ANN神经网络.ppt
合集下载
神经网络介绍PPT详解课件
1940s
1960s
1980s
2000s
MP 模型 阈值加和 模型 Hebb学习 规则
感知器模型 自适应线性单元
Hopfield网络 Boltzman 机 BP算法
深度网络 DBN
CNN DBM
LeCun 98 Deep CNN RNN
低谷
低谷
人工神经网络发展历程
Deep Learning, Science 2006 (vol. 313, pp. 504-507)
网络模型
LeNet
网络结构的改进
NIN
AlexNet
网络深度的增加
VGGNet
GoogLeNet (Inception)
ResNet
Inception ResNet 图2：深度卷积神经网络发展图
图3：ILSVRC图像分类竞赛近年结果。
LeNet
最早的深度卷积神经网络模型，用于字符识别。网络具有如下特点：
AlexNet
AlexNet在LeNet基础上进行了更宽更深的网络设计，首次在CNN中引入了ReLU、 Dropout和Local Response Norm (LRN)等技巧。网络的技术特点如下：
➢ 使用ReLU （Rectified Linear Units）作为CNN的激活函数，并验证其效果在较深的网络超 过了Sigmoid，成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题，提高了网络的训练速率。
人工神经网络发展历程
• 发展基础：
✓ 数据爆炸：图像数据、文本数据、语音数 据、社交网络数据、科学计算等
✓ 计算性能大幅提高
• 为什么有效
– 浅层神经网络可以近似任意函数，为何多层？
✓深层网络结构中，高层可以综合应用低层信息。 ✓低层关注“局部”，高层关注“全局”、更具有语
神经网络原理与应用课件.ppt
f(x) 1
或
1ex p(x)
f(x)1(1th( x))
2
x0
f(x) +1
0
x
-1
这类曲线可连续取值，反映了神经元 的饱和特性。
2024/11/24
神经网络与模式识别研究室
21
• 3.神经网络的连接方式
神经网络是由大量的神经元以不同的 方式连接而成的大规模复杂系统，不同的 网络模型可能具有不同的连接方式，常用 的连接方式有：
2024/11/24
神经网络与模式识别研究室
2
•从第一台数字计算机问世（1946年），
计算机系统几经更新换代，经历了由电 子管、晶体管、LSI、VLSI，到后来的 奔腾4、双核技术等发展阶段。
•近年来，软件方面也在不断升级更新， 计算机性能越来越优越，应用也越来越 广泛。
•尽管如此，但计算机系统并非万能，它 存在着自身的局限性和物理极限（小型 化），其特点是串行运算，输入输出存 在线性的和确定性的关系。
2024/11/24
神经网络与模式识别研究室
28
• 而另一阶段则是工作期，此时神经网络 已经训练好，连接权值保持不变，即通 过信息的不断传递，使各神经元状态发 生变化，从而使网络最终达到一个稳定 平衡态，这就像人脑寻找记忆的过程， 这一过程相对较快，各神经元的状态也 称之为短期记忆。
2024/11/24
2024/11/24
神经网络与模式识别研究室
13
• NN的问世标志着认知科学、计算机科学 及人工智能的发展又处于一个新的转折 点，它的应用和发展，不但会推动神经 动力学本身，而且将影响新一代计算机 的设计原理，可能为新一代计算机和人 工智能开辟一条崭新的途径，并为信息 科学带来革命性的变化。
《ANN神经网络》课件
神经网络的训练过程和算法
1 BP算法
2 Adam算法
通过反向传播算法，根据输出误差和梯度下 降法更新网络参数，目标是最小化误差函数。
结合了Ad ag r ad 和RM Sp ro p 优点的一种有效 的优化算法，自适应的调节学习率，以加快 训练速度。
神经网络的激活函数和正则化方法
激活函数
每个神经元的输出需要通过激活函数进行非线性映 射，目前比较流行的有sig mo id 、t an h 和ReLU等。
神经元和生物神经元的异同
1 神经元
是神经网络的基本单位，是一种用于计算的抽象模型，只有输入和输出，以及需要学习 的权重和偏置。
2 生物神经元
是神经系统的基本单位，由轴突、树突、细胞体和突触等结构组成，与其他神经元具有 复杂的生物学表现和相互作用。
神经网络的优势和局限性
优势
具有自主学习、自适应、非线性和可并行处理等优 势，能够处理高维度数据和复杂的非线性问题。
参考文献和拓展阅读建议
参考文献: 1. Bishop, C. M . (1995). Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press. 2. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. M IT Press. 3. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep Learning. Nature, 521, 436-444. 拓展阅读建议: 1. 《深度学习》白板推导与Python实战 2. 《Python深度学习》实践指南 3. 《自然语言处理综论》 4. 《计算机视觉综论》
人工神经网络ANN
10
off
Stimulus
ui wij x j
j
Response
yi f urest ui
“Hard” threshold
z ON
f
z
else OFF
= threshold
• ex: Perceptrons, Hopfield NNs, Boltzmann Machines
2 1 ez
1
• ex: MLPs, Recurrent NNs, RBF NNs...
• Main drawbacks: difficult to process time patterns, biologically implausible.
10/11/2019
Artificial Neural Networks - I
ms
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
10/11/2019
Artificial Neural Networks - I
6
神经网络的复杂性
• 神经网路的复杂多样，不仅在于神经元和突触 的数量大、组合方式复杂和联系广泛，还在于 突触传递的机制复杂。现在已经发现和阐明的 突触传递机制有：突触后兴奋，突触后抑制， 突触前抑制，突触前兴奋，以及“远程”抑制 等等。在突触传递机制中，释放神经递质是实 现突触传递机能的中心环节，而不同的神经递 质有着不同的作用性质和特点
• 10 billion neurons in human brain • Summation of input stimuli
– Spatial (signals) – Temporal (pulses)
人工神经网络ANN方法简介课件
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
人类智能的具体含义
感知与认识客观事物、客观世界和自我的能力； 通过学习获得经验、积累知识的能力； 理解知识、运用知识和经验分析、解决问题的能力； 联想、推理、判断、决策的能力； 运用语言进行抽象、概括的能力； 以上5点是人类智能的基本能力。 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。 以上3点是前5种能力新的综合表现形式。
• 知识和概念化是否人工智能的核心？ • 认知能力能否与载体分开来研究？ • 认知的轨迹是否可以用类自然语言来描述？ • 学习能力能否与认知分开来研究？ • 所有的认识是否有一种统一的结构？
对以上5个基本问题的不同回答已经形成3个主要的学术流派： 符号主义（Symbolicisim） 联结主义（connetionism） 行为主义（actionism）
通过制造和使用工具来加强和延伸人类的生存、发展。
目的之二：进一步认识自己。
用物化的智能来考察和研究人脑智能的物质过程和规律。
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
人工智能的3个主要流派
1991年，人工智能学家D. Krish在《Int. J. Artificial Intelligence》上提出人工智能的5个基本问题：
“世界上最大的未开发疆域，是 我们两耳之间的空间。”（美国汉 诺威保险公司总裁比尔·奥伯莱恩）
文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
大脑的有关数据
① 人大脑平均只有3磅左右。 只占身体重量比例的1/30；
② 使眼睛可以辨别1000万种细 微的颜色； ③ 使肌肉(如果全部向同一个 方向运动)产生25吨的拉力； ④ 是由100亿个脑细胞和10兆 个神经交汇丛组成。整个大脑 的神经网络足足有10英里长。
神经网络基本理论资料PPT课件
1984年，博士又提出了连续神经网络模型，实现了神经 网络的电子线路仿真，开拓了计算机应用神经网络的新途径， 成功解决了著名的优化组合问题——旅行商问题，引起了相 关领域研究人员的广泛关注。
1986年，等提出多层网络的逆推学习算法，即BP算法， 否定了M.Minsky等人的错误结论，该算法一直成为应用最广、 研究最多、发展最快的算法。
2.1 神经网络概述
胞体：也称为细胞体，包括细胞质、细胞核和细胞膜 三部分，是细胞的营养中心。
树突：胞体的伸延部分产生的分枝称为树突，是接受 从其它神经元传入的信息入口。但不一定是神经传入的唯一 通道，还可以是胞体膜。
轴突：每个神经元只有一个轴突，一般自胞体发出， 与一个或多个目标神经元连接，为神经元的输出通道，其作 用是将细胞体发出的神经冲动传递给另一个或多个神经元。
如果在输出层没有得到期望的输出，则计算输出层的误差变化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传回
1949年，心理学家提出神经 来，修改各层神经元的权值，直至达到期望目标。
但人们在应用专家系统解决语音识别、图像处理和机器人控制等类似人脑形象思维的问题时却遇到很大的唐困纳难。德·赫布
BP算法的核心是最速下降法，这是一种以梯度为基础的误差下降算法，具有原理简单、实现方便等特点，但也有许多不足之处： 联想记忆的作用是用一个不完整或模糊的信息联想出存储在记忆中的某个完整、清晰的模式来。
初创期：标志就是提出模型，建立规则。 神经网络的自学习和自适应能力使其成为对各类信号进行多用途加工处理的一种天然工具。 人工智能
侧，右脑支配人体的左侧，大脑受伤会使他支配的那部分身 体产生功能障碍。
左右脑具有不同的功能。左脑主要是语言中枢，同时从 事分析性工作，如逻辑推理、数学运算和写作等。右脑主要 处理空间概念和模式识别。
1986年，等提出多层网络的逆推学习算法，即BP算法， 否定了M.Minsky等人的错误结论，该算法一直成为应用最广、 研究最多、发展最快的算法。
2.1 神经网络概述
胞体：也称为细胞体，包括细胞质、细胞核和细胞膜 三部分，是细胞的营养中心。
树突：胞体的伸延部分产生的分枝称为树突，是接受 从其它神经元传入的信息入口。但不一定是神经传入的唯一 通道，还可以是胞体膜。
轴突：每个神经元只有一个轴突，一般自胞体发出， 与一个或多个目标神经元连接，为神经元的输出通道，其作 用是将细胞体发出的神经冲动传递给另一个或多个神经元。
如果在输出层没有得到期望的输出，则计算输出层的误差变化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传回
1949年，心理学家提出神经 来，修改各层神经元的权值，直至达到期望目标。
但人们在应用专家系统解决语音识别、图像处理和机器人控制等类似人脑形象思维的问题时却遇到很大的唐困纳难。德·赫布
BP算法的核心是最速下降法，这是一种以梯度为基础的误差下降算法，具有原理简单、实现方便等特点，但也有许多不足之处： 联想记忆的作用是用一个不完整或模糊的信息联想出存储在记忆中的某个完整、清晰的模式来。
初创期：标志就是提出模型，建立规则。 神经网络的自学习和自适应能力使其成为对各类信号进行多用途加工处理的一种天然工具。 人工智能
侧，右脑支配人体的左侧，大脑受伤会使他支配的那部分身 体产生功能障碍。
左右脑具有不同的功能。左脑主要是语言中枢，同时从 事分析性工作，如逻辑推理、数学运算和写作等。右脑主要 处理空间概念和模式识别。
人工神经网络基础_ANN课件 第六章
先用高温将其加热熔化，使其中的粒子可以自由运动；逐渐 降低温度，粒子的自由运动趋势也逐渐减弱，并逐渐形成低 能态晶格。若在凝结点附近温度下降的速度足够慢，则金属 或固体物质一定会形成最低能量的基态，即最稳定结构状态。
实际上，在整个降温的过程中，各个粒子都可能经历了由高 能态向低能态、有时又暂时由低能态向高能态最终趋向低能 态的变化过程。
烈的自由运动；
当温度降低时，PHi(1)曲线变陡． PHi(1)相对于Hi的变化相当 敏感。当 时，曲线退化为一阶跃函数，则算法也从模拟退 火算法过渡到Hopfield算法。
可以说：Hopfield算法是模拟退火算法在 特例。
时的
反复进行网络的状态更新，且更新次数N足够大以 后，网络某状态出现的概率将服从分布：
但是如果开始就以T＝0进行状态更新，则网络状态很可能陷
入局部极小点。因此需采用逐渐降温法实现状态更新，而且
只有降温速度合适才能保证网络状态收敛于全局最小点。
现己证明：按所示降温方案．能够保证网络收敛于全局最小
值。但用此方法也存在着一个很大缺陷，即网络的收敛时间 太长。为此，也可用下式所示方法实施降温：
上式表明：在模拟退火算法中，某神经元的输出不 象Hopfield算法中那样，是由以内部状态Hi为输入的 非线性函数的输出(阶跃函数)所决定的，而是由Hi
为变量的概率PHi(1)或PHi(0)所决定的。不同的Hi，对
应不同的概率PHi(1)或PHi(0)来决定输出为兴奋或者抑 制的。
将Hopfield网络能量函数的变化式重写:
第六章 随机型神经网络
6.1 随机型神经网络的基本思想 6.2 模拟退火算法 6.3 Boltzmann机与Boltzmann机工作规则 6.4 Boltzmann机学习规则 6.5 网络小结
实际上，在整个降温的过程中，各个粒子都可能经历了由高 能态向低能态、有时又暂时由低能态向高能态最终趋向低能 态的变化过程。
烈的自由运动；
当温度降低时，PHi(1)曲线变陡． PHi(1)相对于Hi的变化相当 敏感。当 时，曲线退化为一阶跃函数，则算法也从模拟退 火算法过渡到Hopfield算法。
可以说：Hopfield算法是模拟退火算法在 特例。
时的
反复进行网络的状态更新，且更新次数N足够大以 后，网络某状态出现的概率将服从分布：
但是如果开始就以T＝0进行状态更新，则网络状态很可能陷
入局部极小点。因此需采用逐渐降温法实现状态更新，而且
只有降温速度合适才能保证网络状态收敛于全局最小点。
现己证明：按所示降温方案．能够保证网络收敛于全局最小
值。但用此方法也存在着一个很大缺陷，即网络的收敛时间 太长。为此，也可用下式所示方法实施降温：
上式表明：在模拟退火算法中，某神经元的输出不 象Hopfield算法中那样，是由以内部状态Hi为输入的 非线性函数的输出(阶跃函数)所决定的，而是由Hi
为变量的概率PHi(1)或PHi(0)所决定的。不同的Hi，对
应不同的概率PHi(1)或PHi(0)来决定输出为兴奋或者抑 制的。
将Hopfield网络能量函数的变化式重写:
第六章 随机型神经网络
6.1 随机型神经网络的基本思想 6.2 模拟退火算法 6.3 Boltzmann机与Boltzmann机工作规则 6.4 Boltzmann机学习规则 6.5 网络小结
人工神经网络ANN方法简介文档课件
神经元的输出是激活函数对加 权输入的响应，可以是一个二 进制值（0或1）或一个连续的 值。
激活函数
激活函数决定了神经元的输出方式，是神经网络 中的非线性因素。
常用的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数、 Tanh函数等。
不同的激活函数适用于不同的应用场景，选择合 适的激活函数可以提高神经网络的性能。
人工智能与神经网络的融合将促进多学科交叉，推动相关领 域的发展和进步。
感谢观看
THANKS
反向传播是根据输出误差逆 向计算各层神经元的误差， 并据此调整权重的过程。
前向传播和反向传播的结合实 现了神经网络的训练和学习过
程。
03
常见的人工神经网络模型
多层感知器
总结词
基本的人工神经网络模型，适用于模式分类和回归问题。
详细描述
多层感知器是一种前馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出 层组成。它通过反向传播算法进行训练，通过不断调整权重 和偏置项来最小化输出层和目标值之间的误差。
新型神经网络模型如卷积神经网络（ CNN）、循环神经网络（RNN）和 生成对抗网络（GAN）等将继续得 到深入研究，以解决更复杂的问题。
新型神经网络模型将应用于更多的领 域，如自动驾驶、智能制造、医疗诊 断等，提高生产效率和生活质量。
人工智能与神经网络的融合发展
人工智能与神经网络的融合将进一步加深，形成更加智能化 的系统，推动人工智能技术的发展和应用。
图像识别
用于人脸识别、物 体检测、图像分类 等。
自然语言处理
用于机器翻译、情 感分析、问答系统 等。
金融领域
用于股票预测、风 险评估等。
02
人工神经网络的基本原理
神经元模型
神经元是人工神经网络的基本 单元，模拟人脑神经元的工作 方式。
ANN神经网络-PPT课件
一个具有r个输入和一个隐含层的神经网络模型结构
网络模型
感知器和自适应线性元件的主要差别在激活函数上： 前者是二值型的，后者是线性的 BP网络具有一层或多层隐含层，除了在多层网络上 与前面已介绍过的模型有不同外，其主要差别也表 现在激活函数上。 BP网络的激活函数必须是处处可微的，因此它不能 采用二值型的阀值函数{0，1}或符号函数{－1，1} BP网络经常使用的是S型的对数或正切激活函数和 线性函数
常见的激励函数
ANN的基本结构
输入层
隐层
前向神经网络模型
输出层
v1 z-1
v2 z-1
v3 z-1
vn
z-1
反馈形网络模型
ANN的基本训练与学习算法
人工神经网络连接权的确定通常有两种方法
根据具体要求，直接计算，如Hopfield网络作优 化计算 通过学习得到的。大多数人工神经网络都采用这种 方法
学习规则
BP算法是由两部分组成,信息的正向传递与误差的反 向传播
正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层计算传 向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状 态 如果在输出层未得到期望的输出，则计算输出层的误差变 化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号沿原来的 连接通路反传回来修改各层神经元的权值直至达到期望目 标
BP网络特点
输入和输出是并行的模拟量 网络的输入输出关系是各层连接的权因子决定，没有固定 的算法 权因子通过学习信号调节。学习越多，网络越聪明 隐含层越多，网络输出精度越高，且个别权因子的损坏不 会对网络输出产生大的影响 只有当希望对网络的输出进行限制，如限制在0和1之间， 那么在输出层应当包含S型激活函数 在一般情况下，均是在隐含层采用S型激活函数，而输出 层采用线性激活函数
人工神经网络基础_ANN课件 第七章
Carpenter G A and Grossberg S. ART3: Hierarchical Search Using Chemical Transmitters in Self-Organizing Pattern Recognition Architectures. Neural Networks, 1990, 3(2): 129-152.
G A Carpenter, Grossberg S, and Rosen D B. Fuzzy ART: Fast Stable Learning and Categorization of Analog Patterns by an Adaptive Resonance System. Neural Networks, 1991, 4(6): 759-771.
这一网络结构与单纯竞争型网络结构大致相同。
不同的是：竞争层各神经元之司出现了起相互抑制作
用的连接键(注意，连接键只表示抑制关 系，并没有具体数值)。
这一算法与基本竞争型神经网络的算法的主要区别是
某个竞争层神经元的输入值大于其它所有神经元的输 入值时，并不象基本竞争型学习规则那样，将其自身 的输出状态置为1，将其它所有神经元的输出状态置为
1976年，美国Boston大学的G.A.Carpenter提出的自适应共振 理论(Adaptive Resonace Theory，简称ART)，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ART网络。
7.1.2 基本竞争型神经网络及学习规则
竞争型神经网络有许多具体形式和学习算法，本节介绍其中 几种比较简单的网络结构和学习算法。
G A Carpenter, Grossberg S, and Rosen D B. Fuzzy ART: Fast Stable Learning and Categorization of Analog Patterns by an Adaptive Resonance System. Neural Networks, 1991, 4(6): 759-771.
这一网络结构与单纯竞争型网络结构大致相同。
不同的是：竞争层各神经元之司出现了起相互抑制作
用的连接键(注意，连接键只表示抑制关 系，并没有具体数值)。
这一算法与基本竞争型神经网络的算法的主要区别是
某个竞争层神经元的输入值大于其它所有神经元的输 入值时，并不象基本竞争型学习规则那样，将其自身 的输出状态置为1，将其它所有神经元的输出状态置为
1976年，美国Boston大学的G.A.Carpenter提出的自适应共振 理论(Adaptive Resonace Theory，简称ART)，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ART网络。
7.1.2 基本竞争型神经网络及学习规则
竞争型神经网络有许多具体形式和学习算法，本节介绍其中 几种比较简单的网络结构和学习算法。
神经网络基本介绍ppt课件.ppt
电路系统实现，或用现有的计算机技术实现； （5）能进行学习，以适应环境的变化。
从使用情况来看，闭胸式的使用比较 广泛。 敞开式 盾构之 中有挤 压式盾 构、全 部敞开 式盾构 ，但在 近些年 的城市 地下工 程施工 中已很 少使用 ，在此 不再说 明。
神经网络控制的研究领域
（1）基于神经网络的系统辨识 ① 将神经网络作为被辨识系统的模型，可在已知
从使用情况来看，闭胸式的使用比较 广泛。 敞开式 盾构之 中有挤 压式盾 构、全 部敞开 式盾构 ，但在 近些年 的城市 地下工 程施工 中已很 少使用 ，在此 不再说 明。
神经网络辨识的特点
• 不要求建立实际系统的辨识格式，即可省去系统结构建模这一步 骤;
• 可以对本质非线性系统进行辨识; • 辨识的收敛速度不依赖于待辨识系统的维数，只于神经网络本身
从使用情况来看，闭胸式的使用比较 广泛。 敞开式 盾构之 中有挤 压式盾 构、全 部敞开 式盾构 ，但在 近些年 的城市 地下工 程施工 中已很 少使用 ，在此 不再说 明。
从使用情况来看，闭胸式的使用比较 广泛。 敞开式 盾构之 中有挤 压式盾 构、全 部敞开 式盾构 ，但在 近些年 的城市 地下工 程施工 中已很 少使用 ，在此 不再说 明。
从使用情况来看，闭胸式的使用比较 广泛。 敞开式 盾构之 中有挤 压式盾 构、全 部敞开 式盾构 ，但在 近些年 的城市 地下工 程施工 中已很 少使用 ，在此 不再说 明。
图 单个神经元的解剖图
从使用情况来看，闭胸式的使用比较 广泛。 敞开式 盾构之 中有挤 压式盾 构、全 部敞开 式盾构 ，但在 近些年 的城市 地下工 程施工 中已很 少使用 ，在此 不再说 明。
神经元由三部分构成： （1）细胞体（主体部分）：包括细胞质、 细胞膜和细胞核； （2）树突：用于为细胞体传入信息； （3）轴突：为细胞体传出信息，其末端是 轴突末梢，含传递信息的化学物质； （4）突触：是神经元之间的接口（ 104~105个/每个神经元）。
从使用情况来看，闭胸式的使用比较 广泛。 敞开式 盾构之 中有挤 压式盾 构、全 部敞开 式盾构 ，但在 近些年 的城市 地下工 程施工 中已很 少使用 ，在此 不再说 明。
神经网络控制的研究领域
（1）基于神经网络的系统辨识 ① 将神经网络作为被辨识系统的模型，可在已知
从使用情况来看，闭胸式的使用比较 广泛。 敞开式 盾构之 中有挤 压式盾 构、全 部敞开 式盾构 ，但在 近些年 的城市 地下工 程施工 中已很 少使用 ，在此 不再说 明。
神经网络辨识的特点
• 不要求建立实际系统的辨识格式，即可省去系统结构建模这一步 骤;
• 可以对本质非线性系统进行辨识; • 辨识的收敛速度不依赖于待辨识系统的维数，只于神经网络本身
从使用情况来看，闭胸式的使用比较 广泛。 敞开式 盾构之 中有挤 压式盾 构、全 部敞开 式盾构 ，但在 近些年 的城市 地下工 程施工 中已很 少使用 ，在此 不再说 明。
从使用情况来看，闭胸式的使用比较 广泛。 敞开式 盾构之 中有挤 压式盾 构、全 部敞开 式盾构 ，但在 近些年 的城市 地下工 程施工 中已很 少使用 ，在此 不再说 明。
从使用情况来看，闭胸式的使用比较 广泛。 敞开式 盾构之 中有挤 压式盾 构、全 部敞开 式盾构 ，但在 近些年 的城市 地下工 程施工 中已很 少使用 ，在此 不再说 明。
图 单个神经元的解剖图
从使用情况来看，闭胸式的使用比较 广泛。 敞开式 盾构之 中有挤 压式盾 构、全 部敞开 式盾构 ，但在 近些年 的城市 地下工 程施工 中已很 少使用 ，在此 不再说 明。
神经元由三部分构成： （1）细胞体（主体部分）：包括细胞质、 细胞膜和细胞核； （2）树突：用于为细胞体传入信息； （3）轴突：为细胞体传出信息，其末端是 轴突末梢，含传递信息的化学物质； （4）突触：是神经元之间的接口（ 104~105个/每个神经元）。
人工神经网络基础_ANN课件 第八章
脉冲神经网络大体上可以和传统的人工神经网络一样 被用在信息处理中，而且脉冲神经网络可以对一个虚 拟昆虫寻找食物的问题建模，而不需要环境的先验知 识；并且，由于它更加接近现实的性能，使它可以用 来学习生物神经系统的工作，电生理学的脉冲和脉冲 神经网络在电脑上的模拟输出相比，决定了拓扑学和 生物神经学的假说的可能性。
SNN使用脉冲，这是一种发生在时间点上的离散事件，而非 常见的连续值。每个峰值由代表生物过程的微分方程表示出 来，其中最重要的是神经元的膜电位。本质上，一旦神经元 达到了某一电位，脉冲就会出现，随后达到电位的神经元会 被重置。
对此，最常见的模型是 Integrate-And-Fire（LIF）模型。此 外，SNN 通常是稀疏连接的，并会利用特殊的网络拓扑。
绝大多数SNN论文或者是理论的，或者在一个简单的全连接第 二代网络之中展示性能。
脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network， PCNN）与脉冲神经网络 （Spiking Neuron Networks， SNN) 容易混淆。脉冲耦合神经网络(PCNN)可以看做 是脉冲神经网络(SNN)的一种，而脉冲神经网络(SNN) 是更广泛的分类。两者其实无明显差异，都是基于脉 冲编码（spike coding)。
在脉冲神经网络中，神经元的当前激活水平（被建模成某 种微分方程）通常被认为是当前状态，一个输入脉冲会使 当前这个值升高，持续一段时间，然后逐渐衰退。出现了 很多编码方式把这些输出脉冲序列解释为一个实际的数字 ，这些编码方式会同时考虑到脉冲频率和脉冲间隔时间。
借助于神经科学的研究，人们可以精确的建立基于脉冲产 生时间神经网络模型。这种新型的神经网络采用脉冲编码 (spike coding)，通过获得脉冲发生的精确时间，这种新型 的神经网络可以进行获得更多的信息和更强的计算能力。
人工神经网络基础_ANN课件 第三章
MP模型 模式识别的基本定义与方法 线性分类器 感知器
线性阈值单元：
M-P模型(二值神经元模型)：在已知的神经细胞生物学基
础上从信息处理的角度出发，提出神经元的数学模型。
神经细胞视为二值开关元件，细胞按不同方式 组合联接来实现。
模式识别的基本定义与方法
模式识别是人工神经网络应用的一个重要领域。
• 当实际输出与希望输出一致时，误差为零，连接权无需修改； • 当实际输出与希望输出不相同时，连接权需要增加或减少，阈
值也要产生相应的变化。实际输出取十1还是-1取决于
大于零还是小于零， 而式
是由参数
决定的一个三维平面方程。只有当
这一截割平面的空间位置如图所示时，才能正确地划分输入模
式集合。
整个学习和记忆过程，就是根据实际输出与希望输出之间 的误差调整参数W和θ，即调整截割平面的空间位置使 之不断移动，直到它能将两类模式恰当划分的过程。
使用多层感知器就可以解决原始的二维问题。
对于二维，只加一层隐层单元，为三层网络，即可解
决异或问题，如图。
网络的权值和阈值：
当输入样本为二维向量时，隐层中的每一个节点确定了二
维平面上的一条直线，单隐层节点数量增加可以使构成
各种多边形凸域的边数增加，从而在输出层构建出任意形 状的凸域。
如果在此基础上在增加第二个隐层，则该层的每个节点确 定一个凸域，各种凸域经输出层节点组合后成为任意形状
意义的学习定理的道理。”
现在的问题是用什么学习方法才能使隐含层学会呢?
简单的感知器学习过程已不能用于多层感知器，必
须改进学习过程。
§3.2 非线性变换单元组成的前馈网络
多层前馈网络及其函数逼近能力 反向传播神经网络 梯度下降法 反向传播学习算法 几点说明 限制和不足 BP算法的若干改进
线性阈值单元：
M-P模型(二值神经元模型)：在已知的神经细胞生物学基
础上从信息处理的角度出发，提出神经元的数学模型。
神经细胞视为二值开关元件，细胞按不同方式 组合联接来实现。
模式识别的基本定义与方法
模式识别是人工神经网络应用的一个重要领域。
• 当实际输出与希望输出一致时，误差为零，连接权无需修改； • 当实际输出与希望输出不相同时，连接权需要增加或减少，阈
值也要产生相应的变化。实际输出取十1还是-1取决于
大于零还是小于零， 而式
是由参数
决定的一个三维平面方程。只有当
这一截割平面的空间位置如图所示时，才能正确地划分输入模
式集合。
整个学习和记忆过程，就是根据实际输出与希望输出之间 的误差调整参数W和θ，即调整截割平面的空间位置使 之不断移动，直到它能将两类模式恰当划分的过程。
使用多层感知器就可以解决原始的二维问题。
对于二维，只加一层隐层单元，为三层网络，即可解
决异或问题，如图。
网络的权值和阈值：
当输入样本为二维向量时，隐层中的每一个节点确定了二
维平面上的一条直线，单隐层节点数量增加可以使构成
各种多边形凸域的边数增加，从而在输出层构建出任意形 状的凸域。
如果在此基础上在增加第二个隐层，则该层的每个节点确 定一个凸域，各种凸域经输出层节点组合后成为任意形状
意义的学习定理的道理。”
现在的问题是用什么学习方法才能使隐含层学会呢?
简单的感知器学习过程已不能用于多层感知器，必
须改进学习过程。
§3.2 非线性变换单元组成的前馈网络
多层前馈网络及其函数逼近能力 反向传播神经网络 梯度下降法 反向传播学习算法 几点说明 限制和不足 BP算法的若干改进
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一般由大量神经元组成
每个神经元只有一个输出，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
激励函数
求和
激励函数的基本作用
控制输入对输出的激活作用 对输入、输出进行函数转换 将可能无限域的输入变换成指定的有限范围内的输
出
常见的激励函数
突触延时和不应期
突触对神经冲动的传递具有延时和不应期。在相 邻的两次冲动之间需要一个时间间隔，即为不应 期，在此期间对激励不响应，不能传递神经冲动；
学习、遗忘和疲劳
由于结构可塑性，突触的传递作用可增强、减弱、 饱和，所以细胞具有相应的学习功能，遗忘或疲 劳效应。
2.1.2 ANN的结构
神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构
兴奋与抑制状态
神经元具有两种的常规工作状态：当传入冲动的时空整 合结果使细胞膜电位升高，超过动作电位阈值（约为40mV） 时，细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，由轴突输出；当 传入冲动的时空整合结果使膜电位下降至低于动作电位阈 值时，细胞进入抑制状态，无神经冲动输出，满足“0—1” 律，即“兴奋—抑制”状态；
ANN的基本结构
输入层
隐层
前向神经网络模型
输出层
v1
v2
v3
vn
z-1
z-1
z-1
z-1
反馈形网络模型
ANN的基本训练与学习算法
人工神经网络连接权的确定通常有两种方法
根据具体要求，直接计算，如Hopfield网络作优 化计算
通过学习得到的。大多数人工神经网络都采用这种 方法
学习规则是人工神经网络研究中的核心问题
脉冲与电位转换
突触界面具有脉冲/电位信号转换功能。沿神经纤维传递 的电脉冲为等幅、恒宽、编码（60~100mV）的离散脉冲信 号，而细胞膜电位变化为连续的电位信号。在突触接口处 进行“数/模”转换，是通过神经介质以量子化学方式实 现的变换过程；
神经纤维传导速度
神经冲动沿神经纤维传导的速度在1~50m/s之间， 因纤维特性不同而不同，粗纤维的传导速度在 100m/s,细纤维的传导速度可低至每秒数米；
智能算法 及其在数学建模中的应用
计算智能简介 人工神经网络及应用 支持向量机及应用 模糊集及应用 遗传算法及应用
单元一 智能算法简介
智能的Байду номын сангаас次
生物智能（BI）
人工智能（AI）
符号智能（SI）
计算智能（CI）
最高层次的智能是生物智能（Biological Intelligence， BI）,生物智能中又以智慧生物的智能最高。
Hebb学习规则 误差校正（纠错）学习规则 无监督学习规则
Hebb学习规则
Donall Hebb根据生理学中条件反射机理，于 1949年提出的神经元连接强度变化的规则
如果两个神经元同时兴奋(即同时被激活)，则它们之间的 突触连接加强
a为学习速率，Vi, Vj为神经元i和j的输出
Hebb学习规则是人工神经网络学习的基本规则， 几乎所有神经网络的学习规则都可以看作Hebb学 习规则的变形
早期符号智能对人工智能的发展起到了重要的推动作用， 但随着科技的发展，复杂性问题的大量涌现，这些方法在 处理非线性、不确定等复杂性问题时显得无能为力。
计算智能（Computation Intelligence, CI）技术就是在这 一背景下发展起来的。
计算智能的最大特点就是不需要建立问题本身精确的数学模型，侧重从 数据中学习，非常适合于处理那些因为难以建立有效的形式化模型而用 传统人工智能方法难以解决的问题。
2.1 ANN基本原理
2.1.1 生物神经元
神经元是大脑处理信息的基本单元 人脑大约由1011个神经元组成，神经元互相连接成神经网
络
生物神经元简图
生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出
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
计算智能的主要方法有人工神经网络、遗传算法、遗 传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等等。
这些方法具有以下共同的要素：自适应的结构、随机 产生的或指定的初始状态、适应度的评测函数、修改 结构的操作、系统状态存储器、终止计算的条件、指 示结果的方法、控制过程的参数。
计算智能的这些方法具有自学习、自组织、自适应的 特征和简单、通用、鲁棒性强、适于并行处理的优点。 在并行搜索、联想记忆、模式识别、知识自动获取等 方面得到了广泛的应用。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是另一 层次的智能，研究如何 制造出人造的智能机器 或智能系统，来模拟人 类的智能活动。
1956年Dartmouth大学 研讨会上将“人工智能” 定义为“试图用来模仿 与智能有关的人类活动 的计算机过程”。
传统的人工智能偏重与符号处理与逻辑推理，因此又称为 符号智能(Symbolism Intelligence, SI)。
典型的代表如遗传算法、免疫算法、模拟退火 算法、蚁群算法、微粒群算法，都是一种仿生 算法，基于“从大自然中获取智慧”的理念， 通过人们对自然界独特规律的认知，提取出适 合获取知识的一套计算工具。总的来说，通过 自适应学习的特性，这些算法达到了全局优化 的目的。
单元二 人工神经网络及应用
ANN的基本原理 BP网络及应用
计算智能是以生物进化的观点认识和模拟智能。按照这一观点， 智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产 生的。在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的（头脑）结 构被保存下来，智能水平也随之提高。因此说计算智能就是基于 结构演化的智能。
在概念提出初期，狭义的计算智能包括人工神经网络、模糊逻辑和进化 计算。
突触有两种类型，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
特点：
时空整合功能
神经元对于不同时间通过同一突触传入的神经冲动， 具有时间整合功能；对于同一时间通过不同突触传入的 神经冲动，具有空间整合功能。两种功能相互结合，具 有时空整合的输入信息处理功能，所谓整合是指抑制或 兴奋的受体电位或突触电位的代数和；
每个神经元只有一个输出，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
激励函数
求和
激励函数的基本作用
控制输入对输出的激活作用 对输入、输出进行函数转换 将可能无限域的输入变换成指定的有限范围内的输
出
常见的激励函数
突触延时和不应期
突触对神经冲动的传递具有延时和不应期。在相 邻的两次冲动之间需要一个时间间隔，即为不应 期，在此期间对激励不响应，不能传递神经冲动；
学习、遗忘和疲劳
由于结构可塑性，突触的传递作用可增强、减弱、 饱和，所以细胞具有相应的学习功能，遗忘或疲 劳效应。
2.1.2 ANN的结构
神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构
兴奋与抑制状态
神经元具有两种的常规工作状态：当传入冲动的时空整 合结果使细胞膜电位升高，超过动作电位阈值（约为40mV） 时，细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，由轴突输出；当 传入冲动的时空整合结果使膜电位下降至低于动作电位阈 值时，细胞进入抑制状态，无神经冲动输出，满足“0—1” 律，即“兴奋—抑制”状态；
ANN的基本结构
输入层
隐层
前向神经网络模型
输出层
v1
v2
v3
vn
z-1
z-1
z-1
z-1
反馈形网络模型
ANN的基本训练与学习算法
人工神经网络连接权的确定通常有两种方法
根据具体要求，直接计算，如Hopfield网络作优 化计算
通过学习得到的。大多数人工神经网络都采用这种 方法
学习规则是人工神经网络研究中的核心问题
脉冲与电位转换
突触界面具有脉冲/电位信号转换功能。沿神经纤维传递 的电脉冲为等幅、恒宽、编码（60~100mV）的离散脉冲信 号，而细胞膜电位变化为连续的电位信号。在突触接口处 进行“数/模”转换，是通过神经介质以量子化学方式实 现的变换过程；
神经纤维传导速度
神经冲动沿神经纤维传导的速度在1~50m/s之间， 因纤维特性不同而不同，粗纤维的传导速度在 100m/s,细纤维的传导速度可低至每秒数米；
智能算法 及其在数学建模中的应用
计算智能简介 人工神经网络及应用 支持向量机及应用 模糊集及应用 遗传算法及应用
单元一 智能算法简介
智能的Байду номын сангаас次
生物智能（BI）
人工智能（AI）
符号智能（SI）
计算智能（CI）
最高层次的智能是生物智能（Biological Intelligence， BI）,生物智能中又以智慧生物的智能最高。
Hebb学习规则 误差校正（纠错）学习规则 无监督学习规则
Hebb学习规则
Donall Hebb根据生理学中条件反射机理，于 1949年提出的神经元连接强度变化的规则
如果两个神经元同时兴奋(即同时被激活)，则它们之间的 突触连接加强
a为学习速率，Vi, Vj为神经元i和j的输出
Hebb学习规则是人工神经网络学习的基本规则， 几乎所有神经网络的学习规则都可以看作Hebb学 习规则的变形
早期符号智能对人工智能的发展起到了重要的推动作用， 但随着科技的发展，复杂性问题的大量涌现，这些方法在 处理非线性、不确定等复杂性问题时显得无能为力。
计算智能（Computation Intelligence, CI）技术就是在这 一背景下发展起来的。
计算智能的最大特点就是不需要建立问题本身精确的数学模型，侧重从 数据中学习，非常适合于处理那些因为难以建立有效的形式化模型而用 传统人工智能方法难以解决的问题。
2.1 ANN基本原理
2.1.1 生物神经元
神经元是大脑处理信息的基本单元 人脑大约由1011个神经元组成，神经元互相连接成神经网
络
生物神经元简图
生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出
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
计算智能的主要方法有人工神经网络、遗传算法、遗 传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等等。
这些方法具有以下共同的要素：自适应的结构、随机 产生的或指定的初始状态、适应度的评测函数、修改 结构的操作、系统状态存储器、终止计算的条件、指 示结果的方法、控制过程的参数。
计算智能的这些方法具有自学习、自组织、自适应的 特征和简单、通用、鲁棒性强、适于并行处理的优点。 在并行搜索、联想记忆、模式识别、知识自动获取等 方面得到了广泛的应用。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是另一 层次的智能，研究如何 制造出人造的智能机器 或智能系统，来模拟人 类的智能活动。
1956年Dartmouth大学 研讨会上将“人工智能” 定义为“试图用来模仿 与智能有关的人类活动 的计算机过程”。
传统的人工智能偏重与符号处理与逻辑推理，因此又称为 符号智能(Symbolism Intelligence, SI)。
典型的代表如遗传算法、免疫算法、模拟退火 算法、蚁群算法、微粒群算法，都是一种仿生 算法，基于“从大自然中获取智慧”的理念， 通过人们对自然界独特规律的认知，提取出适 合获取知识的一套计算工具。总的来说，通过 自适应学习的特性，这些算法达到了全局优化 的目的。
单元二 人工神经网络及应用
ANN的基本原理 BP网络及应用
计算智能是以生物进化的观点认识和模拟智能。按照这一观点， 智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产 生的。在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的（头脑）结 构被保存下来，智能水平也随之提高。因此说计算智能就是基于 结构演化的智能。
在概念提出初期，狭义的计算智能包括人工神经网络、模糊逻辑和进化 计算。
突触有两种类型，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
特点：
时空整合功能
神经元对于不同时间通过同一突触传入的神经冲动， 具有时间整合功能；对于同一时间通过不同突触传入的 神经冲动，具有空间整合功能。两种功能相互结合，具 有时空整合的输入信息处理功能，所谓整合是指抑制或 兴奋的受体电位或突触电位的代数和；