5人工神经网络_1
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。
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
人工神经网络单选练习题
人工神经网络单选练习题一、基本概念1. 下列关于人工神经网络的描述，正确的是：A. 人工神经网络是一种静态的计算模型B. 人工神经网络可以模拟人脑的神经元连接方式C. 人工神经网络只能处理线性问题D. 人工神经网络的学习过程是监督式的2. 下列哪种算法不属于人工神经网络？A. 感知机算法B. 支持向量机算法C. BP算法D. Hopfield网络3. 人工神经网络的基本组成单元是：A. 神经元B. 节点C. 权重D. 阈值二、前向传播与反向传播4. 在前向传播过程中，下列哪个参数是固定的？A. 输入值B. 权重C. 阈值D. 输出值5. 反向传播算法的主要目的是：A. 更新输入值B. 更新权重和阈值C. 计算输出值D. 初始化网络参数6. 下列关于BP算法的描述，错误的是：A. BP算法是一种监督学习算法B. BP算法可以用于多层前馈神经网络C. BP算法的目标是最小化输出误差D. BP算法只能用于解决分类问题三、激活函数7. 下列哪种激活函数是非线性的？A. 步进函数B. Sigmoid函数C. 线性函数D. 常数函数8. ReLU激活函数的优点不包括：A. 计算简单B. 避免梯度消失C. 提高训练速度D. 减少过拟合9. 下列哪种激活函数会出现梯度饱和现象？A. Sigmoid函数B. ReLU函数C. Tanh函数D. Leaky ReLU函数四、网络结构与优化10. 关于深层神经网络，下列描述正确的是：A. 深层神经网络一定比浅层神经网络效果好B. 深层神经网络更容易过拟合C. 深层神经网络可以减少参数数量D. 深层神经网络训练速度更快11. 下列哪种方法可以降低神经网络的过拟合？A. 增加训练数据B. 减少网络层数C. 增加网络参数D. 使用固定的学习率12. 关于卷积神经网络（CNN），下列描述错误的是：A. CNN具有局部感知能力B. CNN具有参数共享特点C. CNN可以用于图像识别D. CNN无法处理序列数据五、应用场景13. 下列哪种问题不适合使用人工神经网络解决？A. 图像识别B. 自然语言处理C. 股票预测D. 线性规划14. 下列哪个领域不属于人工神经网络的应用范畴？A. 医学诊断B. 金融预测C. 智能家居D. 数值计算15. 关于循环神经网络（RNN），下列描述正确的是：A. RNN无法处理长距离依赖问题B. RNN具有短期记忆能力C. RNN训练过程中容易出现梯度消失D. RNN只能处理序列长度相同的数据六、训练技巧与正则化16. 下列哪种方法可以用来防止神经网络训练过程中的过拟合？A. 提前停止B. 增加更多神经元C. 减少训练数据D. 使用更大的学习率17. 关于Dropout正则化，下列描述错误的是：A. Dropout可以减少神经网络中的参数数量B. Dropout在训练过程中随机丢弃一些神经元C. Dropout可以提高模型的泛化能力D. Dropout在测试阶段不使用18. L1正则化和L2正则化的主要区别是：A. L1正则化倾向于产生稀疏解，L2正则化倾向于产生平滑解B. L1正则化比L2正则化更容易计算C. L2正则化可以防止过拟合，L1正则化不能D. L1正则化适用于大规模数据集，L2正则化适用于小规模数据集七、优化算法19. 关于梯度下降法，下列描述正确的是：A. 梯度下降法一定会找到全局最小值B. 梯度下降法在鞍点处无法继续优化C. 梯度下降法包括批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降D. 梯度下降法的学习率在整个训练过程中保持不变20. 下列哪种优化算法可以自动调整学习率？A. 随机梯度下降（SGD）B. Adam优化算法C. Momentum优化算法D. 牛顿法21. 关于Adam优化算法，下列描述错误的是：A. Adam结合了Momentum和RMSprop算法的优点B. Adam算法可以自动调整学习率C. Adam算法对每个参数都使用相同的学习率D. Adam算法在训练初期可能会不稳定八、损失函数22. 在分类问题中，下列哪种损失函数适用于二分类问题？A. 均方误差（MSE）B. 交叉熵损失函数C. Hinge损失函数D. 对数损失函数23. 关于均方误差（MSE）损失函数，下列描述错误的是：A. MSE适用于回归问题B. MSE对异常值敏感C. MSE的输出范围是[0, +∞)D. MSE损失函数的梯度在接近最小值时趋近于024. 下列哪种损失函数适用于多分类问题？A. 交叉熵损失函数B. Hinge损失函数C. 对数损失函数D. 均方误差（MSE）九、模型评估与超参数调优25. 下列哪种方法可以用来评估神经网络的性能？A. 训练误差B. 测试误差C. 学习率D. 隐层神经元数量26. 关于超参数，下列描述正确的是：A. 超参数是在模型训练过程中自动学习的B. 超参数的值通常由经验丰富的专家设定C. 超参数的调整对模型性能没有影响D. 超参数包括学习率、批量大小和损失函数27. 关于交叉验证，下列描述错误的是：A. 交叉验证可以减少过拟合的风险B. 交叉验证可以提高模型的泛化能力C. 交叉验证会降低模型的训练速度D. 交叉验证适用于小规模数据集十、发展趋势与挑战28. 下列哪种技术是近年来人工神经网络的一个重要发展方向？A. 深度学习B. 线性回归C. 决策树D. K最近邻29. 关于深度学习，下列描述错误的是：A. 深度学习需要大量标注数据B. 深度学习模型通常包含多层神经网络C. 深度学习可以处理复杂的非线性问题D. 深度学习不适用于小规模数据集30. 下列哪种现象是训练深度神经网络时可能遇到的挑战？A. 梯度消失B. 参数过多C. 数据不平衡D. 所有上述选项都是挑战答案一、基本概念1. B2. B二、前向传播与反向传播4. B5. B6. D三、激活函数7. B8. D9. A四、网络结构与优化10. B11. A12. D五、应用场景13. D14. D15. C六、训练技巧与正则化16. A17. A18. A七、优化算法19. C20. B八、损失函数22. B23. D24. A九、模型评估与超参数调优25. B26. B27. D十、发展趋势与挑战28. A29. D30. D。
人工神经元网络介绍
人工神经网络 (artificial neural network, ANN)是模拟人脑细胞的分布式 工作特点和自组织功能，且能实现并行处理、自学习和非线性映射等 能力的一种系统模型。神经网络系统实质上是由大量的，同时也是很 简单的处理单元广泛地互相连接而形成的复杂网络系统。它不是人脑 神经系统的真实写照，而是对其做出的简化抽象和模拟。
假设3：空间整合特性和阈值特性
神 经 元 的 人 工 模 型
作为ANN的基本处理单元，必须对全部输入信号进行整 合，以确定各类输入的作用总效果，图(c)表示组合输 人信号的“总和值”，相应于生物神经元的膜电位。 神经元激活与否取决于某一阈值电平，即只有当其输 入总和超过阈值时, 神经元才被激活而发放脉冲, 否 则神经元不会产生输出信号。
活状态之间的关系，最常用的转移函数有4
种形式。
常用的神经元数学模型：
（1）阈值型（如图a所示）
f (Neti )
1 Neti 0 0 Neti 0
(2) sigmoid函数型（如图b所示）
f (Neti )
1
Neti
1e T
(3) 分段线性型（如图c所示）
f
( Neti
)
第三章 人工神经元网络
专业：电路与系统 姓名：程兴宏 学号：201021005
3.1 引言
模糊逻辑控制的现状：
模糊逻辑控制解决了人类智能行为语言的描述和推理问题，尤其是一 些不确定性语言的描述和推理问题，从而在机器模拟人脑的感知和推 理等智能行为方面迈出了重大的一步。然而在处理数值数据和自学习 能力等方面还远没有达到人脑的境界。
x1
wi1
ui
的数学抽象和结构、功能
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。
第一课 概述 人工神经网络理论及应用 教学课件
生物神经网络特点III——信息与处理合一
大脑对信息的分布存储和并行处理不是相互独立 的，而是相互融合的；即每个神经元都兼有信息 处理和存储功能。
神经元的连接强度的变化，既反映了对信息的记 忆，又与神经元对激励的响应一起反映了信息的 处理；
大脑对信息的提取，是寻找与处理过程的融合 cmp 计算机线寻址再存取
神经网络发展历史：复兴期
标志：1982 Hopfield解决TSP问题 1986 Rumelhart和McClelland BP 计算机的大众化和计算技术的迅速普及 新型神经网络提出
RBFN FNN Hopfield网络 Boltzman机
神经网络应用
在各个行业均有应用，擅长的有： 模式识别 人工智能 控制工程 优化分析和联想记忆 信号处理
神经网络应用——控制工程
完成复杂非线性对象的控制，NN应用包括： 模型辨识 自适应控制：控制器自适应改变 改进PID控制：自动调整PID参数 鲁棒控制 模糊控制：模糊神经控制
神经网络应用——优化计算
用于在大量、复杂的搜索空间内寻找最优解 系统规划 组合优化 智能交通管理 货物调度 航班分配
人工神经网络理论及应用
1. 概述
屈桢深
哈尔滨工业大学
主要内容
引子：神经网络特点 发展历史 应用 模型、结构与学习算法 关于课程
神经网络特点——引子
一小段视频 (“The Matrix”, 1998)；
问题：机器是否能模拟人的思维？ 如果有一天，机器能够模拟人的所有感觉电
信号，并且具有决策判断能力，那么如何定 义“智能？”
神经网络应用——信号处理
主要用于自适应信号处理，NN应用包括 自适应滤波； 自适应编码； 系统辨识(和控制领域交叉)； 故障诊断(和人工智能领域交叉)； 信号估计和特征提取 弱信号检测
人工神经网络1
2020/4/9
第2章 人工神经网络基础
• 主要内容：
• 认为智能取决于感知和行动，提出智能行为的 “感知－动作”模式。
• 行为主义者认为智能不需要知识、不需要表示、 不需要推理；人工智能可以像人类智能一样逐步 进化(所以称为进化主义)
• 认为符号主义(还包括联结主义)对真实世界客观 事物的描述及其智能行为工作模式是过于简化的 抽象，因而是不能真实地反映客观存在的。
– BN与AN； –拓扑结构； –存储； –训练
• 重点：AN；拓扑结构；训练 • 难点：训练
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第2章 人工神经网络基础
2.1 生物神经网 2.2 人工神经元 2.3 人工神经网络的拓扑特性 2.4 人工神经网络的训练
2020/4/9
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
2020/4/9
1.2 人工神经网络的概念
方法
用 样 本 数 据 进 行 调 试 数据，依据基本的学习算法完成学习——
（由人根据已知的环境 自动从样本数据中抽取内涵（自动适应应
去构造一个模型）
用环境）
适应领域 精确计算：符号处理， 非精确计算：模拟处理，感觉，大规模数
数值计算
第一章 人工神经网络概述_PPT幻灯片
3. 进一步对生物神经系统进行研究，不断地 丰富对人脑的认识。
人工神经网络
人工神经网络的特点：
（1）高度的并行性 （2）高度的非线性全局作用 （3）良好的容错性与联想记忆功能 （4）强大的自适应、自学习功能
第二节 人工神经网络的基本结构与模型
人工神经网络
第一节 人工神经网络的概念与发展
T.Kohonen的定义：“人工神经网络是由 具有适应性的简单单元组成的广泛并行互 连的网络，它的组织能够模拟生物神经系 统对真实世界物体所作出的交互反应。”
人工神经网络
历史回顾
➢萌芽期（20世纪40年代） ➢第一高潮期（1950～1968） ➢反思期（1969～1982） ➢第二高潮期（1983～1990） ➢再认识与应用研究期（1991~）
科学发展大趋势
New Society New Education
New Sciences
Info
Bio
Enhancing
Human
Performance
Nano
Cogno
New Industries
New Applications
New Humanbeing
技术创新浪潮的经济长波规律
水力 纺织 铁
人工神经网络
简单神经元网络及其简化结构图
（1）细胞体 （2）树突 （3）轴突（4）突触
人工神经网络
人工神经元模型
输入分量pj（j=1，2，…，r） 权值分量wj（j=1，2，…，r）
激活函数 f(·) 偏差(bias) b
人工神经网络
权值和输入的矩阵形式可以由W的行矢量和 P的列矢量表示：
人工神经网络原理第1章习题参考答案
1.简述什么是人工神经网络。
简单地讲，人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能，采用数学和物理方法进行研究而构成的一种信息处理系统或计算机。
目前关于人工神经网络还尚未有一个严格的统一的定义，不同的科学家从各个不同侧面指出了人工神经网络的特点。
例如，美国神经网络学家Hecht Nielsen关于人工神经网络的定义是：“人工神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按照某种方式相互连接形成的计算机系统，该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息的”。
美国国防部高级研究计划局关于人工神经网络的定义是：“人工神经网络是一个由许多简单的并行工作的处理单元组成的系统，其功能取决于网络的结构、连接强度以及各个单元的处理方式”。
2.人工神经网络研究处于低潮的原因是什么？重新兴起的动因是什么？处于低潮的原因：1969年，美国著名人工智能学者M. Minsky和S. Papert出版的《感知机》（Perception）一书指出，简单的人工神经网络只能用于线性问题求解，能够求解非线性问题的人工神经网络应该具有中间层，但是在理论上还不能证明将感知机模型扩展到多层网络是有意义的。
重新兴起的动因：1982年，美国加州理工学院的生物物理学家J.Hopfield教授提出了Hopfield网络模型，并于1984年对Hopfield模型进行了电子电路实现。
Hopfield模型引入了物理力学分析方法，阐明了神经网络与动力学之间的关系，建立了神经网络稳定性判断依据，指出了信息存储在网络中各个神经元之间的连接上。
3.人工神经网络的特点是什么？人工神经网络擅长解决哪类问题？特点：(1) 固有的并行结构和并行处理特性；(2) 知识的分布存储特性；(3) 良好的容错特性；(4) 高度非线性及计算的非精确性；(5) 自学习、自组织和自适应性。
擅长解决的问题类型：联想记忆、非线性映射、分类与识别、优化计算等。
4.人工神经网络的信息处理能力体现在那些方面？体现在存储和计算两方面，其中信息存储能力取决于不同的神经网络模型，神经网络的拓扑结构、网络连接权值的设计方法等都可以影响一个神经网络的信息存储容量；计算能力主要表现为神经网络的非线性映射能力、并行分布计算能力等。
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 Network，ANN）是一种模拟人类大脑神经元工作方式的计算模型，由多个神经元节点相互连接而成。
它可以通过学习和适应性调整来进行信息处理和模式识别。
人工神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接受外部输入信号，隐藏层用于处理这些信号，输出层则给出最终的输出结果。
每个层中的神经元节点与下一层的节点相连接，并通过具有可调整权值的连接进行信息传递。
每个神经元节点接收到输入信号后，会对其进行加权求和，并通过激活函数将结果转换为输出信号。
在训练过程中，人工神经网络根据输入样本和期望输出进行学习。
通过调整连接权值，神经网络逐渐优化其输出结果，使得实际输出与期望输出之间的误差最小化。
这一过程称为反向传播算法，通过梯度下降的方式，不断更新权值以逼近最优解。
人工神经网络具有较强的非线性拟合能力和自适应学习能力，可以用于解决分类、回归、模式识别等各种问题。
它已经广泛应用于图像和语音识别、自然语言处理、金融预测、医学诊断等领域。
然而，人工神经网络也存在一些挑战和限制。
例如，过拟合问题会导致网络在训练集上表现良好但在测试集上表现较差；训练时间较长，且需要大量的训练数据和计算资源；网络结构的选择和调优需要经验和专业知识。
总的来说，人工神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，具有强大的非线性拟合能力和自适应学习能力。
虽然存在一些挑战和限制，但它在许多领域中都有广泛应用和研究价值。
人工神经网络的原理及优化方法
人工神经网络的原理及优化方法随着计算机技术的不断发展，人工智能技术也得到了长足的发展。
人工神经网络作为人工智能技术的一个重要分支，广泛应用于语音识别、图像识别、机器翻译等领域。
本文将从人工神经网络的原理入手，介绍人工神经网络的优化方法。
一、人工神经网络的原理人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种由神经元和之间联系组成的网络结构，其基本结构类似于生物神经元。
每个神经元接收来自其他神经元的信号，通过处理后输出信息到下一层神经元。
模拟了人脑神经元之间相互连接的模式。
在人工神经网络中，每个神经元都有权重和偏差值。
权重决定了该神经元的重要程度，而偏差值则可以对神经元的输出进行平移。
神经元的输入信号经过加权处理，并加上偏差值之后，再通过激活函数进行非线性变换。
人工神经网络最终的输出结果，就是所有神经元经过计算后的结果。
人工神经网络的训练过程，是利用已知数据集来调整神经网络中的权重和偏差值，以使得神经网络的输出结果尽可能接近于真实结果。
常用的神经网络训练算法包括反向传播算法、遗传算法、模拟退火等。
二、人工神经网络的优化方法人工神经网络的优化方法，旨在提高神经网络的准确性和泛化能力。
常用的优化方法包括以下几种：1. 权重初始化权重的初始化方案对神经网络的训练过程起着至关重要的作用。
一般来说，权重应该随机初始化，以避免过拟合和局部最优解。
常用的权重初始化方法包括高斯分布、均匀分布、正交初始化等，其中正交初始化是一种使用较少的初始化方式。
2. 优化函数优化函数是指在训练神经网络时，通过反向传播算法来更新权重和偏差值时所使用的损失函数。
常用的优化函数包括均方误差、交叉熵、KL散度等。
不同的优化函数对神经网络的训练效果有明显的影响。
3. DropoutDropout是一种随机性的正则化手段，它能够减少神经网络的过拟合现象。
这种方法在训练神经网络时，随机地将一些神经元的输出置为0，并将其忽略。
人工神经网络
生物神经元示意图
从神经元各组成部分的功能来看，信息的处理与 传递主要发生在突触附近。当神经元细胞体通 过轴突传到突触前膜的脉冲幅度达到一定强度， 即超过其阈值电位后，突触前膜将向突触间隙 释放神经传递的化学物质。 突触有两种：兴奋性突触和抑制性突触。前者产 生正突触后电位，后者产生负突触后电位。
感知器权值参数的设计目的，就是根据学习法 则设计一条W*P+b＝0的轨迹，使其对输入矢 量能够达到期望位置的划分。
以输入矢量r＝2为例，对于选定的权值w1、w2和b， 可以在以p1和p2分别作为横、纵坐标的输入平面内画出 W*P+b＝w1 p1十w2 p2十b＝0的轨迹，它是一条直线， 此直线上的及其线以上部分的所有p1、p2值均使w1 p1 十w2 p2十b＞0，这些点若通过由w1、w2和b构成的感知 器则使其输出为1；该直线以下部分的点则使感知器的 输出为0。 所以当采用感知器对不同的输入矢量进行期望输出 为0或1的分类时，其问题可转化为：对于已知输入矢 量在输入空间形成的不同点的位置，设计感知器的权 值W和b，将由W*P+b＝0的直线放置在适当的位置上 使输入矢量按期望输出值进行上下分类。
3．1．2 人脑神经网络系统
图3—2脑神经系统的主要组成部分
人脑神经网络信息处理的特点 1．分布存储与冗余性 2．并行处理 3．信息处理与存储合一 4．可塑性与自组织性 5．鲁棒性
人工神经网络
♦ 神经网络直观理解
神经网络是一个并行和分布式的信息 处理网络结构，它一般由许多个神经元 组成，每个神经元只有一个输出，它可 以连接到很多其他的神经元，每个神经 元输入有多个连接通道，每个连接通道 对应于一个连接权系数。
人工神经元模型 归纳一下生物神经元传递信息的过程： 生物神经元是一个多输入、单输出单元。 常用的人工神经元模型可用图模拟。
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：
人工神经网络的基本模型
编辑ppt
20
非线性作用函数1
非对称型Sigmoid函数
1
2
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21
非线性作用函数2
对称型Sigmoid函数
1
2
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22
非线性作用函数3
非对称型阶跃函数编辑p来自t23非线性作用函数4
对称型阶跃函数
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24
非线性作用函数
编辑ppt
编辑ppt
6
第二章 人工神经网络的基本模型
2.1 人工神经元的基本模型
基本MP模型
神经元i的输入yj 输出yi 描述:
n
yi f(wijyj j), ij j1
i
f (xi )
（a）
n
设 xi wij yj j
f (x)
j1
则 yi f (xi )
1
每一神经元的输出，或‘0’或‘1’，
0
‘0’表示’抑制’，‘1’表示‘兴奋’：
w kj 0
如 果 神 经 元 k竞 争 失 败
编辑ppt
34
第二章 人工神经网络的基本模型
2.3 人工神经网络的学习算法概述
有教师学习（称为监督学习）
神经网络 的参数可以综 合训练向量和 反馈回的误差 信号进行适当 调整。
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第二章 人工神经网络的基本模型
2.3 人工神经网络的学习算法概述
无教师学习（称为无监督学习）
无监督学习
在无监督或自组织学习系统中，不再有外在的老 师或者评价来监督学习的过程。提供独立于任务的 表示质量的度量，要求网络学习该度量而且参数将 根据这个度量来逐步优化网络。
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实际应用的神经网络可能同时兼有其中一种或几种网络结构形式。
5.1 人工神经网络基础知识
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人工神经网络概述
人工神经网络的生物学基础
人工神经元模型
人工神经网络模型
人工神经网络学习
5.1.5、人工神经网络学习 、
人工神经网络的功能由其连接的拓扑结构和连接权值决定。神经网络的全体连 接权值可用一个矩阵W表示，其整体内容反映了神经网络对于所解决问题的知识 存储。通过对样本的学习训练，不断改变网络的连接权值以及拓扑结构，使网 络的输出不断地接近期望的输出。这一过程称为神经网络的学习或训练。 神经网络的学习其本质是对可变权值的动态调整。 改变权值的规则称为学习规则或学习算法(亦称训练规则或训练算法)。 学习规则分三类： 有导师学习：也称有监督的学习。在学习过程中不断的给网络成对提供一个 输入模式和一个期望网络正确输出的模式，称为“教师信号”。将神经网络 的实际输出与期望输出进行比较，当两者不符时，根据差错的方向和大小按 一定的规则调整权值，以使下一次网络的输出更接近期望结果。 无导师学习：也称无监督学习。在学习过程中不断地给网络提供动态输入信 息，网络能根据特有的内部结构和学习规则，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信息调整权值，这个过程 称为网络自组织，其结果是使网络能对属于同一类的模式进行自动分类。 死记式学习：网络事先设计成记忆特定的例子，以后当给定有关该例子的输 入信息时，例子便被回忆起来。权值一旦设计好了就不再变动，因此其学习 是一次性的，而不是一个过程。
∆ w ij = η f (W
T j
X ) xi = η o j xi
注意： ① Hebbian学习规则需预先设置权饱和值，以防止输入和输出正负始终一致 时出现权值无约束增长； ② 在学习开始前(t=0)，先对Wj(0)赋予零附近的小随机数。
5.1.5、人工神经网络学习 、
通用学习规则模型
-1 x1 … xi … xn w0j w1j wij wnj ∆Wj X η r( Wj, X, dj ) 学习信号 生成器 dj j Oj
权向量Wj在t时刻的调整量ΔWj(t)与t时刻的输入向量X(t)和学习信号r的乘积成 正比： ΔWj(t)=ηr[Wj(t),X(t),dj(t)]X(t) 式中：η为正数，称为学习常数，其值决定了学习速率。 r(Wj, X, dj )根据不同的学习规则有不同的定义。 基于离散时间调整时，下一时刻的权向量应为： Wj(t+1)=Wj(t)+ΔWj(t)=Wj(t)+ηr[Wj(t),X(t),dj(t)]X(t)
5.1.5、人工神经网络学习 、
Hebbian学习规则 当神经元i与神经元j同时处于兴奋状态时，两者之间的连接强度应增强。 Hebbian学习规则代表一种纯前馈、无导师学习。 学习信号等于神经元的输出
r = f (W
T j
X)
T j
权向量的调整公式为
∆ W j = η f (W X )X
因此，每个分量的调整为
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第5章 人工神经网络 章
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
5.1 人工神经网络基础知识
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人工神经网络概述
人工神经网络的生物学基础
人工神经元模型
人工神经网络模型
人工神经网络学习
5.1.1、人工神经网络概述 、
简介 人工神经网络，亦称神经网络，是由大量处理单元(神经元)广泛互连而成 的网络，是对人脑的抽象、简化和模拟，反映人脑的基本特性。人工神经 网络的研究是从人脑的生理结构出发来研究人的智能行为，模拟人脑信息 处理的功能。它是根植于神经科学、数学、统计学、物理学、计算机科学 及工程等学科的一种技术。 人工神经网络是由简单的处理单元所组成的大量并行分布的处理机，这种 处理机具有存储和应用经验知识的自然特性，它与人脑的相似之处概括为 两个方面：一是通过学习过程利用神经网络从外部环境中获取知识；二是 内部神经元(突触权值)用来存储获取的知识信息。
… x1 w1j wij wnj … oj
Σ f
5.1.3、人工神经元模型 、
神经元的数学模型
n o j ( t ) = f ∑ w ij x i ( t − τ i =1
ij
x1
w1j wij wnj
) − T j
xi …
式中，xi(t)：t时刻神经元j接收的来自神经 xn 元i的信息输入； oj(t)：t时刻神经元j的信息输出； τij：输入输出间的突触时延； Tj：神经元j的阈值； wij：神经元i到j的突触连接系数或称权重植； f()：神经元转移函数。 一般将突触时延取为单位时间，则神经元的状态表达式：
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人工神经网络概述
人工神经网络的生物学基础
人工神经元模型
人工神经网络模型
人工神经网络学习
5.1.4、人工神经网络模型 、
网络拓扑结构类型 层次型结构 将神经元按功能分成若干层，如输入层、中间层(隐层)和输出层。其中输 入层各神经元负责接受来自外界的输入信息，并传递给中间各隐层神经元； 隐层是神经网络的内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变换能力的 需要，隐层可设计为一层或多层；最后一个隐层传递到输出层各神经元的 信息经进一步处理后即完成一次从输入到输出的信息处理，由输出层向外 界输出信息处理结果。 ① 单纯层次型网络结构 ② 输出层到输入层有连接的层次型网络结构 ③ 层内有互连的层次型网络结构
5.1.1、人工神经网络概述 、
人工神经网络发展简史 兴起阶段（1947～1969） 心理学家麦卡洛克(McCulloch)和数学家皮茨(Pitts)合作，提出了MP模型 拉开了实际网络研究的序幕。 提出了许多神经元模型和学习规则，如Hebb学习规则和感知器等。 1969年，明斯基(MinSky)和帕伯特(Papert)所著《Perceptron》出版。 萧条阶段（1970～1986） 1981年,科霍恩(Kohonen)提出了自组织映射网络模型。 1982年,霍普菲尔德(Hopfield)教授对网络引入了能量函数的概念，给出了 网络的稳定性判据，提出了用于联想记忆和优化计算的途径。 1984年,欣顿(Hinton)等人提出波尔茨曼(Boltzman)机模型。 1986年,鲁姆尔哈特(Rumelhart)和帕可(Parker)等人重新发现了反向传播 算法(Back-Propagation,简称BP)，受到许多学者重视。 兴盛阶段（1987～今） 神经网络受到国际重视，各个国家都展开研究，形成了神经网络发展的新 高潮。
5.1 人工神经网络基础知识
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人工神经网络概述
人工神经网络的生物学基础
人工神经元模型
人工神经网络模型
人工神经网络学习
5.1.2、人工神经网络的生物学基础 、
神经生物学和神经解剖学的研究表明，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。人脑大约包含1.4×1011个神 经元，每个神经元大约与103～105个其他神经元相连接，构成一个极为 庞大而复杂的网络，即生物神经网络。 生物神经网络中个神经元之间连接的强弱，按照外部激励信号作自适 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。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由各种神经元状 态的整体效果确定。 神经元是人脑信息处理系统的最小单元。
5.1.2、人工神经网络的生物学基础 、
神经元在结构上由细胞体、树突、轴突和突触四部分组成。
细胞体：神经元主体。 树突：接受其他神经元的输入信号。 轴突：也称神经纤维，传出细胞体产生的输出电化学信号。 突触：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，这种连接相对于神经元之间的输入输出接口。
5.1.4、人工神经网络模型 、
网络拓扑结构类型 互连型结构 网络中任意两个节点之间都可能存在连接路径。 ① 全互连型：网络中每个节点均与所有其他节点连接。 ② 局部互连型：网络中每个节点只与其临近的节点有连接。 ③ 稀疏连接型：网络中的节点只与少数相距较远的节点相连。
……
5.1.4、人工神经网络模型 、
5.1.1、人工神经网络概述 、
简介(续) 神经网络也经常被称为神经计算机(Neurocomputer)，它与现代数字计算机 的不同之处主要表现在以下方面： ① 神经网络的信息存储与处理(计算)是合二为一的,即信息的存储体现在 神经元互连的分布上;传统计算机的存储和计算是独立的，二者之间存在瓶 颈。 ② 网络以大规模模拟计算为主，数字计算机以串行离散符号处理为主。 ③ 神经神经网络具有很强的鲁棒性和容错性，善于联想、概括、类比和推 广，任何局部的损伤不会影响整体结果。 ④ 神经网络具有很强的自学习能力，能为新的输入产生合理的输出，可在 学习过程之中不断完善自己，具有创新特点。 ⑤ 神经网络是一大规模自适用非线性动力系统，具有集体运算能力。这与 本质上是线性系统的现代数字计算机迥然不同。 人工神经网络是近年来的热点研究领域，涉及到电子科学与技术、信息与 通信工程、计算机科学与技术、电气工程、控制科学与技术等诸多学科， 其应用领域包括：建模、时间序列分析、模式识别和控制等，并在不断的 拓展。
5.1 人工神经网络基础知识
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人工神经网络概述
人工神经网络的生物学基础
人工神经元模型
人工神经网络模型
人工神经网络学习
5.1.3、人工神经元模型 、
神经元的建模
每个神经元都是一个多输入单输出的信息处理 单元 xi 突触分兴奋型和抑制型两种类型 神经元具有空间整合特性和阈值特性 xn 神经元输入与输出间有固定的时滞，主要取决 于突触延搁 忽略时间整合作用和不应期 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