神经网络3-6-2结构
智能控制(神经网络)-作业
智能控制作业学生姓名: 学号: 专业班级:（一）7-2 采用BP网路、RBF网路、DRNN网路逼近线性对象, 分别进行matlab 仿真。
（二）采用BP网络仿真网络结构为2-6-1。
采样时间1ms, 输入信号, 权值的初值随机取值, 。
仿真m文件程序为:%BP simulationclear all;clear all;xite=0.5;alfa=0.5;w1=rands(2,6); % value of w1,initially by randomw1_1=w1;w1_2=w1;w2=rands(6,1); % value of w2,initially by randomw2_1=w2;w2_2=w2_1;dw1=0*w1;x=[0,0]';u_1=0;y_1=0;I=[0,0,0,0,0,0]'; % input of yinhanceng cellIout=[0,0,0,0,0,0]'; % output of yinhanceng cellFI=[0,0,0,0,0,0]';ts=0.001;for k=1:1:1000time(k)=k*ts;u(k)=0.5*sin(3*2*pi*k*ts);y(k)=(u_1-0.9*y_1)/(1+y_1^2);for j=1:1:6I(j)=x'*w1(:,j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));endyn(k)=w2'*Iout; %output of networke(k)=y(k)-yn(k); % error calculationw2=w2_1+(xite*e(k))*Iout+alfa*(w2_1-w2_2); % rectify of w2for j=1:1:6FI(j)=exp(-I(j))/(1+exp(-I(j))^2);endfor i=1:1:2for j=1:1:6dw1(i,j)=e(k)*xite*FI(j)*w2(j)*x(i); % dw1 calculation endendw1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2); % rectify of w1% jacobian informationyu=0;for j=1:1:6yu=yu+w2(j)*w1(1,j)*FI(j);enddyu(k)=yu;x(1)=u(k);x(2)=y(k);w1_2=w1_1;w1_1=w1;w2_2=w2_1;w2_1=w2;u_1=u(k);y_1=y(k);endfigure(1);plot(time,y,'r',time,yn,'b');xlabel('times');ylabel('y and yn');figure(2);plot(time,y-yn,'r');xlabel('times');ylabel('error');figure(3);plot(time,dyu);xlabel('times');ylabel('dyu');运行结果为:（三）采用RBF网络仿真网路结构为2-4-1, 采样时间1ms, 输入信号, 权值的初值随机取值, , 高斯基函数初值, 。
第6章人工神经网络算法ppt课件
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;
第6讲神经网络精选全文
[0,1]阶梯函数
1 x 0 f (x) 0 x 0
(0,1)S型函数：
1 f (x) 1 ex
+1 ○ 0
f
1 0.5
0
x
x
神经网络的学习
神经网络的学习，主要是指通过一定的学习算法或规则 实现对突触结合强度(权值)的调整。ANN学习规则主要有四 种，即联想式学习、误差传播学习、概率式学习和竞争式学 习。
• M.Minsky和S.Papert进一步发展了感知机的理 论，他们把感知机定义为一种逻辑函数的学习 机。
• B.Widraw在稍后于感知机提出了Adine分类学 习机。它在结构上与感知机相似，但在学习法 则上采用了最小二乘平均误差法。
• 1961年，E.R.Caianiello提出了能实现记忆和识 别的神经网络模型，它由学习方程式和记忆方 程式两部分组成。
• 人工神经网络（简称神经网络）也是由大量的、 功能比较简单的形式神经元互相连接而构成的复 杂网络系统，用它可以模拟大脑的许多基本功能 和简单的思维方式。
神经网络的研究发展史
• 第一次神经网络研究高潮
– 对大脑神经元的研究表明，当其处于兴奋状 态时，输出侧的轴突就会发出脉冲信号，每 个神经元的树状突起与来自其它神经元轴突 的互相结合部（此结合部称为Synapse，即 突触）接收由轴突传来的信号。如果—神经 元所接收到的信号的总和超过了它本身的 “阈值”，则该神经元就会处于兴奋状态， 并向它后续连接的神经元发出脉冲信号。
Hopfield模型的动作原理
• 只要由神经元兴奋的算法和神经元之间的结合 强度所决定的神经网络的状态在适当给定的兴 奋模式下尚未达到稳定，那么该状态就会一直 变化下去，直到预先定义的一个必定减小的能 量函数达到极小值时，状态才达到稳定而不再 变化。
第6章神经网络-感知器与自适应元件
请画出感知器网络结构图，并编写MATLAB程序解 该分类问题。
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• 感知器的局限性
由于感知器的激活函数采用的是阀值函数，输出
矢量只能取0或1，所以只能用它来解决简单的分 类问题；
感知器仅能够线性地将输入矢量进行分类。
感知器还有另外一个问题，当输入矢量中有一个
数比其他数都大或小得很多时，可能导致较慢的 收敛速度。
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在随机初始值为：W0＝—0.9309；B0＝—0.8931的 情况下，经过12次循环训练后，网络的输出误差平方 和达到0.000949，网络的最终权值为： W＝-0.2354；B＝0.7066
实际上，对于上面这个简单的例题，它存在一个 精确解，且可以用解二元一次方程的方式将P和T值分 别对应地代入方程T＝W*P十B得：
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如果第i个神经元的输出是正确的，即有：ai＝ti，那么
与第i个神经元联接的权值wij和偏差值bi保持不变；
如果第i个神经元的输出是0，但期望输出为1，即有ai
＝0，而ti＝1，此时权值修正算法为：新的权值wij为旧 的权值wij加上输人矢量pj；类似的，新的偏差bi为旧偏 差bi加上它的输入1；
由感知器的网络结构，我们可以看出感知器的基 本功能是将输入矢量转化成0或1的输出。这一功能可 以通过在输人矢量空间里的作图来加以解释。
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。
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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。
深度学习之神经网络(CNN-RNN-GAN)算法原理+实战课件PPT模板可编辑全文
8-5showandtell模型
8-2图像生成文本评测指标
8-4multi-modalrnn模型
8-6showattendandtell模型
8-10图像特征抽取(1)-文本描述文件解析
8-8图像生成文本模型对比与总结
8-9数据介绍，词表生成
8-7bottom-uptop-downattention模型
第6章图像风格转换
06
6-1卷积神经网络的应用
6-2卷积神经网络的能力
6-3图像风格转换v1算法
6-4vgg16预训练模型格式
6-5vgg16预训练模型读取函数封装
6-6vgg16模型搭建与载入类的封装
第6章图像风格转换
单击此处添加文本具体内容，简明扼要的阐述您的观点。根据需要可酌情增减文字，与类别封装
06
7-12数据集封装
第7章循环神经网络
7-13计算图输入定义
7-14计算图实现
7-15指标计算与梯度算子实现
7-18textcnn实现
7-17lstm单元内部结构实现
7-16训练流程实现
第7章循环神经网络
7-19循环神经网络总结
第8章图像生成文本
08
第8章图像生成文本
02
9-9文本生成图像text2img
03
9-10对抗生成网络总结
04
9-11dcgan实战引入
05
9-12数据生成器实现
06
第9章对抗神经网络
9-13dcgan生成器器实现
9-14dcgan判别器实现
9-15dcgan计算图构建实现与损失函数实现
9-16dcgan训练算子实现
9-17训练流程实现与效果展示9-14DCGAN判别器实现9-15DCGAN计算图构建实现与损失函数实现9-16DCGAN训练算子实现9-17训练流程实现与效果展示
智能控制简明教程第6章卷积神经网络
Dropout前
Dropout后
（ ） （6）卷积神经网络训练
W W J (W , b)
W
b b J (W , b)
b
（ ） 3. 典型卷积神经网络
(1) LeNet模型结构
实现对10个手写字母的识别分类
（ ） . 卷积神经网络应用
卷积核 层 - -- 池化 层--- 卷积核层--- 池化层---全连接层
( f g)(n) f ( )g(n )d
2.1
1. 卷积神经网络的基本概念
（2）输入层
输入层严格意义上并不属于卷积结构，它的作用是对输入网络的数据 图像进行预处理，即在这一层完成图像增强、归一化、标准化等操作。
（3）卷积层
卷积层作为主干层级结构，通过卷积核和图像之间卷积操作，实现 特征图的提取，随着层级的加深，提取的特征越高级。
（ ） 2. 卷积神经网络的操作
（1）卷积操作
在卷积层中，卷积操作是按一定大小、步长滑动的卷积核来对局部的数 据进行加权求和，并将计算得到的结果保存在对应位置，一般简单的特征只 需要几层卷积层，而较为复杂的特征则需要使用更深的卷积层。
（ ） （1）卷积操作
通常，卷积核为方形，以便实现两个维度上的等比例采样。设卷积网络 的输入图像大小为 W W ，卷积核的大小为 F F，步长为 S ，补零 数为 P 。
全连接层用于构建卷积神经网络的输出网络
将前一卷积层（池化层）得到的二维矩阵压平为一维向量
（ ） （4）激活函数层
（ ） （5） 抑制过拟合Dropout
在前向传播时，设置一定的概率，使得某些神经元停止工作，从而达到 提高模型泛化能力的目的，同时减少参数的训练时间。
神经元的失活概率设为0.5。将网络中50%的神经元使用随机的方法删除 掉，并且在删除的同时保持输入输出层的神经元个数不发生变化。
nn模型结构
神经网络（NN）模型结构主要包含以下部分：
1. 输入层：负责接收输入数据，并将其传递给网络中的下一层。
2. 隐藏层：隐藏层中的神经元会对输入数据进行处理，并将结果传递给下一层。
隐藏层的数量和神经元的数量可以自由设定，但通常隐藏层数量不宜过多，以避免过拟合和欠拟合。
3. 输出层：输出层负责将最终的处理结果输出给外界。
4. 激活函数：激活函数是神经网络中非常重要的组成部分，它能够引入非线性因素，使得神经网络能够更好地学习和模拟复杂的非线性关系。
常用的激活函数有sigmoid、tanh、ReLU等。
5. 权重和偏置：权重和偏置是神经网络中用于调整神经元之间连接强度的参数，它们需要通过训练数据进行调整。
6. 损失函数：损失函数用于衡量模型预测结果与真实结果之间的差距，通过最小化损失函数可以训练出更好的模型。
7. 优化器：优化器用于在训练过程中调整权重和偏置，以最小化损失函数。
常见的优化器有梯度下降、随机梯度下降、Adam等。
8. 正则化：正则化用于防止模型过拟合，常见的正则化方法有
L1正则化、L2正则化、dropout等。
这些组成部分共同构成了神经网络的基本结构，不同的神经网络结构可能会在这些基础上进行一些变化和改进，以适应不同的任务和数据集。
智能控制-刘金琨编著PPT第6章
术实现；
（5）能进行学习，以适应环境的变化。
6.6 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
常规模型结构的情况下，估计模型的参数。
② 利用神经网络的线性、非线性特性，可建立线
性、非线性系统的静态、动态、逆动态及预测
模型，实现非线性系统的建模和辨识。
人恼的生理学和心理学着手，通过人工
模拟人脑的工作机理来实现机器的部分
智能行为。
人工神经网络（简称神经网络， Neural Network ）是模拟人脑思维方 式的数学模型。 神经网络是在现代生物学研究人脑组 织成果的基础上提出的，用来模拟人类大 脑神经网络的结构和行为。神经网络反映 了人脑功能的基本特征，如并行信息处理 、学习、联想、模式分类、记忆等。
1982 年 ， 物 理 学 家 Hoppield 提 出 了 Hoppield 神经网络模型，该模型通过引入 能量函数，实现了问题优化求解， 1984 年 他用此模型成功地解决了旅行商路径优化 问题(TSP)。 在1986年，在Rumelhart和McCelland等出 版《Parallel Distributed Processing》一书 ，提出了一种著名的多层神经网络模型， 即BP网络。该网络是迄今为止应用最普遍 的神经网络。
6.4.2 Delta（δ ）学习规则
假设误差准则函数为：
1 E 2
p 1
P
(d p y p ) 2
E
p 1
P
p
其中， d p 代表期望的输出（教师信号）；y p 为 网络的实际输出， y p f (W Xp ) ；W 为网络所有权 值组成的向量：
W w0, w1, , wn T
lenet结构模板
lenet结构模板
LeNet-5是一种经典的卷积神经网络结构，常用于图像识别任务。
下面是LeNet-5的结构模板：
1. INPUT：输入层，接收原始图像数据。
2. C1：卷积层，使用6个5x5大小的模板和6个偏置进行卷积操作，输出6个特征图。
该层共有6x(5x5+1) = 156个训练参数。
3. S2：池化层，对C1层的输出进行池化操作，输出6个特征图。
4. C3：卷积层，使用与S2层相同大小的模板和16个偏置进行卷积操作，输出16个特征图。
该层共有6x(3x25+1) + 6x(4x25+1) + 3x(4x25+1) + (6x25+1) = 1516个训练参数。
5. S4：池化层，对C3层的输出进行池化操作，输出16个特征图。
6. C5：卷积层，使用120个5x5大小的模板和120个偏置进行卷积操作，输出120个特征图。
该层共有(16x5x5+1)x120 = 48120个训练参数。
7. F6：全连接层，将C5层的输出展平并连接到84个神经元，输出84个特征。
该层共有120x84+84 = 10164个训练参数。
8. OUTPUT：全连接层，将F6层的输出连接到10个神经元，输出最终的分类结果。
该层共有84x10+10 = 850个训练参数。
LeNet-5结构通过多次卷积和池化操作提取图像的特征，最后通过全连接层进行分类。
该结构具有简单、易于实现的特点，是图像识别领域的重要模型之一。
基于遗传算法优化的BP神经网络在考研结果预测中的应用
黑铉语言信麵与电睡China Computer & Communication2021年第1期基于遗传算法优化的B P神经网络在考研结果预测中的应用李驰(四川大学锦城学院计算机科学与软件工程系，四川成都611731)摘要：通过遗传算法先对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化后，再将BP神经网络用于考研结果的预测模型中。
实验表明，这种优化后的预测模型因为克服了收敛速度慢、易产生局部最小等缺陷，比单纯使用BP神经网络建立的预测 模型准确度更高。
将这个预测模型用于考研报名之前供学生预测参考，方便学生做出合理的决策，具有一定的实际意义。
关键词：考研；预测；BP神经网络；遗传算法中图分类号：TD712 文献标识码：A文章编号：1003-9767 (2021) 01-038-04Application of BP Neural Network Based on Genetic Algorithms Optimization in Prediction of Postgraduate Entrance ExaminationLI Chi(Department of Computer Science and Software Engineering,Jincheng College of Sichuan University,Chengdu Sichuan611731, China) Abstract：F irs tly,the in itia l weight and threshold of BP neural network are optimized by genetic algorithm,and then BP neural netw ork is used in the pre diction model of the results o f the postgraduate entrance exam ination.The experim ent shows that the optim ized prediction model overcomes the shortcomings o f slow convergence speed and easy to produce local m inim um,so it is more accurate than the pre diction model established by BP neural network alone.This pre diction model can be used as a reference for students to make a reasonable decision before applying fo r postgraduate entrance examination.Key words：postgraduate entrance exam ination;prediction;BP neural network;genetic algorithms〇引言随着社会对于高素质知识型人才的需求越来越迫切，我 国报考研究生的人数呈现逐年大幅増加的趋势。
tpu分子式
TPU分子式1. 什么是TPU？TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元）是由谷歌公司开发的一种特殊硬件，专门用于加速人工智能计算任务。
与传统的中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）相比，TPU具有更高的性能和能效比。
2. TPU分子式及结构TPU的分子式为C8H10N4O2，化学名为2,4,6-三(3,5-二甲基苯基)-1,3,5-三嗪-1,3,5-三酮。
它是一种有机化合物，由碳、氢、氮和氧元素组成。
TPU的结构如上图所示。
它由苯环和嗪环组成，并且在嗪环上有三个酮基团。
这种结构使得TPU具有特殊的电子性质，可以高效地进行张量运算。
3. TPU的工作原理TPU通过将大规模并行计算引擎与高速内存相结合，实现了对张量运算的加速。
张量是多维数组，在深度学习等人工智能任务中经常使用。
传统的CPU和GPU在执行张量运算时效率较低，而TPU则专门优化了张量运算的性能。
TPU的工作原理可以简单概括为以下几个步骤：1.输入数据加载：将待处理的张量数据从内存加载到TPU芯片中。
2.并行计算：TPU中的大规模并行计算引擎同时对多个张量进行计算，以实现高效的并行处理。
3.数据传输：在计算过程中，TPU通过高速内存进行数据传输，以提高数据访问速度。
4.输出结果保存：计算完成后，将结果保存到内存中或输出到其他设备。
通过以上步骤，TPU能够以更高的速度和效率执行人工智能任务，例如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
4. TPU与CPU、GPU的比较相比于CPU和GPU，TPU在人工智能计算方面具有以下优势：•高性能：TPU通过专门优化的硬件结构和并行计算引擎，能够以更高的速度执行张量运算任务。
•高能效比：由于其特殊的电子性质和优化设计，TPU相对于同等计算任务下的CPU和GPU来说具有更好的能效比。
•低延迟：TPU通过高速内存和并行计算引擎，能够在更短的时间内完成计算任务，从而减少了计算延迟。
第6章 神经网络——概念篇和实验篇
【例6.2】
训练神经网络建立分类模型，能够识别购买BMW5的顾客性别 是“男”还是“女”。
神经网络分类模型的输出设置
• 目标——建立输出为性别值的神经网络分类模型识别顾客的性别。 • 方法——
1）设计有一个输出层节点的体系结构，设置1和0分别为男顾客和女顾 客的理想输出。在不能清晰分类的情况下，使用检验集数据来帮助；
•
图1飞蠓的触角长和翼长
• 思路：作一直线将两类飞蠓分开 • 例如；取 A ＝（ 1.44 ， 2.10 ）和 B ＝ (1.10 ， 1.16) ， 过A B两点作一条直线： • y＝ 1.47x - 0.017 • 其中X表示触角长；y表示翼长． • 分类规则：设一个蚊子的数据为（x, y） • 如果y≥1.47x - 0.017，则判断蚊子属Apf类； • 如果y＜1.47x - 0.017；则判断蚊子属Af类．
1. 相似性学习(例 子学习) 2. 基于命令学习
强化学习是一种边获得样例边学习的方式，在获得样例之后更新自己的模型
6.1.2 神经网络的输入和输出数据格式
1、神经网络输入格式
– 落在[0，1]闭区间内的数值类型(归一化后的数据)。 – 实际应用中，需要将分类数据变换为[0,1]区间的数值数据。 – 两种方法——
2018年6月26日星期二
6.2.1 反向传播（Back Propagation）
• 分类结果 ： (1.24 ， 1.80) ， (1.28 ， 1.84) 属于 Af 类； (1.40，2.04）属于 Apf类．
图2 分类直线图
•缺陷：根据什么原则确定分类直线？
• 若取A=(1.46,2.10), B=(1.1,1.6)不变，则分类直线 变为 y=1.39x+0.071 分类结果变为： (1.24,1.80)， (1.40,2.04) 属于Apf类； (1.28,1.84)属于Af类 • 哪一分类直线才是正确的呢？ • 因此如何来确定这个判别直线是一个值得研究的 问题．一般地讲，应该充分利用已知的数据信息 来确定判别直线．
人脑中的神经网络结构
人脑中的神经网络结构人脑中的神经网络结构是一个庞大而复杂的系统，它由数十亿个神经元和数万亿条神经元之间的连接组成。
这些连接形成了一张错综复杂的网络，用于处理信息、控制行为和认知。
人类神经系统的核心部分是大脑，它被认为是人脑中最重要的神经网络结构之一。
大脑分为左右两个半球，每个半球又进一步细分为若干个叶状回。
每个叶状回上有许多的脑细胞，这些细胞密集地连接在一起，形成了复杂的神经回路。
神经细胞基本单位是神经元，它们有着特殊的形态和功能。
神经元之间通过突触连接起来，信息在神经元之间通过化学和电信号的传递进行交流。
这种交流方式是通过突触结构中的神经递质释放和接收来完成的。
神经网络结构的基本原理是信息传递。
当一个刺激到达神经元时，神经元会将这个信息通过突触传递给其他神经元。
这种信息传递可以是兴奋性的，也可以是抑制性的。
通过这种兴奋和抑制的交替，神经网络能够实现信息的处理和传递。
人脑中的神经网络结构可以分为多个层次。
在最基本的层次上，有大脑皮层、边缘系统和脑干。
大脑皮层是人类智力和认知的主要中枢，负责处理感知、记忆和思维等高级功能。
边缘系统则负责控制运动、生理反应和情绪等底层功能。
脑干位于大脑的底部，调节睡眠、呼吸和消化等基本生理功能。
在大脑皮层内部，神经网络进一步分为多个功能模块。
这些模块专门处理特定的感知和认知任务，例如视觉、听觉、语言和运动控制等。
每个模块内部的神经元互相连接，形成了一个局部的神经网络。
除了这种局部的连接，大脑中还存在着长程的连接。
这些连接将不同的脑区连接起来，形成了多个功能模块之间的信息传递通路。
这些通路在人类思维和学习中起着重要的作用，例如记忆的形成和知识的获取等。
总体而言，人脑中的神经网络结构是一个高度复杂和精密的系统。
它具有自组织和自适应的特性，能够根据外界的环境和需求进行调整和优化。
通过研究人脑中的神经网络结构，我们可以更好地理解人脑的工作原理和认知机制，进而深入研究和开发人工智能和机器学习等领域。
第六章-模糊神经网络
ANN——主要依靠学习算法，如梯度法、Hebb法和 BP
算法等。
㈣ 模FL型N—的—表采示用方合面成：算法完成模糊推理映射。
ANN——要求规定非线性动态系统的类型，要求获 取足够多的训练本集，并通过反复学习将 训练样本体现在动态系统上。
FLN——只需要部分的填充语义规则矩阵。 5
神经网络和模糊控制比较
第六章 模糊神经网络
1
模糊系统和神经网络控制是智能控制领域内的两个重要 分支。模糊系统是仿效人的模糊逻辑思维方法设计的一类 系统，这一方法本身就明确地说明了系统在工作过程中允 许定性知识的存在。另一方面，神经网络在计算处理信息 的过程中所表现出的学习能力和容错性来自于其网络自身 的结构特点。
模糊神经网络是一种集模糊逻辑推理的强大结构性知 识表达能力与神经网络的强大自学习能力于一体的新技 术，它是模糊逻辑推理与神经网络有机结合的产物。
3
神经网络和模糊控制比较
不同之处：
㈠ 样本的表示方面：
ANN——数值型的点集合。 FLS——模糊集样本。
㈡ 规则的表示和结构方面：
ANN——用网络结构和权值矩阵来描述规则，且规 则之间是相互连接的。
FLN——用“if…，then…”语句来描述规则，且规 则之间是相互独立的。 4
神经网络和模糊控制比较
8
6.1 模糊控制与神经网络的结合
该模型以模糊控制为主体，应用神经元网络，实现模 糊控制的决策过程，以模糊控制方法为“样本”，对 神经网络进行离线训练学习。“样本”就是学习的 “教师”。所有样本学习完以后，这个神经元网络， 就是一个聪明、灵活的模糊规则表，具有自学习、自 适应功能。
神经模糊系统 9
B W1B1' W2B2' ... Wm Bm'
脑神经网络结构解密记忆形成过程
脑神经网络结构解密记忆形成过程记忆是我们个体认知能力的重要组成部分。
它使我们能够储存和回忆过去的经历、知识和情感。
然而，记忆的形成过程仍然是一个备受学界关注的难题。
科学家们一直在努力理解记忆是如何形成的，特别是脑神经网络结构在这一过程中所扮演的角色。
脑神经网络是一个复杂而精妙的系统，它由大量的神经元和突触连接组成。
记忆的形成过程可以分为三个主要阶段：编码、储存和提取。
在编码阶段，外部环境的信息被转化为神经活动模式，并以某种方式储存在神经网络中。
在储存阶段，这些神经活动模式被巩固和储存起来，形成记忆的痕迹。
最后，在提取阶段，记忆被激活和回忆出来。
脑神经网络中的突触连接扮演着关键的角色。
突触是神经元之间传递信息的点。
它们可以强化或削弱，无论是通过长期增强或长期抑制。
这种突触可塑性是记忆形成的基础。
当信息被重复激活或与其他有关的信息相连时，它们之间的突触连接会变得更加强化，这种现象被称为Hebbian学习规则。
这种连接的强化可以持续很长时间，从而形成记忆。
除了突触连接的强化，记忆形成过程中还涉及到许多其他的脑神经网络结构。
海马体是一个位于大脑内部的重要结构，被认为在储存和提取记忆中发挥着关键作用。
研究表明，海马体参与将编码的信息传输到其他脑区，从而促进记忆的形成和提取。
另外，大脑皮层中的多个区域也被认为与记忆有关，包括前额叶皮层、颞叶皮层和顶叶皮层等。
在脑神经网络结构解密记忆形成过程的研究中，一种广泛使用的方法是脑成像技术。
功能性磁共振成像（fMRI）和电脑断层扫描（CT）等技术可以帮助科学家们观察和记录脑区活动。
通过在特定的记忆任务中测量大脑活动，科学家们能够推断特定的脑区在记忆形成过程中的作用。
不仅如此，基因也被认为与记忆形成有关。
研究发现，某些基因变异会影响特定脑区的神经元连接和可塑性，进而影响记忆的形成。
虽然在这方面仍然存在许多未解之谜，但基因研究对于我们理解记忆形成过程提供了新的视角。
总的来说，脑神经网络结构解密记忆形成过程是一个充满挑战但令人兴奋的领域。
神经网络的应用课程设计
神经网络的应用课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解神经网络的基本概念和原理，掌握其在现实生活中的应用。
2. 学生能描述不同类型的神经网络结构及其特点，如前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。
3. 学生能解释神经网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的具体应用。
技能目标：1. 学生具备运用神经网络模型解决实际问题的能力，如构建简单的神经网络并进行训练和优化。
2. 学生能够运用相关工具和软件（如TensorFlow、PyTorch等）实现神经网络的搭建和调试。
3. 学生能够通过案例分析和实践操作，掌握神经网络应用项目的实施步骤和技巧。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对人工智能和神经网络技术的兴趣和热情，提高对科技发展的关注和认识。
2. 学生树立正确的科技价值观，认识到神经网络技术在实际应用中的优势和局限性。
3. 学生培养团队协作和解决问题的能力，增强面对挑战时的自信心和毅力。
课程性质：本课程为选修课，以实践为主，结合理论讲解，旨在培养学生的实际操作能力和创新思维。
学生特点：学生为高中生，具有一定的数学和编程基础，对新鲜事物充满好奇心，具备一定的自主学习能力。
教学要求：结合课程性质和学生特点，注重理论与实践相结合，充分调动学生的主观能动性，提高学生的实际操作能力和解决问题的能力。
在教学过程中，注重引导学生掌握神经网络的核心概念，培养其运用神经网络解决实际问题的技能，同时关注学生情感态度的培养，使其成为具有创新精神和实践能力的优秀人才。
二、教学内容1. 神经网络基本概念与原理：包括神经元模型、学习算法、反向传播算法等，参考教材第二章内容。
2. 神经网络类型及结构：前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，结合教材第三章进行讲解。
3. 神经网络应用领域：重点介绍图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用，参考教材第四章内容。
4. 神经网络建模与训练：利用TensorFlow、PyTorch等工具，搭建简单的神经网络模型，并进行训练和优化，结合教材第五章进行实践操作。
神经网络与深度学习[邱锡鹏]第六章习题解析
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神经⽹络与深度学习[邱锡鹏]第六章习题解析6-1三者都是典型的神经⽹络模型。
卷积神经⽹络是对前馈神经⽹络增加卷积层和池化层。
延时神经⽹络是对前馈神经⽹络增加延时器。
循环神经⽹络是对前馈神经⽹络增加⾃反馈的神经元。
延时神经⽹络和循环神经⽹络是给⽹络增加短期记忆能⼒的两种重要⽅法。
卷积神经⽹络和循环神经⽹络的区别在循环层上。
卷积神经⽹络没有时序性的概念，输⼊直接和输出挂钩；循环神经⽹络具有时序性，当前决策跟前⼀次决策有关。
举个例⼦，进⾏⼿写数字识别的时候，我们并不在意前⼀个决策结果是什么，需要⽤卷积神经⽹络；（图像识别）⽽⾃然语⾔⽣成时，上⼀个词很⼤程度影响了下⼀个词，需要⽤循环神经⽹络。
（⾃然语⾔处理）6-2推导公式（6.40）和公式（6.41）中的梯度。
基本和（6.39）的公式⼀致。
主要差别在于Zk对于Uij和Zk对于Wij、Bij的偏导上。
6-3原因：其中6.34的误差项为6-2中的德尔塔t,k解决⽅法：增加门控机制，例如：长短期记忆神经⽹络（LSTM）。
6-4推导LSTM⽹络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果。
其中，E是损失函数。
6-5（我透）推导GRU⽹络中参数的梯度，并分析其避免梯度消失的效果。
6-6增加深度的⽅法是：增加同⼀时刻⽹络输⼊到输出之间的路径Xt->Yt（Xt->Ht或者Ht->Yt）常见结构除了堆叠循环神经⽹络，还有双向循环神经⽹络、递归神经⽹络、图神经⽹络等。
6-7[..]证明当递归神经⽹络的结构退化为线性序列结构时,递归神经⽹络就等价于简单循环⽹络。