴起的研究热点。
它从信息处理⾓度对⼈脑神经元⽹络进⾏抽象，建⽴某种简单模型，按不同的连接⽅式组成不同的⽹络。
⼈⼯神经⽹络借鉴了⽣物神经⽹络的思想，是超级简化版的⽣物神经⽹络。
以⼯程技术⼿段模拟⼈脑神经系统的结构和功能，通过⼤量的⾮线性并⾏处理器模拟⼈脑中众多的神经元，⽤处理器复杂的连接关系模拟⼈脑中众多神经元之间的突触⾏为。
⼆、⽣物神经⽹络⼈脑由⼤约千亿个神经细胞及亿亿个神经突触组成，这些神经细胞及其突触共同构成了庞⼤的⽣物神经⽹络每个神经元伸出的突起分为树突和轴突。
树突分⽀⽐较多，每个分⽀还可以再分⽀，长度⼀般⽐较短，作⽤是接受信号。
轴突只有⼀个，长度⼀般⽐较长，作⽤是把从树突和细胞表⾯传⼊细胞体的神经信号传出到其他神经元。
⼤脑中的神经元接受神经树突的兴奋性突触后电位和抑制性突触后电位，产⽣出沿其轴突传递的神经元的动作电位。
⽣物神经⽹络⼤概有以下特点：1. 每个神经元都是⼀个多输⼊单输出的信息处理单元，神经元输⼊分兴奋性输⼊和抑制性输⼊两种类型2. 神经细胞通过突触与其他神经细胞进⾏连接与通信，突触所接收到的信号强度超过某个阈值时，神经细胞会进⼊激活状态，并通过突触向上层神经细胞发送激活细号3. 神经元具有空间整合特性和阈值特性，较⾼层次的神经元加⼯出了较低层次不具备的“新功能”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外部事物属性⼀般以光波、声波、电波等⽅式作为输⼊，刺激⼈类的⽣物传感器。
三、硅基智能与碳基智能⼈类智能建⽴在有机物基础上的碳基智能，⽽⼈⼯智能建⽴在⽆机物基础上的硅基智能。
碳基智能与硅基智能的本质区别是架构，决定了数据的传输与处理是否能够同时进⾏。
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1资料
1.2.3 处理和计算能力
• NNs具有巨量信息并行处理和大规模平行 计算能力
–每个神经元对所接受的信息作相对独立的处 理，但各个神经元之间可以并行、协同地工 作
– 人脑每个神经元很简单，但由于大脑总计形 成10E14-15个突触，使得人脑1s内可完成 计算机至少需要10亿处理步骤才能完成的任 务。
6/17/2019
1.1 人工神经网络的提出
• 1.1.3 联接主义观点 • 核心：智能的本质是联接机制。 • 神经网络是一个由大量简单的处理单元组
成的高度复杂的大规模非线性自适应系统 • ANN力求从四个方面去模拟人脑的智能行为
–物理结构 –计算模拟 –存储与操作 –训练
6/17/2019
1.1 人工神经网络的提出
6/17/2019
• 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。
6/17/2019
1.2 人工神经网络的概念
（2）Simpson：人工神经网络是一个非 线性的有向图，图中含有可以通过改 变权大小来存放模式的加权边，并且 可以从不完整的或未知的输入找到模 式。
非线性的有向图 加权边、存放模式 不完整、未知输入的处理
6/17/2019
1.2 人工神经网络的概念
• 1.1.1 物理符号系统 •
人脑的反映 形式化
现实
信息
数据
物理系统
物理符号系统 表现智能
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1.1 人工神经网络的提出
《神经网络基础知识》word版
实验十二: 神经网络及其在数据拟合中的应用（设计性实验）一、实验目的1.了解神经网络的基本知识。
2.学会用matlab神经网络工具箱进行数据拟合。
3.通过实例学习matlab神经网络工具箱的应用。
二、实验原理人工神经网络是在对复杂的生物神经网络研究和理解的基础上发展起来的。
我们知道, 人脑是由大约个高度互连的单元构成, 这些单元称为神经元, 每个神经元约有个连接。
仿照生物的神经元, 可以用数学方式表示神经元, 引入人工神经元的概念, 并由神经元的互连可以定义出不同种类的神经网络。
1.神经网络的概念及结构单个人工神经元的数学表示形式如图1所示。
其中, 为一组输入信号, 它们经过权值加权后求和, 再加上阈值, 则得出的值。
可以认为该值为输入信号与阈值所构成的广义输入信号的线性组合。
该信号经过传输函数可以得出神经元的输出信号。
图1由若干个神经元相互连接, 则可以构成一种网络, 称为神经网络。
由于连接方式的不同, 神经网络的类型也不同。
这里仅介绍前馈神经网络, 因为其权值训练中采用误差逆向传播的方式, 所以这类神经网络更多地称为反向传播（back propagation）神经网络, 简称BP神经网络。
BP网的基本结构如下图所示:MATLAB的神经网络工具箱提供了现成的函数和神经网络类, 可以使用newff()函数来建立一个前馈的BP神经网络模型。
newff()的具体调用格式如下:net=newff(x,y,[h1,h2,…,hk],{f1,f2,…,fk})其中, x为输入向量, y为输出（目标）向量。
[h1,h2,…,hk]是一个行向量, 用以存储神经网络各层的节点数, 该向量的大小等于神经网络隐层的层数。
{f1,f2,…,fk}为一个元胞数组, 由若干个字符串构成, 每个字符串对应于该层的传输函数类型。
当这些参数设定好后, 就建立了一个神经网络数据对象net, 它的一些重要属性在下表给出。
2.神经网络的训练和泛化若建立了神经网络模型net, 则可以调用train()函数对神经网络参数进行训练。
人工神经网络1(第1,2章)
1、感知过程，2、形象思维过程，
3、分布式记忆过程，4、自组织、自学习过程
1、ANN的一般结构：
ANN是由大量的，十分简单的处理单元（神经元）按照 一定规律，有机地相互连接起来而构成的系统。
连接线
其中有若干层， 相互连接
2、特点
a、传统计算机的‘存储’与‘计算’是独立分开的，因而在 ‘存储’与‘计算’之间存在“瓶颈”。
在建立理论模型的基础上，构造具体的神经网络模型（以实现计 算机模拟或者准备制作硬件）包括对网络学习算法的研究。—— 这是我们这门课程主要讨论的内容
4、人工神经网络应用系统 （是依赖于技术模型研究的成果）
在构造作出的网络模型及算法的基础上，利用ANN组成实际的应 用系统。
二、应用领域
从学科领域讲， ANN可用于函数逼近、分类、模式识别、聚类、 优化、联想和概率密度估计等领域。
以下是根据一些文献的介绍列出的ANN在一些领域中应用的情况：
1、模式识别与图像处理 印刷体和手写体字符识别、语音识别、指纹识别、人脸识别、签 字识别、图像压缩复原、DNA序列分析、癌细胞识别、心电图脑 电图识别、油汽藏检测、加速器故障检测、电路故障检测
2、控制及优化 机械手运动控制、运载体轨迹控制、化工过程控制、电弧炉控制
2、突触间隙
在突触处，两个细胞并未直接连接，存在间隙。它是生物神经元 进行信息传递和存储的重要部位，也是电系统和化学系统的耦合 部位。（电－>化－>电反应）
3、加权
两个神经元之间信号传递时“耦合”紧密的“程度”。或者说突 触连接的“强度”。权值有极性（正负）大小之分。
4、兴奋性与抑制性突触
当突触前的一个神经元使突触后的神经元的电位提高并且使其膜 电位接近阈值，使后一个神经元变得易于兴奋，则称此突触为 “兴奋性突触”。
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。
BP神经网络PPTppt课件
输 入 至 网 络 , 由 前 向 后 ， 逐 层 得 到 各 计 算 单 元 的 实 际 输 出 y：
对 于 当 前 层 l 的 第 j个 计 算 单 元 ,j 1,..., nl
该
单
元
的
净
输
入
实
际
输
出
n l1
n
e
t
l j
Ol l 1 ij i
i 1
O
l j
f
n
e
t
l j
1
=
1+
e
➢ 可见层
输入层 (input layer) 输入节点所在层，无计算能力
输出层 (output layer) 节点为神经元
➢ 隐含层( hidden layer) 中间层，节点为神经元
可编辑课件PPT
20
具有三层计算单 元的前馈神经网络结 构
可编辑课件PPT
21
2. 感知器神经网络(感知器)、感知器神经元
s ig n 型 函 数 ， 不 可 微 ； 对 称 硬 极 限 函 数 ；
双
极
函
数
f
net
=
sgn
net
=
1
-
1
net 0 net < 0
m atlab函 数 hardlim s
D .阈 值 函 数
f
net
=
-
net net <
其 中 , , 非 负 实 数
可编辑课件PPT
单层感知器网络
感知器神经元
可编辑课件PPT
22
2. 感知器神经网络、感知器神经元(续)
感知器神经元的传递函数
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
人工神经网络算法(基础精讲)
*
1.6激活函数
神经元的描述有多种，其区别在于采用了不同的激活函数，不同的激活函数决定神经元的不同输出特性，常用的激活函数有如下几种类型：
*
1.6激活函数
当f（x）取0或1时，
阈值型激活函数 阈值型激活函数是最简单的，前面提到的M-P模型就属于这一类。其输出状态取二值（1、0或+1、-1），分别代表神经元的兴奋和抑制。
突触结构示意图
1
2
1.3生物神经元的信息处理机理
神经元的兴奋与抑制 当传入神经元冲动，经整和使细胞膜电位升高，超过动作电位的阈值时，为兴奋状态，产生神经冲动，由轴突经神经末稍传出。当传入神经元的冲动，经整和，使细胞膜电位降低，低于阈值时，为抑制状态，不产生神经冲动。
*
1.4生物神经元的特点
*
2.2学习方法
无导师学习也称无监督学习。在学习过程中，需要不断地给网络提供动态输入信息（学习样本），而不提供理想的输出，网络根据特有的学习规则，在输入信息流中发现任何可能存在的模式和规律，同时能根据网络的功能和输入调整权值。
②无导师学习
灌输式学习是指将网络设计成记忆特别的例子，以后当给定有关该例子的输入信息时，例子便被回忆起来。灌输式学习中网络的权值不是通过训练逐渐形成的，而是通过某种设计方法得到的。权值一旦设计好，即一次性“灌输给神经网络不再变动，因此网络对权值的”“学习”是“死记硬背”式的，而不是训练式的。
*
1.6激活函数
概率型激活函数 概率型激活函数的神经元模型输入和输出的关系是不确定的，需要一种随机函数来描述输出状态为1或为0的概率，设神经元输出（状态）为1的概率为：
人工神经网络基础知识
〔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。
第九页，共六十三页。
MP模型：
称为作用函数或激发函数
第十页，共六十三页。
• MP模型
求和操作
n
xi wji uj i j1
作用函数
n
yi f(xi)f( wjiuj i ) j1
• 主要由细胞体、树突、轴突和突触(Synapse，又称神经键)组成
第二页，共六十三页。
生物神经元网络结构
• 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 • 一个神经细胞的轴突和另一个神经细胞树突的结合点称为突触
n
yj(t)f{[ wi jxi(ti j)]j} i1
式中 wij—神经元i到j的突触连接系数，即加权值； θj—神经元j的阈值； τij—输入、输出间的突触时延；
f()—神经元转移〔激活〕函数.
为简单起见，将上式中的突触时延取为单位时间，那么
n
yj(t1)f[ w ix ji(t)j]f(ne j)t
i1
n
式中 netj—j单元激活值；netj=
wij xi j
i1
第十六页，共六十三页。
其它各单元对第j个单元的输入，通过加权，按某种运算把输入信号 的综合作用整合起来，给出它们的总效果称净输入。净输入整合表 达应有多种方式，人们探索到的人脑空间整合方式近似为线性求和。 即单元净输入表为
n
net'j wijxi (t) i1
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➢ 数组的下标从 1 开始
➢ 元素之间用“ 空格 ”或“ 逗号 ”分开
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23
例：x=[0 , 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6];（行向量） x( 1 )：第一个元素 x( 1 : 5 )：第一到第五个元素 x( 3 : -1 : 1 )：第三到第一个元素
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注意： 如果语句最后没有“ ；”，则显示 x 的所有值 有分号则不显示
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28
④自组织网络（SOM，Kohonen，1980） ⑤离散的Hopfield网络（Hopfield，1986）
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25
矩阵
➢矩阵用“ 方括号 ”来表示
➢同一行的数据用“ 空格 ”或“ 逗号 ” 隔开
➢不同行的数据用“ 分号 ”隔开
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26
例：A=[ 1 , 0 , 0ห้องสมุดไป่ตู้;
0,1,0;
0 , 0, 1 ];
引用一个元素可以用两个下标来表示
例 A(i , j)
引用多个元素可以用冒号来表示
f (x)
x1
f (x)
f
(x)
x2
0
梯度
...
f
(x)
xn
f (x)
x12
f (x)
2
f
(x)
x2x1
Hesse 矩阵
...
f
(x)
xnx1
f (x) x1x2 f (x) x22
f (x) xnx2
...
f (x)
x1xn
矩阵是半正定的
f (x)
...
f(xk -αk g(xk)) = min f(xk -α g(xk))
4：置 xk+1= xk -αk g(xk) ，k=k+1，转到步2
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12
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13
说明：
➢ 在编程时，还需要设置最大允许迭代次数，以 提前终止迭代过程
➢ 在人工神经网络的算法中经常人为地设定迭代 步长（学习率） （常量或者单调减小）
x2xn
0
yT
2 f (x)
y0
f
(x)
xn2
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5
自然而然想到的求极小值的方法 ➢ 令梯度为零，通过解非线性方程组，求出一组
极值点 ➢ 根据每一个极值点处的矩阵是否为半正定，来
判断极小值点
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6
在实际中，这一方法是不可行的： ➢ 变量的个数多 ➢ 不易求解非线性方程组 ➢ 不易判断矩阵是否半正定
2
1 最速下降法
最速下降法（又称梯度法）是1847年 Cauchy 提 出来的最优化算法，用于求解非线性函数的局部 最小值（最小点）
min f (x)
xRn
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3
回顾高等数学中一元函数的求极值问题： 极小点的条件是：
f '(x) 0 f ''(x) 0
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4
n 元函数极小点的条件：
终止准则 ：
gk
2
向量的2范数：
n
x ( 2
x )2
1 2
i
i 1
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10
最速下降法的计算步骤： 1：给定初始点 x1，允许误差ε，置 k=1 2：计算搜索方向 g(xk) = f (xk)
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11
3：如果 || g(x) ||2≤ε，则终止计算，算法找到解。否 则，从 x k 出发，沿 -g(xk) 进行一维搜索，求出αk ， 使得
第4章 人工神经网络
内容：教材 109-119 、191-200 页 4.1 基础知识（补充） 4.2 神经元与神经网络 4.3 反向传播神经网络 4.4 离散的Hopfield网络
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1
4.1 基础知识
1 最速下降法（梯度法） 2 Matlab程序设计语言与神经网络工具箱
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④方便的绘图功能
能够绘制各种二维、三维图件
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18
⑤用户使用方便
使用方式有命令行和.m文件（脚本M文件、函数M 文件）。后者作为编译型语言使用：编辑-编译-连 接-执行与调试
⑥功能强大的工具箱
近三十个工具箱
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19
⑦扩充能力强
用户可以自己编写函数，建立新的库函数和扩充 库函数。核心文件和工具箱文件都是可读可写的 源文件，用户可以修改。可以与C，C++语言混 合编程
⑧计算速度比C语言慢，易学会难精通
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20
(2) Matlab语言的要点 注释行 注释行的开头是“ ％ ”
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变量
变量命名规则是：
①区分大小写
②长度最多不能超过19个字符
③变量名必须以字母开头，由字母、数字和下划线
组成
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数组
➢ 数组是一系列数的有序排列，用方括号“ [ ] ” 表示
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Matlab的特点：
①高效方便的矩阵和数组运算
例如：求Ax=b， 语句是 x=A\b
求特征值，语句是 e=eig(A)
②编程效率高
Matlab语言简洁紧凑，使用灵活方便，程序书
写形式自由。库函数丰富
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③结构化/面向对象 当前Matlab版本采用C++编写的，既有结构化的控 制语句（for, while, break, continue, if），又有面向 对象编程的特性
例 A（：，j）：第 j 列的所有元素
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4.1.2.3 神经网络工具箱
神经网络工具箱包含了人工神经网络中的主要模型与算法， 具体有：
①感知器神经网络（Perceptron，Rosenblatt，1957）
②线性神经网路（Adaline, Widrow和Hoff， 1960）
③BP神经网络（BP，Rumelhart和McCelland， 1986）
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梯度法的特点： ➢一般来说，只能找到一个局部最小点（多解） ➢收敛速度较慢 ➢算法结构简单，易于用各种编程语言来实现
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2 Matlab程序设计语言与神经网络工具箱 (1) Matlab简介
Matlab（Matrix Laboratory）是美国MathWorks 公司的产品，是一种功能强大、效率高、便于进行 科学和工程计算的交互式软件包。当前使用的版本： Matlab6.1、Matlab6.5和Matlab7.0
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7
在最优化技术中，采用迭代的方法求出其中的 一个解
不同的初始值可能对应于不同的解，并求出局部极值
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8
在最速下降法中，以负梯度方 向作为极小化算法的下降方向 迭代格式为
x k1 x k k g k
梯度
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9
k 是迭代步长，可以用一维搜索来确定
min f (xk kgk ) k