D人工神经网络ppt课件
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《人工神经网络》课件
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动量法：在梯度下降法的基础上，引入动量项，加速收敛速 度
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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
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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
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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
动量法：在梯度下降法的基础上，引入动量项，加速收敛速 度
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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
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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
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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
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推荐算法：协同过滤、深度学习、 矩阵分解等
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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
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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
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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
《D人工神经网络》课件
情感分析：分析文本中的情感倾向，如正面、负面、中立等 机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言 语音识别：将语音转换为文本 聊天机器人：通过自然语言处理技术实现人机交互
推荐系统应用案例
电商平台：通过分析用户购买历史和浏览行为，为用户推荐相关商品 社交媒体：根据用户兴趣和社交关系，为用户推荐相关内容和广告 音乐平台：根据用户听歌历史和喜好，为用户推荐歌曲和歌单 视频平台：根据用户观看历史和喜好，为用户推荐视频和节目
输入层神经元数量：根据问题复杂度和 输入数据量确定
隐藏层神经元数量：根据问题复杂度和 输入数据量确定
输出层神经元数量：根据问题复杂度和 输出数据量确定
学习率：控制模型学习速度，过大可能 导致模型无法收敛，过小可能导致模型 学习速度过慢
批次大小：每次训练模型的数据量，过 大可能导致模型过拟合，过小可能导致 模型学习速度过慢
模型融合：将多个模型融合以提高预 测精度
D人工神经网络算 法
反向传播算法
反向传播算法的基本原理
反向传播算法的应用领域
反向传播算法的优缺点
反向传播算法的改进和发展
梯度下降算法
基本思想：通过不断调整参数，使损失函数最小化 更新规则：使用梯度下降法更新参数 优点：简单、易于实现、适用范围广 缺点：容易陷入局部最优解，需要选择合神经网络 是一种模拟人脑 神经网络的结构 和功能的数学模 型
由大量简单的处 理单元组成，能 够实现复杂的非 线性映射
具有自学习和自 适应能力，能够 从数据中学习并 自动调整参数
广泛应用于模式 识别、计算机视 觉、自然语言处 理等领域
D人工神经网络发展历程
1943年，McCulloch和Pitts提出神经元 模型
数据预处理：对数据进行清洗、归一化等操作，提高数据质量 模型构建：构建D人工神经网络模型，包括输入层、隐藏层、输出层等 模型训练：使用训练数据对模型进行训练，调整模型参数，提高模型准确率 模型测试：使用测试数据对模型进行测试，评估模型性能，调整模型参数，提高模型准确率
推荐系统应用案例
电商平台：通过分析用户购买历史和浏览行为，为用户推荐相关商品 社交媒体：根据用户兴趣和社交关系，为用户推荐相关内容和广告 音乐平台：根据用户听歌历史和喜好，为用户推荐歌曲和歌单 视频平台：根据用户观看历史和喜好，为用户推荐视频和节目
输入层神经元数量：根据问题复杂度和 输入数据量确定
隐藏层神经元数量：根据问题复杂度和 输入数据量确定
输出层神经元数量：根据问题复杂度和 输出数据量确定
学习率：控制模型学习速度，过大可能 导致模型无法收敛，过小可能导致模型 学习速度过慢
批次大小：每次训练模型的数据量，过 大可能导致模型过拟合，过小可能导致 模型学习速度过慢
模型融合：将多个模型融合以提高预 测精度
D人工神经网络算 法
反向传播算法
反向传播算法的基本原理
反向传播算法的应用领域
反向传播算法的优缺点
反向传播算法的改进和发展
梯度下降算法
基本思想：通过不断调整参数，使损失函数最小化 更新规则：使用梯度下降法更新参数 优点：简单、易于实现、适用范围广 缺点：容易陷入局部最优解，需要选择合神经网络 是一种模拟人脑 神经网络的结构 和功能的数学模 型
由大量简单的处 理单元组成，能 够实现复杂的非 线性映射
具有自学习和自 适应能力，能够 从数据中学习并 自动调整参数
广泛应用于模式 识别、计算机视 觉、自然语言处 理等领域
D人工神经网络发展历程
1943年，McCulloch和Pitts提出神经元 模型
数据预处理：对数据进行清洗、归一化等操作，提高数据质量 模型构建：构建D人工神经网络模型，包括输入层、隐藏层、输出层等 模型训练：使用训练数据对模型进行训练，调整模型参数，提高模型准确率 模型测试：使用测试数据对模型进行测试，评估模型性能，调整模型参数，提高模型准确率
《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。
神经网络控制基础人工神经网络课件ppt课件
其他工业领域应用案例
电力系统
神经网络控制可以应用于电力系统的负荷预测、故障诊断和稳定性 分析等方面，提高电力系统的运行效率和安全性。
化工过程控制
神经网络控制可以对化工过程中的各种参数进行实时监测和调整， 确保生产过程的稳定性和产品质量。
航空航天
神经网络控制在航空航天领域的应用包括飞行器的姿态控制、导航控 制和故障诊断等，提高飞行器的安全性和性能。
05 神经网络控制性能评估与优化
性能评估指标及方法
均方误差（MSE）
衡量神经网络输出与真实值之间的误差，值越小表示性能越好。
准确率（Accuracy）
分类问题中正确分类的样本占总样本的比例，值越高表示性能越好。
交叉验证（Cross-Validation）
将数据集分成多份，轮流作为测试集和训练集来评估模型性能。
强化学习在神经网络控制中应用
强化学习原理
通过与环境进行交互并根据反馈信号进行学习的方法，使神经网络能够自主学习 到最优控制策略。
强化学习算法
包括Q-learning、策略梯度等算法，用于求解神经网络控制中的优化问题，实现 自适应控制。
04 神经网络控制系统设计与实现
系统需求分析
功能性需求
明确系统需要实现的功能，如 数据输入、处理、输出等。
非监督学习
无需已知输出数据，通过挖掘输入数 据中的内在结构和特征进行学习，常 用于聚类、降维等任务。
深度学习在神经网络控制中应用
深度学习模型
通过构建深层神经网络模型，实现对复杂非线性系统的建模与控制，提高控制 精度和性能。
深度学习优化算法
采用梯度下降等优化算法对深度学习模型进行训练，提高训练效率和模型泛化 能力。
第6章人工神经网络算法ppt课件
1.基本概念 1.3 主要的神经网络模型 目前使用的比较典型的一些神经网络模型主要有以下几类:
4.随机型神经网络 随机型神经网络其基本思想是:不但让网络的误差和能量函数向减小的方
向变化,而且还可按某种方式向增大的方向变化,目的是使网络有可能跳出局部 极小值而向全局最小点收敛。随机型神经网络的典型算法是模拟退火算法。
曲线越陡。
六、人工神经网络算法
1.基本概念 1.2 人工神经元模型 神经元采用了不同的激活函数,使得神经元具有不同的信息处理特性,并且
神经元的信息处理特性是决定神经网络整体性能的主要因素之一。 下面介绍四种常用的激活函数形式：
（4）高斯函数。高斯函数(也称钟型函数)也是极为重要的一类激活函数,常用 于径向基神经网络(RBF网络),其表达式为:
通过调整权值和阈值,使得误差能量达到最小时,网络趋于稳定状态,学习
结束。
（1）输出层与隐含层之间的权值调整。对每一个 wjk 的修正值为:
w jk
E
w jk
E
netk
netk w jk
J
式中: 为学习步长,取值介于(0,1)，对式 netk wjkOj 求偏导得:
j0
netk wjk
Oj
x1
w1i
x2
w2ifΒιβλιοθήκη yixnwni
x0 1
六、人工神经网络算法
1.基本概念 1.2 人工神经元模型 在神经元中,对信号进行处理采用的是数学函数,通常称为激活函数、激励
函数或挤压函数，其输入、输出关系可描述为
u j
f
n
wij xi
j
i1
y f uj
式中xi i 1,2,,n是从其它神经元传来的输入信号; j 是该神经元的阈值;
4.随机型神经网络 随机型神经网络其基本思想是:不但让网络的误差和能量函数向减小的方
向变化,而且还可按某种方式向增大的方向变化,目的是使网络有可能跳出局部 极小值而向全局最小点收敛。随机型神经网络的典型算法是模拟退火算法。
曲线越陡。
六、人工神经网络算法
1.基本概念 1.2 人工神经元模型 神经元采用了不同的激活函数,使得神经元具有不同的信息处理特性,并且
神经元的信息处理特性是决定神经网络整体性能的主要因素之一。 下面介绍四种常用的激活函数形式：
（4）高斯函数。高斯函数(也称钟型函数)也是极为重要的一类激活函数,常用 于径向基神经网络(RBF网络),其表达式为:
通过调整权值和阈值,使得误差能量达到最小时,网络趋于稳定状态,学习
结束。
（1）输出层与隐含层之间的权值调整。对每一个 wjk 的修正值为:
w jk
E
w jk
E
netk
netk w jk
J
式中: 为学习步长,取值介于(0,1)，对式 netk wjkOj 求偏导得:
j0
netk wjk
Oj
x1
w1i
x2
w2ifΒιβλιοθήκη yixnwni
x0 1
六、人工神经网络算法
1.基本概念 1.2 人工神经元模型 在神经元中,对信号进行处理采用的是数学函数,通常称为激活函数、激励
函数或挤压函数，其输入、输出关系可描述为
u j
f
n
wij xi
j
i1
y f uj
式中xi i 1,2,,n是从其它神经元传来的输入信号; j 是该神经元的阈值;
人工神经网络讲PPT课件
图2-1 神经元的解剖
2、生物神经元
突触，是一个神经元与另一 个神经元之间相联系并进行 信息传送的结构。 突触的存在说明：两个神经 元的细胞质并不直接连通， 两者彼此联系是通过突触这 种结构接口的。有时．也把 突触看作是神经元之间的连 接。
图2-2 突触结构
2生物神经元
目前，根据神经生理学的研究，已经发现神经元及其间的 突触有4种不同的行为。神经元的4种生物行为有：
ykj ——模式k第j个输出单元的期望值； 式中：
y j k ——模式k第j个输出单元的实际值；
M——样本模式对个数；
Q——输出单元个数。
第二种：误差平方和
E
k 2 ( y y ) j kj k 1 j 1
M
Q
MQ
式中：M——样本模式对个数；
Q——输出单元个数。
1 Q Ek ( y j k ykj ) 2 2 j 1 E Ek
r r (Wi , X , di )
权矢量的变化是由学习步骤按时间t，t+1，…，一步一步进行计算的。在 时刻t连接权的变化量为：
Wi (t ) cr[Wi (t ), X i (t ), di (t )] X (t )
其中c是一个正数，称为学习常数，决定学习的速率。
神经元网络的学习规则
——这一能力可以算作是智能的高级形式 ——是人类对世界进行适当改造、推动社会不断发展的能力
4
联想、推理、判断、决策语言的能力
——这是智能高级形式的又一方面 ——主动与被动之分。联想、推理、判断、决策的能力是主动的基础。
1、引言
5 6 7 8
通过学习取得经验与积累知识的能力 发现、发明、创造、创新的能力 实时、迅速、合理地应付复杂环境的能力 预测，洞察事物发展、变化的能力
人工神经网络ppt课件
LOGO
人工神经网络ppt课件
感知器
• 一种类型的ANN系统是以感知器为基础
• 感知器以一个实数值向量作为输入，计 算这些输入的线性组合，如果结果大于 某个阈值，就输出1，否则输出-1
o(x1,..xn .), 11w 0w 1o x1 t.h..ew nrxnw 0ise
其 值 率中，。每用特个来别w决地i是定 ，一输-w个入0是实xi阈对数值感常。知量器，输或出叫的做贡权献
• 算法的一种常用改进方法是随着梯度下降步数 的增加逐渐减小学习速率
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
26
梯度下降的随机近似
• 梯度下降是一种重要的通用学习范型，它是搜 索庞大假设空间或无限假设空间一种策略
• 梯度下降应用于满足以下条件的任何情况
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
33
可微阈值单元
• 使用什么类型的单元来构建多层网络？
• 多个线性单元的连接仍产生线性函数，而我们 希望构建表征非线性函数的网络
Байду номын сангаас
• 感知器单元可以构建非线性函数，但它的不连 续阈值使它不可微，不适合梯度下降算法
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
25
梯度下降法则的推导（4）
• 梯度下降算法如下
– 选取一个初始的随机权向量 – 应用线性单元到所有的训练样例，根据公式4.7计算
每个权值的w 更新权值
• 因为误差曲面仅包含一个全局的最小值，所以 无论训练样例是否线性可分，算法都会收敛到 具有最小误差的权向量，条件是使用足够小的 学习速率
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感知器
• 一种类型的ANN系统是以感知器为基础
• 感知器以一个实数值向量作为输入，计 算这些输入的线性组合，如果结果大于 某个阈值，就输出1，否则输出-1
o(x1,..xn .), 11w 0w 1o x1 t.h..ew nrxnw 0ise
其 值 率中，。每用特个来别w决地i是定 ，一输-w个入0是实xi阈对数值感常。知量器，输或出叫的做贡权献
• 算法的一种常用改进方法是随着梯度下降步数 的增加逐渐减小学习速率
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
26
梯度下降的随机近似
• 梯度下降是一种重要的通用学习范型，它是搜 索庞大假设空间或无限假设空间一种策略
• 梯度下降应用于满足以下条件的任何情况
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
33
可微阈值单元
• 使用什么类型的单元来构建多层网络？
• 多个线性单元的连接仍产生线性函数，而我们 希望构建表征非线性函数的网络
Байду номын сангаас
• 感知器单元可以构建非线性函数，但它的不连 续阈值使它不可微，不适合梯度下降算法
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
25
梯度下降法则的推导（4）
• 梯度下降算法如下
– 选取一个初始的随机权向量 – 应用线性单元到所有的训练样例，根据公式4.7计算
每个权值的w 更新权值
• 因为误差曲面仅包含一个全局的最小值，所以 无论训练样例是否线性可分，算法都会收敛到 具有最小误差的权向量，条件是使用足够小的 学习速率
人工神经网络PPT演示课件
感知器的学习算法
采用感知器学习规则进行训练。训练步骤为：
① 对各初始权值w0j(0),w1j(0),w2j(0),…,wnj(0)，j=1,2,…,m(m为计算层的节点数) 赋予较小的非零随机数；
② 输入样本对{Xp,dp}，其中Xp=(-1, x1p , x2p ,…, xnp ),dp为期望的输出向量(教师信 号),上标p代表样本对的模式序号，设样本集中的样本总数为P，则p=1,2,…,P；
③
计算各节点的实际输出
o
p j
(t
)
sgn[X
T j
(t)
X
],
j 1,2,, m
；
④
调整各节点对应的权值，Wj
(t
1)
Wj
(t)
[dLeabharlann p jop j
]X
p
,
j 1,2,, m
，其中η
为学习率，用于控制调整速度，太大会影响训练的稳定性，太小则使训练的收敛
速度变慢，一般取0<η ≤1；
x1
oj Wj
x2 ······ xi ······xn
由方程 w1 j x1 w2 j x2 Tj 0 确定的直线成为二维输入样本空间上的一条分界线。
② 设输入向量X=(x1,x2,x3)T,则三个输入分量在几何上构成一个三维空间。节点j的
输出为
1, o j 1,
w1 j x1 w2 j x2 w3 j x3 Tj 0 w1 j x1 w2 j x2 w3 j x3 Tj 0
智能信息处理技术
华北电力大学
1
第5章 人工神经网络
1 人工神经网络基础知识 2 前馈神经网络 3 自组织神经网络 4 反馈神经网络
人工神经网络讲稿ppt课件
举例：2-3岁小孩能够从人群中认出父母、3-4岁能够顺利地穿过十字路 口，但最先进机器人也难以完成这项任务。
因而模仿人类思维方式能够提升机器人能力
人工神经网络讲稿
5/40
1.2 神经细胞与生物神经网络
1. 神经网络
组织形式 大脑中大约有100亿个神经元，它们相互连接，形成一个复杂庞大网络
系统。所以大脑结构是一个神经（元）网络。 依据预计，每个神经元大约与上千个神经元相互连接。 大脑所形成神经网络是由一些小网络连接而成。依据预计，全部神经元
层次结构：神经元联接按层次排列。 模块结构：主要特点是将整个网络按功效划分为不一样模块，每个模块 内部神经元紧密互联，并完成各自特定功效，模块之间再互联以完成整体功 效； 层次模块结构：将模块结构和层次结构结合起来，使之更靠近人脑神经 系统结构，这也是当前为人们广泛注意一个新型网络互联模式。 依据网络中神经元层数不一样，可将神经网络分为单层网络和多层网络； 依据同层网络神经元之间有没有相互联接以及后层神经元与前层神经元有 没有反馈作用不一样，可将神经网络分为以下各种。
Hopfield网络和BP算法出现，使得人工神经研究出现了复兴。因为人 工神经网络在信息处理方面优点，使得大批学者加入到了这一研究领域， 掀起了神经网络研究新高潮。
人工神经网络讲稿
13/40
4. 全方面发展时期（1987-现在） 1987年在美国召开了第一届国际神经网络学术大会，并宣告成立了
国际神经网络学会，与会代表1600多人。这次大会也宣告了神经网络 学科诞生。神经网络研究进入了一个转折点，其范围不停扩大，领域 几乎包含各个方面。神经网络应用使工业技术发生了很大改变，尤其 是在自动控制领域有了新突破。
互制约，从而能够将层内神经元分为几组，让每组作为一个整体来动作。
《人工神经网络讲》课件
应用场景
常用于模式分类、预测等静态数据处理任务。
循环神经网络
定义
循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络，通过记忆单 元实现信息的循环传递。
特点
循环神经网络能够捕捉序列数据中的长期依赖关系，但训练过程 中容易陷入梯度消失或梯度爆炸问题。
应用场景
广泛应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域。
03
智能控制
强化学习与神经网络的结合在智能控制领域具有广泛的应用前景，例如
机器人控制、自动驾驶等。通过训练神经网络代理在模拟环境中进行学
习，可以实现高效、安全的智能控制。
深度学习与人工神经网络的结合
深度生成模型
生成模型如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）可以学习从噪声生成数据的分布，并生成全新的数据样本 。通过结合深度学习和神经网络，可以创建更强大、更灵活的生成模型，用于图像生成、文本生成等领域。
深度神经网络
1 2 3
定义
深度神经网络是指神经网络中包含多个隐藏层的 结构，能够提取更抽象的特征表示。
特点
深度神经网络具有强大的特征学习和分类能力， 但需要大量的训练数据和计算资源，且容易过拟 合。
应用场景
广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理 等领域。
自组织映射网络
定义
自组织映射网络是一种无监督学 习的神经网络，通过自组织的方 式对输入数据进行降维或聚类。
人工神经网络讲
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
• 人工神经网络简介 • 常见的人工神经网络模型 • 人工神经网络的训练方法 • 人工神经网络的应用场景 • 人工神经网络的未来展望
目录
CONTENTS
常用于模式分类、预测等静态数据处理任务。
循环神经网络
定义
循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络，通过记忆单 元实现信息的循环传递。
特点
循环神经网络能够捕捉序列数据中的长期依赖关系，但训练过程 中容易陷入梯度消失或梯度爆炸问题。
应用场景
广泛应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域。
03
智能控制
强化学习与神经网络的结合在智能控制领域具有广泛的应用前景，例如
机器人控制、自动驾驶等。通过训练神经网络代理在模拟环境中进行学
习，可以实现高效、安全的智能控制。
深度学习与人工神经网络的结合
深度生成模型
生成模型如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）可以学习从噪声生成数据的分布，并生成全新的数据样本 。通过结合深度学习和神经网络，可以创建更强大、更灵活的生成模型，用于图像生成、文本生成等领域。
深度神经网络
1 2 3
定义
深度神经网络是指神经网络中包含多个隐藏层的 结构，能够提取更抽象的特征表示。
特点
深度神经网络具有强大的特征学习和分类能力， 但需要大量的训练数据和计算资源，且容易过拟 合。
应用场景
广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理 等领域。
自组织映射网络
定义
自组织映射网络是一种无监督学 习的神经网络，通过自组织的方 式对输入数据进行降维或聚类。
人工神经网络讲
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
• 人工神经网络简介 • 常见的人工神经网络模型 • 人工神经网络的训练方法 • 人工神经网络的应用场景 • 人工神经网络的未来展望
目录
CONTENTS
人工神经网络课件
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
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
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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）
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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
人工神经网络基础ppt课件
期望输出）。实际输出与期望输出之间存在着误差，用
e(n)表示：
e(n)=d (n)-yi (n)
现在要调整权值，是误差信号e(n)减小到一个范围。 为此，可设定代价函数或性能指数E(n)：
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<二> 神经网络的学习规则
E(n)= 1 e2 (n) 2
反复调整突触权值使代价函数达到最小或者使系统达 到一个稳定状态（及突触权值稳定不变），就完成了该学 习过程。
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
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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
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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。
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<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。
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。
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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。
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大一部分，进行着呼吸和新
陈代谢等许多生化过程。
细胞体的外部是细胞膜，
将膜内外细胞液分开。由于
细胞膜对细胞液中的不同离
子具有不同的通透性，使得
膜内外存在着离子浓度差，
从而出现内负外正的静息电
位。 2020/7/10
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2.1.1 生物神经元的结构(续二)
(2)树突(Dendrite) 从细胞体向外延伸 出许多突起的神经纤维, 其中大部分突起较短， 其分支多群集在细胞体 附近形成灌木丛状，这 些突起称为树突。 神经元靠树突接受 来自其他神经元的输入 信号，相当于细胞体的 输入端。
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2.1.1 生物神经元的结构(续三)
(3)轴突(Axon) 由细胞体伸出的最长的一条突起称为轴突，轴 突比树突长而细，用来传出细胞体产生的输出电化 学信号。
轴突也称神经纤维, 其分支倾在神经纤维终 端处长出, 这些细的分 支称为轴突末梢或神经 末梢。
神经末梢可以向四 面八方传出信号, 相当 于细胞体的输出。
度差而造成的电位差为 -70mV(毫伏，内负外正)左右，
称为静息电位，此时细胞膜的状态称为极化状态
(Polarization)，神经元的状态为静息状态。
当神经元受到外界的刺激时，如果膜电位从静息
电位向正偏移，称之为去极化(Depolarization)，此时
神经元的状态为兴奋状态；如果膜电位从静息电位向
不应期结束后，若细胞受到很强的刺激，则再次产生兴
奋性电脉冲。由此可见，神经元产生的信息是具有电脉冲形
大脑的学习过程就是神经元之间连接强度随外部
激励信息作自适应变化的过程，大脑处理信息的结果
是由各神经元状态的整体效果来确定。显然，神经元
是20人20/7脑/10 信息处理系统的最小.单元。
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2.1.1 生物神经元的结构
人脑中神经元的形态不尽相同，功能也有差异， 但从组成结构来看，各种神经元是有共性的。
第2章 神经网络基础知识
本章将阐述，作为“智能”物质基础的 大脑是如何构成和如何工作的？在构造新型 智能信息处理系统时，可以从中得到什么启 示?
§2.1 人工神经网络的生物学基础
§2.2 人工神经元模型
§2.3 人工神经网络模型
§2.4 神经网络学习
本章小结 2020/7/10
.
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2.1 人工神经网络的生物学基础
负偏移，称之为超级化(Hyper polarization)，此时神
经202元0/7/1的0 状态为抑制状态。 .
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2.1.2.1 信息的产生(2/3)
神经元细胞膜的去极化和超极化程度反映了神经
元兴奋和抑制的强烈程度。
在某一给定时刻，神经元总是处于静息、兴奋和
抑制三种状态之一。
神经元中信息的产生与兴奋程度相关，在外界刺
突触在轴突末梢与其他神经元
的受体表面相接触的地方有
15~50nm(纳米10-9m)的间隙, 称为
突触间隙，在电学上把两者断开,
见图2.2。每个神经元大约有
103~105个突触, 多个神经元以突触
连2接020/即7/10形成神经网络。
.
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2.1.1 生物神经元的结构(续五)
2020/7/10
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2.1.1 生物神经元的结构(续六)
此202后0/7/1膜0 电位又急速下降, 回.到静息时的值。
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2.1.2.1 信息的产生(3/3)
这一过程称作细胞的兴奋过程, 兴奋的结果产生一个宽度为 1ms，振幅为100mV的电脉冲, 又称神经冲动, 如图2.3所示。
值得注意的是, 当细胞体产 生一个电脉冲后, 即使受到很强 的刺激, 也不会立刻产生兴奋。 这是因为神经元发放电脉冲时， 暂时性阀值急速升高，持续1ms 后慢慢下降到-55mV这一正常状 态，这段时间约为数毫秒，称为 不应期生物神经元的结构(续四)
(4)突触(Synapse) 神经元之间通过一个神经元的轴突末梢和其他神经元的细 胞体或树突进行通信连接，这种连接相当于神经元之间的输入 输出接口，称为突触。 突触包括突触前、突触间隙和突触后三个部分。
突触前是第一个神经元的轴突 末梢部分, 突触后是指第二个神经 元的树突或细胞体等受体表面。
突触
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2.1.2 生物神经元的信息处理机理
在生物神经元中，突触为输入输出接口，树突 和细胞体为输入端，接受来自突触点的输入信号；
细胞体相当于一个微型处理器，对各树突和细 胞体各部位收到的来自其他神经元的输入信号进行 组合，并在一定条件下触发，产生输出信号；
输出信号沿轴突传至末梢，轴突末梢作为输出 端通过突触将这一输出信号传向其他神经元的树突 和细胞体。
图2.1给出一个 典型神经元的基本 结构和与其他神经 元发生连接的简化 示意图。
神经元在结构 上由细胞体、树突、 轴突和突触四部分 组成。
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2.1.1 生物神经元的结构(续一)
(1)细胞体(Cell body) 细胞体是神经元的主体，由细胞核、细胞质和 细胞膜三部分构成。
细胞核占据细胞体的很
神经生理学和神经解剖学的研究结果表明，神经 元(Neuron)是脑组织的基本单元，是神经系统结构与 功能的单位。
据估计，人类大脑大约包含有1.4×1011个神经元， 每个神经元与大约103~105个其他神经元相连接，构成 了一个庞大而复杂的网络，即生物神经网络。
生物神经网络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 所接受的多个激励信号的综合结果呈现出兴奋与抑制 状态。
激下，当神经元的兴奋程度超过了某个限度，也就是
细胞膜去极化程度超过了某个电位时，神经元被激发
而输出神经脉冲。
神经脉冲产生的经过如下：以静息膜电位为基准
(-70mV), 当膜电位高出15mV, 即超过阀值电位(-55mV)
时, 该神经细胞变成活性细胞,其膜电位自发地急速升
高, 在1ms内比静息膜电位上升100mV (+30mV)左右,
下面对生物神经元之间接受、产生、传递和处 理信息的机理进行分析。
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2.1.2.1 信息的产生(1/3)
研究认为，神经元之间信息的产生、传递和处理
是一种电化学活动。
由于细胞膜本身对不同离子具有不同的通透性，
从而造成膜内外细胞液中的离子存在浓度差。
神经元在无信号输入时，其细胞膜内外因离子浓