第15讲 基于人工神经网络的模式识别
模式识别详细PPT
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法，在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律，例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组，或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间，便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验，手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征，提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势，先通过自动方法 筛选出一组候选特征，再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析（PCA）
通过线性变换将原始特征转换为新的特征， 保留主要方差，降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ，如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术，降低特征维度，提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换，丰富特征
表达，提高模型性能。
04
分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析，适用于特征线性可 分的情况，如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法，通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法，通过分析数据中的结构和语法规则，将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有
人工神经网络及其应用[PPT课件]
![人工神经网络及其应用[PPT课件]](https://img.taocdn.com/s3/m/e46730ee59eef8c75fbfb3f3.png)
➢人工神经网络是从微观构造与功能上对人脑神经系 统的模拟而建立起来的一类模型，具有模拟人的局部 形象思维的能力。其特点主要是具有非线性、学习能 力和自适应性，是模拟人的智能的一条重要途径。
Ep (t)
dp yp (t) 2
1 2 [d p
yp (t)]2
1 2
e2p
(t)
J (t)
〔4〕δ规那么：
1 2
[dp
p
yp (t)]2
1 2
e2 p p
(t)
用于权值调整的自适应学习算法为
将代入上式可得j(t 1 )j(t) /E p uj( ( pt t) )2j(t)e p (t)u jp
wij uiuj
❖这一规那么与〞条件反射“学说一致，并已得到神经细胞 学说的证实。α是表示学习速率的比例常数。
2.4 神经网络的互联模式
根据连接方式的不同，神经网络的神经元之间的连接有如 下几种形式。
1〕前向网络
前向网络构造如以下图。神经元分层排列，分别组成输入 层、中间层〔也称为隐含层，可以由假设干层组成〕和输 出层。每一层的神经元只承受来自前一层神经元的输入， 后面的层对前面的层没有信号反响。输入模式经过各层次 的顺序传播，最后在输出层上得到输出。感知器网络和BP 网络均属于前向网络。
1〕有监视学习：对于监视学习，网络训练往往要基于一定数 量的训练样本。训练样本通常由输入矢量和目标矢量组成。在 学习和训练过程中，网络根据实际输出与期望输出的比较，进 展连接权值和域值的调节。通过将期望输出成为导师信号，它 是评价学习的标准。最典型的有监视学习算法是BP算法，即误 差反向传播算法。
神经网络与模式识别课程报告
神经网络与模式识别课程报告卷积神经网络(CNN)算法研究摘要随着信息技术的迅速发展，验证码作为一种安全验证手段广泛应用于网络平台。
然而，复杂的验证码对自动识别技术提出了挑战。
近年来，深度学习特别是卷积神经网络（CNN）在图像识别领域显示出了强大的能力。
本研究旨在探索利用CNN算法进行验证码识别的可能性和有效性。
通过设计并实现一个基于CNN的验证码识别系统，本研究评估了不同训练策略及数据增强技术对验证码识别准确率的影响。
关键词：验证码识别；卷积神经网络；深度学习；图像处理；目录摘要 .......................................................................................... I I第1章概要设计 (1)第2章程序整体设计说明 (4)第3章程序运行效果 (15)第4章设计中遇到的重点及难点 (18)第5章本次设计存在不足与改良方案 (18)结论 (20)参考文献 (21)第1章概要设计1.1 设计目的人工神经网络是深度学习之母。
随着深度学习技术的兴起及其在阿尔法围棋程序等实际应用的精彩表现，神经网络已经广泛地应用于图像的分割和对象的识别、分类问题中。
伴随人工神经网络的发展，神经网络在模式识别领域中起着越来越重要的作用。
通过本课程的学习，让大家从算法的视角，掌握神经网络与模式识别这两个彼此紧密联系的人工智能分支中的基础理论、问题、思路与方法，并理解神经网络与模式识别的研究前沿。
1.2 选题验证码（CAPTCHA）是一种常见的用于区分人类和机器的技术，常用于网站、APP用户登陆时输入一些数字或字符以验证其身份。
本文将介绍如何使用卷积神经网络（CNN）来识别常见的字符验证码。
选择使用卷积神经网络（CNN）用于验证码识别方向的原因有以下几点：1. 强大的图像处理能力：CNN是一种特别适用于处理图像数据的深度学习模型。
它具有多层结构，可以自动学习和提取图像中的特征，如边缘、纹理和形状等。
人工神经网络算法基础精讲ppt课件
2.3学习规则
学习规则
在神经网络的学习中，各神经元的连接权值需按一定的规则
调整，这种权值调整规则称为学习规则。下面介绍几种常见的学习
规则。
1.Hebb学习规则
2.Delta（δ）学习规则
3.LMS学习规则
4.胜者为王学习规则
5.Kohonen学习规则
6.概率式学习规则
2.3学习规则
1.Hebb学习规则
突触结构示意图
1.3生物神经元的信息处理机理
电脉冲
输 入
树 突
细胞体 形成 轴突
突
输
触
出
信息处理
传输
图 12.2 生物神经元功能模型
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。
④神经元的输出和响应是个输入值的综合作用的结果。
⑤兴奋和抑制状态，当细胞膜电位升高超过阈值时，细胞进入兴奋 状态，产生神经冲动；当膜电位低于阈值时，细胞进入抑制状态。
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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：
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。
4
1.1人工神经网络发展简史
20世纪60年代以后，数字计算机的发展达到全盛时期，人们误以 为数字计算机可以解决人工智能、专家系统、模式识别问题，而放 松了对“感知器”的研究。于是，从20世纪60年代末期起，人工神 经网络的研究进入了低潮。
神经网络方法-PPT课件精选全文完整版
信号和导师信号构成，分别对应网络的输入层和输出层。输
入层信号 INPi (i 1,根2,3据) 多传感器对标准试验火和各种环境条件
下的测试信号经预处理整合后确定，导师信号
Tk (k 1,2)
即上述已知条件下定义的明火和阴燃火判决结果，由此我们
确定了54个训练模式对，判决表1为其中的示例。
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基于神经网络的融合算法
11
局部决策
局部决策采用单传感器探测的分析算法，如速率持续 法，即通过检测信号的变化速率是否持续超过一定数值来 判别火情。 设采样信号原始序列为
X(n) x1 (n), x2 (n), x3 (n)
式中，xi (n) (i 1,2,3) 分别为温度、烟雾和温度采样信号。
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局部决策
定义一累加函数 ai (m为) 多次累加相邻采样值 的xi (差n) 值之和
样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过
自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。
第二，具有联想存储功能。人的大脑是具有联想功能的。用人
工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
第三，具有容错性。神经网络可以从不完善的数据图形进行学
习和作出决定。由于知识存在于整个系统而不是一个存储单元
中，一些结点不参与运算，对整个系统性能不会产生重大影响。
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仿真结果
19
仿真结果
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2
7.2 人工神经元模型—神经组织的基本特征
3
7.2 人工神经元模型—MP模型
从全局看，多个神经元构成一个网络，因此神经元模型的定义 要考虑整体，包含如下要素： （1）对单个人工神经元给出某种形式定义； （2）决定网络中神经元的数量及彼此间的联结方式； （3）元与元之间的联结强度（加权值）。
【毕业论文】基于人工神经网络的人脸识别方法研究
2.1 生物识别技术 .................................................................................................... 7
2.1.1 生物识别的定义 .....................................................................................................7 2.1.2 生物识别技术 ........................................................................................................7
神经网络算法原理
神经网络算法原理
神经网络算法是一种基于人工神经网络的模型训练和预测的算法。
该算法的原理是模拟人脑中的神经元之间的连接和信息传递过程，通过不同层次的神经元之间的连接权重来实现模式识别和学习能力。
神经网络算法的核心是多层的神经元网络，其中包括输入层、隐藏层和输出层。
每个神经元都有一个激活函数，负责将输入信号进行处理并输出给下一层的神经元。
算法的训练过程可以分为前向传播和反向传播两个阶段。
在前向传播过程中，输入数据被输入到网络中，并通过各层的神经元计算和激活函数的运算，最终得到输出结果。
在反向传播过程中，通过计算输出结果与实际结果之间的误差，将误差逆向传播给各层神经元，并根据误差调整每个连接的权重，以提高模型的准确性。
神经网络算法的训练依赖于大量的标记数据，即包含输入和对应输出的数据集。
通过多次迭代训练，模型可以逐渐调整连接权重，使得模型对输入数据的预测结果与实际输出尽可能接近。
这样，当输入新的未知数据时，神经网络模型能够预测出相应的输出结果。
神经网络算法的优点之一是其强大的模式识别能力和自动学习能力。
它能够从大量的样本中识别出重要的特征和模式，并据此进行预测。
此外，神经网络算法还可以处理非线性问题，因为它的每个神经元都可以通过激活函数进行非线性变换。
然而，神经网络算法也存在一些问题，比如计算复杂度较高、需要大量的训练样本和求解优化问题等。
此外，在训练过程中，网络模型可能会出现过拟合或欠拟合的问题，需要进行适当的调优和正则化处理。
总的来说，神经网络算法是一种强大的模型训练和预测方法，可用于解决各种复杂的问题，但需要合适的数据集和参数调整来取得良好的效果。
人工神经网络.pdf
y(t )(w(t − 1) ∗ x(t )) > 0 . y(t )(w(t − 1) ∗ x(t )) ≤ 0
（ x (t ) 分错）
控制收敛速度的参数
5.1 感知机
学习算法收敛性：
对线性可分的数据有下面的定理。
定理(Novikoff)：假设训练数据有界 x(i ) ≤ D， 两类样本的最大边界距离(maximal margin)为 2ρ （线性SVM）。则当学习速度参数η = 1 时， 2 次更新就会收敛。 D 感知机学习算法至多做
x2
x1 0 0 1 1
A
B
B
A
x1
5.2 多层感知机
解决XOR问题
x2
A
B
B
A
x1
5.2 多层感知机
两层神经网络解决XOR问题的真值表
第一层
x1 0 0 1 1
x2 0 1 0 1
y1 0 1 1 1
y2 0 0 0 1
第二 层 B(0) A(1) A(1) B(0)
y2
B
BLeabharlann Ay15.2 多层感知机
5.2 多层感知机
例: (XOR问题)
问题的提出以及重要性：
1956-1958年Rosenblatt提出感知机，是为了实现 另一种形式（模拟）的计算机。与数字计算机形 成鲜明对照。 数字计算机是用逻辑门电路实现的。逻辑门电路 的设计：AND, OR, NOT; 实际上，数字计算机的所有逻辑电路都是用XOR 门实现的。
MLPs具有一致逼近能力，因此可以学习这个函 数，也就解决了XOR问题。后面要讲到的RBF网 络也是一致逼近子，也可以解决XOR问题。
基于人工神经网络的手写体数字识别方法
文章编号:100721385(2008)022*******基于人工神经网络的手写体数字识别方法颜培玉 张国栋(沈阳航空工业学院计算机学院,辽宁沈阳 110136)摘 要:数字识别是人工神经网络中的一项基本又重要的应用研究领域。
为此提出了一种用简单BP神经网络识别手写体数字的方法。
利用BP神经网络的良好监督学习功能,并结合提取的降维数字字符图像的灰度特征进行网络训练,提出了一种基于统计特征分类的手写体数字识别方法。
实验结果表明,该方法简单且有较好的识别效果。
关键词:B P神经网络;手写体数字识别;特征提取中图分类号:TP183文献标识码:A 人工神经网络系统由于具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点,近年来随着其研究的日益深入及其实现手段的逐渐成熟,已被广泛用于解决模式识别问题,特别是用于各种字符的识别。
其中,B P神经网络是应用的最普遍的一种神经网络,在一定的字符集上取得了很好的识别效果。
数字符号识别问题是根据待识别数字符号特征的观察值将其分类到0-9共10个类别中去。
手写体数字识别方法大体可分为两类[1]:基于统计的识别方法和基于结构的识别方法。
第一类方法包括模板匹配法、矩法、笔道的点密度测试、字符轨迹法及数字变换法等;第二类则是尽量抽取数字的骨架或轮廓特征,如环路、端点、交叉点、弧状线、环及凹凸性等,两类方法具有一定的互补性。
本文使用了一个基于统计特征的分类识别器,采用构造一个5×7点阵,将每个经过预处理的手写体数字符号图像的长度和宽度分别各5等份和7等份,平均有35个等份。
对每一份(10×10大小的像素点区域块)内的灰度值进行统计,即得特征初值,则每个数字符号共有35个特征。
实验表明,该方法简单、易于控制且识别率较高。
1 识别算法的分析设计1.1 问题的阐述及理解B P神经网络[2]又称误差反向传递神经网络,是一种依靠反馈值来不断调整节点之间的连接权收稿日期225作者简介颜培玉(2),女,山东潍坊人,硕士研究生图1 B P神经网络应用流程图值而构建的一种网络模型。
基于人工神经网络下的图像识别的研究
基于人工神经网络下的图像识别的研究作者：雷建锋孙俊逸来源：《现代电子技术》2008年第08期摘要：主要利用人工神经网络的理论知识研究在图像识别中的应用为目的，研究图像识别中图像分割的技术，同时详细分析了多层前馈神经网络的描述及 BP算法工作过程。
介绍隐层的选择及隐层神经元数选择的一些经验方法。
针对BP算法存在的问题，提出加可变动量因子的 BP 算法，通过对网络训练过程参数调整以及增加可变动量因子等方面进行优化改进，实验证明加快了训练速度，改善了BP网络的学习效果。
关键词：人工神经网络；BP神经网络；图像分割中图分类号：TP183文献标识码：A文章编号：1004-373X(2008)08-127-(School of Computer,Hubei University of TechAbstract：By using the knowledge of artificial neural network,the application and image segmentation im image recognition are researched,the multilayer feedforward neural network and process of BP algorithm are analysed in a detail.Sorne methods of hidden tier and hidden tier neuron chosen are introduced.Aiming at Problems of BP,variable factor BP algorithm is proposed.By adjusting network training process parameter and optimizing variable factor,the experiment proves thKeywords：artificial neural network;BP neural network;image segmentation1 前言如今在图像识别的发展中，出现了几类有代表性的理论和方法：(1) 匹配的图像识别方法；(2) 句法图像识别方法；(3) 模糊图像识别方法；(4) 神经网络图像识别方法。
BP人工神经网络的基本原理模型与实例
w14
0.2+(0.9) (-0.0087)(1)=0.192
w15
-0.3+(0.9) (-0.0065)(1)=-0.306
w24
0.4+(0.9) (-0.0087)(0)=0.4
w25
0.1+(0.9) (-0.0065)(0)=0.1
w34
-0.5+(0.9) (-0.0087)(1)=-0.508
8.1人工神经网络旳基本概念
人工神经网络在本质上是由许多小旳非线性函数构成 旳大旳非线性函数，反应旳是输入变量到输出变量间旳复 杂映射关系。先给出单个人工神经网络旳一般模型描述：
8.1人工神经网络旳基本概念
先来看一种单一输入旳神经元模型 输入变量：x1 连接权重：w1 激活函数：f (·)
x1 w1
w1x1 f (·)
8.1人工神经网络旳基本概念
8.1人工神经网络旳基本概念
单极sigmoid函数
8.1人工神经网络旳基本概念
双曲函数
8.1人工神经网络旳基本概念
增长激活阈值后旳神经元模型 输入变量：x1 连接权重：w1 激活函数：f (·)
x1 w1
w1x1-θ f (·)
-1
小练习：请你算一算，当初始输入、权重和激活阈值为如下数值时，该神 经元旳净输入和输出分别是多少？
2．反向传播 反向传播时，把误差信号按原来正向传播旳通路反向
传回，并对每个隐层旳各个神经元旳权系数进行修改，以 望误差信号趋向最小。
8.2 误差反向传播(BP)神经网 络
8.2 误差反向传播(BP)神经网 络
x1 x2
x3
单元 j 6
1 w14
Err4=
模式识别中的神经网络
模式识别中的神经网络导言随着人工智能技术的发展和普及，模式识别技术逐渐走入人们的视线。
模式识别是计算机领域的一个重要研究方向，它是指通过计算机对具有标识性特征的数据进行分类、聚类、模型检测等操作，从而有效地提取出其中所蕴含的语义信息。
而在模式识别中，神经网络是一种主流的方法之一，它具有很强的自学习和适应性能，能够有效地解决一些传统算法难以处理的问题。
本文将从基本概念、模型结构、优化方法、应用场景等方面对神经网络进行详细阐述。
第一章基本概念1.1 神经网络定义神经网络是一种基于大规模并行处理的信息加工系统，它最初是受到生物神经系统启发而提出的。
神经网络主要由与生物神经细胞类似的节点（神经元）和大量的链接（突触）构成，每个神经元接收到若干个输入信号后，会经过一定的处理后输出一个新的信号，同时将自己的输出信号传递给其他神经元。
这些神经元之间的链接权值会不断地自适应调整，以达到预期的输出结果。
因此，神经网络具有很强的自适应和自学习能力。
1.2 神经元模型神经元是神经网络中最基本的处理单元，它通常包括三个部分：输入部分、计算部分和输出部分。
输入部分接收到其他神经元传来的信号，经过计算部分的处理后输出到相邻的神经元。
神经元的计算部分主要包括两个步骤：加权和处理和激活函数处理。
其中，加权和处理是指将输入信号和权值进行乘法运算，再求和得到一个加权和；激活函数处理是指将加权和输入到一个特定的函数中，产生一个非线性的输出结果。
1.3 神经网络层次结构神经网络通常由多层（Layers）组成，它们之间的连接方式通常分为全连接和局部连接两种情况。
全连接是指前一层的每个神经元都与下一层的每个神经元相连；局部连接是指前一层的某些神经元仅与下一层的某些神经元相连。
神经网络最常见的层次结构有三种类型：输入层、隐藏层和输出层。
输入层是神经网络的输入，它通常包括一组输入向量。
隐藏层是神经网络中位于输入层和输出层之间的一层或多层节点集合，它通过对输入信号进行转换和组合，向输出层提供更为丰富的信息，从而提高网络的泛化能力。
人工神经网络模式识别
人工神经网络模式识别一、人工神经网络模式识别1、人工神经网络的概述人工神经网络从人脑的生理学和心理学角度出发，通过模拟人脑的工作机理，实现机器的部分智能行为，是从微观结构和功能上对人脑进行抽象和简化，是模拟人类智能的一条重要途径。
具体的模式识别是多种多样的，如果从识别的基本方法上划分，传统的模式识别大体分为统计模式识别和句法模式识别，在识别系统中引入神经网络是一种近年来发展起来的新的模式识别方法。
尽管引入神经网络的方法和引入网络的结构可以各不相同，但都可称为神经网络模式识别。
而且这些识别方法在解决传统方法较难处理的某些问题上带来了新的进展和突破，因而得到了人们越来越多的重视和研究。
人工神经元网络(Artificial Neural Network)简称神经网络，是基于日前人们对自然神经系统的认识而提出的一些神经系统的模型，一般是由一系列被称为神经元的具有某种简单计算功能的节点经过广泛连接构成的一定网络结构，而其网络连接的权值根据某种学习规则在外界输入的作用下不断调节，最后使网络具有某种期望的输出特性。
神经网络的这种可以根据输入样本学习的功能使得它非常适合于用来解决模式识别问题，这也是神经网络目前最成功的应用领域之一。
2、神经网络进行模式识别的方法和步骤神经网络模式识别的基本方法是，首先用己知样本训练神经网络，使之对不同类别的己知样本给出所希望的不同输出，然后用该网络识别未知的样本，根据各样本所对应的网络输出情况来划分未知样本的类别。
神经网络进行模式识别的一般步骤如图2-1所示，分为如下几个部分：图 2-1 神经网络模式识别基本构成1、样本获取这一步骤主要是为了得到一定数量的用于训练和识别的样本。
2、常规处理其作用相当于传统模式识别中的数据获取和常规处理两步的功能。
即通过对识别对象的有效观测、进行采样量化，获得一系列数据，再经过去除噪声、加强有用信息等工作获得尽量逼真的原始数据。
通过这一步骤，得到了样本的原始表达。
人工神经网络模型及仿真
机器学习论文题目：人工神经网络模型及仿真学院：电子工程学院专业：电路与系统姓名：学号：摘要人工神经网络（artificial neural network，ANN）通常被认为是基于生物学产生的很复杂的分析技术，能够拟合极其复杂的非线性函数。
它是一项发展十分迅速、应用领域十分广泛的技术，已在人工智能、自动控制、模式识别等许多应用领域中取得广泛成功。
ANN是一种重要的机器学习工具。
本文首先简要讲述了一些相关的生物神经网络知识，在此基础上，引出了人工神经网络。
然后概述了ANN的发展历史及现状并总结了ANN的特点。
在第二部分，对ANN发展过程中具有标志性的几种ANN的模型及其结构进行了讲解，如：感知器、线性神经网络、BP网络、反馈网络等，并给出了相应的简单应用事例，而且使用功能强大的仿真软件——MATLAB对它们的性能进行了仿真分析。
在论文最后，给出了本文的总结以及作者的一些体会。
ABSTRACTArtificial neural network(ANN) is commonly known as biologically inspired, highly sophisticated analytical technique, capable of capturing highly complex non-linear functions. ANN is a kind of widely applied technique developed highly,and it has been applied sucessfully in the domains, such as artificial intelligence, autocontrol, pattern recognition and so on. In addition, ANN is a significant means of machine learning.In this paper,the author firstly show some basic biological neural networks, on which the introduction of artificial neural network is based. Then, the author dispicts simplily the history of ANN and the present condition of ANN, and concludes the characters of ANN. In the second part of the paper, the models and structures of ANNs which representive the ANN’s development are emphasized, such as perceptron,linear neural network,BP neural network,recurrent network and so on, and some examples based on those networks are illustrated. In addition, the author simulate the performance of the ANNs by a powerful software, MATLAB. At last, the author puts forward the conclutions of this paper and his thoughts.目录第一章神经网络 (1)1.1 生物学神经网络 (1)1.2 人工神经网络 (2)1.2.1 人工神经网络的产生 (2)1.2.2 人工神经网络的发展 (3)1.2.3 人工神经网络的现状 (5)1.3 人工神经网络的特点 (5)第二章人工神经网络模型及仿真 (6)2.1 人工神经元建模 (6)2.1.1 人工神经元的基本构成 (6)2.1.2 激活函数 (7)2.2 感知器 (8)2.2.1 感知器模型 (8)2.2.2 感知器网络设计实例 (9)2.3 线性神经网络 (10)2.3.1线性神经网络模型 (10)2.3.2线性神经网络设计实例 (10)2.4 BP网络 (11)2.4.1 BP网络模型 (11)2.4.2 BP网络设计实例 (12)2.5 径向基函数网络 (15)2.5.1径向基函数网络模型 (15)2.5.2径向基函数网络设计实例 (16)2.6 竞争型网络 (18)2.6.1竞争型网络模型 (18)2.6.2竞争型网络设计实例 (18)2.7 反馈型网络 (20)2.7.1 Elman网络 (20)2.7.2 Hopfield网络 (23)第三章本文总结 (26)参考文献 (28)第一章神经网络人工神经网络（artificial neural network，ANN）是通过对生物神经网络进行抽象，并综合运用信息处理技术、数学手段等建立简化模型而发展起来的一门交叉学科。
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神经网络在低潮时期的发展
一些学者扎扎实实地继续着神经网络模 型和学习算法的基础理论研究，提出了 许多有意义的理论和方法。其中，主要 有自适应共振理论，自组织映射，认知 机网络模型理论，BSB模型等等，为神 经网络的发展奠定了理论基础。 返回
神经网络的第二次高潮
进入80年代，基于“知识库”的专家系统的研究和 运用虽然取得了较大成功，但不像人们所希望的那样 高明，特别是在处理视觉、听觉、形象思维、联想记 忆以及运动控制等方面，传统的计算机和人工智能技 术面临着重重困难。 模拟人脑的智能信息处理过程，如果仅靠串行逻辑和 符号处理等传统的方法来解决复杂的问题，会产生计 算量的组合爆炸。因此，具有并行分布处理模式的神 经网络理论又重新受到人们的重视。对神经网络的研 究又开始复兴，掀起了第二次研究高潮。 返回
多层感知器模型
多层感知器的别名 多层感知器的基本结构 多层感知器的基本能力 多层感知器的数学描述 多层感知器的学习算法
返回
多层感知器的别名
Multiple-Layer Perceptrons 多层神经网络，多层网络 前馈神经网络，前馈网络 BP神经网络，BP网络
异或网络示意图
2-2-1结构 返回
波包网络示意图
2-4-1 结构 返回
二维线性边界网络示意图
2-1结构。 返回
二维任意边界网络示意图
2-n-1结构。 返回
多层感知器的基本能力
1962年，Rosenblatt宣布：人工神经网络可以 学会它能表示的任何东西 Hornik等人证明了：仅有一个非线性隐层的 前馈网络就能以任意精度逼近任意复杂度的 函数
或运算感知器示意图
其中上部为激发区(y=1，用★表示)，下部为 抑制区(y＝0，用☆表示)。 返回
简单感知器的学习算法
误差学习算法： (1)选择一组初始权值wi(0)。 (2)计算输入样本实际输出与期望输出的误差δ (3)如果δ小于给定值，结束，否则继续。 (4)更新权值(阈值可视为输入恒为1的一个权值)： Δwi(t+1)=wi (t+1)-wi(t)=η[d-y(t)]xi 式中η为 (0,1)中的一个常数，称为学习步长，它的 取值与训练速度和w(t)收敛的稳定性有关；d、y为神 经元的期望输出和实际输出；xi为神经元的第i个输入。 (5)返回(2)重复，直到对所有样本输出均能满足要求。 误差学习算法的改进 返回
神经网络在第二次高潮的发展
1982年，美国加州理工学院物理学家J．J．Hopfield 提出了一种新的神经网络HNN。 1984年， J. Hopfield设计并研制成功Hopfield网的电 路。较好地解决了著名的TSP问题，引起了较大的轰 动。 1985年，UCSD的Hinton、Sejnowsky、Rumelhart等 人所在的并行分布处理（PDP）小组的研究者在 Hopfield网络中引入了随机机制，提出所谓的 Boltzmann机。 1986年Rumelhart等人提出了多层神经网络模型的反 向传播学习算法(BP算法)，解决了多层前向神经网络 的学习问题。 （Paker1982和Werbos1974年） 返回 国内首届神经网络大会是1990年12月在北京举行的。
生物神经元示意图
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标准MP模型
MP模型属于一种阈值元件模型，它是 由美国Mc Culloch和Pitts提出的最早神 经元模型之一。MP模型是大多数神经 网络模型的基础。 标准MP模型的基本结构 标准MP模型的学习方法 返回
标准MP模型的基本结构
参数解释。
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标准MP模型的参数解释
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简单感知器的几何意义
简单感知器的作用是在几何上把平面分成两 个半平面，其中一部分为激发区(y=1)，另一 部分为抑制区(y=0)，因此只能区分线性可分 的两类样本。 例如，在二维平面上，对于“或”运算，直 线x1+x2-0.5=0将二维平面分为两部分。四个 输入样本(0,0),(0,1),(1,0)和(1,1)分别位于激发 区和抑制区，恰好线性可分。 返回
xn
ym
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输入层
隐层
输出层
四层感知器示意图
输入层 第一隐层 第二隐层 输出层
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多层感知器举例
最简单的三层网络(1-1-1) 异或网络(2-2-1) 波包网络(2-4-1) 二维线性边界网络(2-1) 二维任意边界网络(2-n-1)
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最简单的三层网络示意图
1-1-1结构 返回
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神经网络的发展初期
1943年，心理学家McCulloch和数学家 Pitts合作就曾提出形式神经元的数学模 型(MP) 1944年，Hebb提出了改变神经元连接强 度的Hebb规则
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神经网络的第一次高潮
1957年Rosenblatt首次引进感知器(perceptron) 的概念 1962年，Widrow提出了自适应线性元件 (Adaline) 在60代掀起了神经网络研究的第一次高潮。 人们乐观地认为几乎已经找到了智能的关键。 许多部门都开始大批地投入此项研究，希望 尽快占领制高点。 返回
wij ——代表神经元i与神经元j之间的连接强度(模拟 生物神经元之间突触连接强度)，称之为连接权； θi——代表神经元i的阈值; ui——代表神经元i的活跃值，即神经元状态； vj——代表神经元j的输出，即是神经元i的一个输入。 函数f表达了神经元的输入输出特性。在MP模型中，f 通常称为激活函数，在这里定义为阶跃函数： 返回
要点：
神经网络的参考书 神经网络的几种别名 神经网络的发展历史 神经网络的基本模型 神经网络的其它模型 神经网络在模式识别中的应用
神经网络的参考书
Simon Haykin著，《神经网络原理》， 叶世伟、史忠植译，机械工业出版社， 2004年1月 蒋宗礼,《人工神经网络导论》,高等教 育出版社, 2001年8月 杨行峻、郑君里，《人工神经网络》， 高等教育出版社，1992年9月 返回
神经网络的几种别名
人工神经网络(Artificial Neural Networks) 自适应网（Adaptive Networks） 联接模型（Connectionism） 神经计算机（Neurocomputer）
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神经网络的发展历史
神经网络的发展初期（20世纪40年代）） 神经网络的第一次高潮（1950~1968） 神经网络的反思期（ 1969~1982 ）及发展 神经网络的第二次高潮（1983~1990）及发展 神经网络的近期发展（1991~）
1, ui 0 f (ui ) 0, ui 0
活跃值的计算
活跃值也称作神经元的总输入，其计算 公式如下： n
ui w ji v j i
j 1
如果把阈值i看作为一个特殊的权值， 则可改写为: n
ui w ji v j
j 0
其中w0i=-i ，v0=1 返回
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1 f (ui ) 1 e ui
s型(sigmoid)函数示意图
想一想，阶跃函数的图形?
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标准MP模型的学习方法
MP模型在发表时并没有给出一个学习算法来 调整神经元之间的连接权，为了进行学习可 以采用下面的Hebb学习规则： 若第i和第j个神经元同时处于兴奋状态，则它 们之间的连接应当加强，即： wij= wij + Δwij ，Δwij=αuivj Hebb规则与“条件反射”学说一致，并已得 到神经细胞学说的证实。 α是表示学习速率 的比例常数。 返回
神经网络的近期发展
开发现有模型的应用，并在应用中根据 实际运行情况对模型、算法加以改造， 以提高网络的训练速度和运行的准确度。 希望在理论上寻找新的突破，建立新的 专用/通用模型和算法。 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。 返回
神经网络的基本模型
生物神经元网络简介 标准MP模型 简单感知器模型 多层感知器模型
n
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i 1
简单感知器与MP模型的关系
感知器在形式上与MP模型差不多，它 们之间的区别在于神经元间连接权的变 化。感知器的连接权定义为可变的，这 样感知器就被赋予了学习的特性。
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简单感知器的基本能力
能够实现三种基本逻辑运算 能够解决两类线性可分问题 不能解决“异或”问题(为什么？) 对线性不可分问题均无能为力
神经元输出的计算
神经元的输出可以根据其总输入来计算：
vi f (ui ) f ( w ji v j i ) f ( w ji v j )
j 1 j 0 n n
虽然在标准MP模型中 f定义为阶跃函数，但 是在许多其他模型中常采用连续的s型函数来 表达神经元的非线性变换能力，即:
简单感知器的基本结构
y f
w1 x1
w2
wn
xn
x2
参数解释。
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简单感知器的参数解释
xi为第i个输入 wi为第i个输入到处理单元的连接权值 θ为阈值，f取阶跃函数。 简单感知器的作用是先对n个输入进行 加权和操作，再进行一次函数变换，即：
yi f ( wi xi )
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三种基本逻辑运算