智能计算导论神经网络课件
合集下载
神经网络导论第一章ppt课件
.
11
第二节
神经网络的分类以及 典型的神经网络模型
.
12
神经网络分类原则
按神经网络模型的拓扑结构可以分为反馈神经 网络模型和前向神经网络模型。 按神经网络模型的性能可分为连续型与离散型 神经网络模型，确定型与随机型神经网络模型。 按学习方式可以分为有教师学习神经网模型和 无教师学习神经网络模型。 按连接突触性质可以分为一阶线性关联神经网 络模型和高阶非线性关联神经网络模型。
神经网络结构
连接矩阵 连接模式
多层、单层 反馈、前馈
w11 w1n
W
wn1 wnn
.
8
神经网络模型的基本组成 之学习规则
学习规则
根据环境动态修改各个处理单 元之间连接权值的规则。
典型的学习规则
Hebbian学习规则 Delta学习规则
学习的类型
联想学习
自联想 异联想
规则发现
输入
输出
如权果值一主个要处根理据单在元给接定收教从师另
多个自适应线性元模型（MADALINE）
该类神经网络模型是具有最小方差学习功 能的线性网络模型。它的学习能力较强， 是自适应线性元ADALINE的扩展。主要用 于自适应控制。
缺点是在输入输出之间设置的是一种线性 关系。
.
22
典型的神经网络模型
自组织映射模型（SOM ）
该类神经网络模型主要是形成从一个密集 簇到另一个簇的连续拓扑映射，并且映射 矩阵密度随第二个簇所给定的概率密度函 数不同而不同。主要用于从一个几何区域 到另一个几何区域的映射。
缺点是存储容量小而且需很好地进行编码。
.
16
典型的神经网络模型
反传神经网络模型（BP） 该类神经网络模型是一多层映射神经网络。 采用的是最小均方差的学习方式，是目前 使用最广泛的神经网络模型之一。主要用 于语言综合、语言识别、自适应控制等。 缺点是它仅仅是有监督的一种学习方式， 而且输入、输出样本都必须是冗余的。
《计算智能》PPT课件
编辑ppt
17
4.2.1 人工神经网络的研究与发展（续）
1982年，美国加州理工学院物理学家Hopfield提出了一种 新的神经网络HNN。引入了“能量函数”的概念，使得网 络稳定性研究有了明确的判据。
HNN的电子电路物理实现为神经计算机的研究奠定了基础， 并将其应用于目前电子计算机尚难解决的计算复杂度为NP 完全型的问题，例如著名的“旅行商问题”(TSP)，取得很 好的效果。
编辑ppt
11
4.2神经计算（续）
（2）Rumellhart，McClelland，Hinton的并行 分布处理 （PDP）
1）一组处理单元（PE或AN）；
2）处理单元的激活状态（ai）； 3）每个处理单元的输出函数（fi）； 4）处理单元之间的联接模式；
5）传递规则（Σwijoi）； 6）把处理单元的输入及当前状态结合起来产生激活
从事并行分布处理研究的学者，于1985年对Hopfield模型 引入随机机制，提出了Boltzmann机。1986年 Rumelhart等人在多层神经网络模型的基础上，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，证明了多层神经网络具有很强 的学习能力，它可以完成许多学习任务，解决许多实际问题。
6
4.1概述（续）
图中中间部分共有9个节点，表示9个研究领 域或学科。节点之间的距离衡量领域间的差 异，如CNN与CPR间的差异要比BNN与BPR之间 的差异小的多。
图中符号→表示“适当的子集”。如中层 ANN⊂ARP ⊂AI，对于右列有：CI⊂AI ⊂BI等
在定义时，任何计算机系统都是人工系统， 但反命题不能成立。
值的激活规则（Fi）； 7）通过经验修改联接强度的学习规则；
神经网络ppt课件
神经元层次模型 组合式模型 网络层次模型 神经系统层次模型 智能型模型
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
12
2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
19
2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
9
2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
12
2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
19
2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
9
2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
第一讲神经网络基本原理ppt课件
人工神经网络基本要素
人工神经网络(简称神经网络)是由人工神经元(简称神经元)互 连组成的网络，它是从微观结构和功能上对人脑的抽象、简化，是模 拟人类智能的一条重要途径，反映了人脑功能的若干基本特征，如并 行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。
人工神经网络（ANN）可看成是以人工神经元为节点，用有向加权 弧连接起来的有向图。
20 世 纪 80 年 代 以 来 ， 人 工 神 经 网 络 （ ANN ， Artificial Neural Network）研究取得了突破性进展。神经网络控制是将神经网络与控制 理论相结合而发展起来的智能控制方法。它已成为智能控制的一个新的 分支，为解决复杂的非线性、不确定、未知系统的控制问题开辟了新途 径。
y 是神经元的输出。
神经元的输出 y=f(w*u+θ )
人工神经网络基本要素 —神经元
可见，神经元的实际输出还取决于所选择的作用函数f(x)。神经元的阈值 可以看作为一个输入值是常数1对应的连接权值。根据实际情况，也可以 在神经元模型中忽略它。关于作用函数的选择将在后面详细讨论。在上述 模型中，w和θ是神经元可调节的标量参数。设计者可以依据一定的学习规 则来调整它。
每个神经元的突触数目有所不同，而且各神经元之间的连接强度 和极性有所不同，并且都可调整，基于这一特性，人脑具有存储信息的 功能。图1.1 生物神经元的结构
人工神经网络基本要素 —神经元
神经生理学和神经解剖学的研究 结果表明，神经元是脑组织的基 本单元，是神经系统结构与功能 的单位。
• 大脑
Brain
在此有向图中，人工神经元就是对生物神经元的模拟，而有向弧则 是轴突—突触—树突对的模拟。有向弧的权值表示相互连接的两个人 工神经元间相互作用的强弱。
智能计算导论神经网络.PPT
a 1
n 0 -1
a b
p -b/w 0
f（n）= k×n + c
25
传输函数(对数-S型函数)
Log-Sigmoid Transfer Function
a 1
a 1
n 0
p -b/w 0
26
传输函数(对数-S型函数)
Log-Sigmoid Transfer Function
逻辑斯特函数（Logistic Function） f(n)= 1/(1+exp(-d×n)) 函数的饱和值为0和1
人工神经网络的表达能力大大地限制了它的学习 能力。
人工神经网络的学习过程就是对它的训练过程 学习规则就是修改神经网络权值(包括偏置值)的
方法和过程(也称这种过程是训练算法)
45
学习方法—有导师学习
有 导 师 学 习 (Supervised Learning) 与 有 导 师 训 练 (Supervised Training)相对应。
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。
10
生物神经系统
11
生物神经系统
12
生物神经系统
13
生物神经系统
14
生物神经元
生物神经元组成：神经细胞被称为生物神 经元。神经元主要由三个部分组成：细胞 体、轴突。 细胞体：由细胞核、细胞质与细胞膜等组 成。它是神经元的新陈代谢中心，同时还 用于接收并处理对其它神经元传递过来的 信息。 轴突：由细胞体向外伸出的最长的一条分
Hard Limit Transfer Function
a
a
1
1
n 0
p -b/w 0
if n f(n) if n
神经网络基本介绍PPT课件
神经系统的基本构造是神经元(神经细胞 )，它是处理人体内各部分之间相互信息传 递的基本单元。
每个神经元都由一个细胞体，一个连接 其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它 较短分支—树突组成。
轴突功能是将本神经元的输出信号(兴奋 )传递给别的神经元，其末端的许多神经末 梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。
将神经网络与专家系统、模糊逻辑、遗传算法 等相结合，可设计新型智能控制系统。
(4) 优化计算 在常规的控制系统中，常遇到求解约束
优化问题，神经网络为这类问题的解决提供 了有效的途径。
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。
(2) 神经网络控制器 神经网络作为实时控制系统的控制器，对不
确定、不确知系统及扰动进行有效的控制，使控 制系统达到所要求的动态、静态特性。 (3) 神经网络与其他算法相结合
4 新连接机制时期（1986-现在） 神经网络从理论走向应用领域，出现
了神经网络芯片和神经计算机。 神经网络主要应用领域有：模式识别
与图象处理（语音、指纹、故障检测和 图象压缩等）、控制与优化、系统辨识 、预测与管理（市场预测、风险分析） 、通信等。
神经网络原理 神经生理学和神经解剖学的研究表 明，人脑极其复杂，由一千多亿个神经 元交织在一起的网状结构构成，其中大 脑 皮 层 约 140 亿 个 神 经 元 ， 小 脑 皮 层 约 1000亿个神经元。 人脑能完成智能、思维等高级活动 ，为了能利用数学模型来模拟人脑的活 动，导致了神经网络的研究。
(2) 学习与遗忘：由于神经元结构的可塑 性，突触的传递作用可增强和减弱，因 此神经元具有学习与遗忘的功能。 决定神经网络模型性能三大要素为：
智能控制系统 -神经网络-PPT课件
1 1T 2 Jn () e ( n ) e( n )( e n ) k 2k 2
1 1T 2 J E e ( n ) E e ( n )( e n ) k 2 2 k
13
误差纠正学习
w J 用梯度下降法求解 k 对于感知器和线性网络：
1
感知器网络
感知器是1957年美国学者Rosenblatt提出的 一种用于模式分类的神经网络模型。 感知器是由阈值元件组成且具有单层计算单元 的神经网络，具有学习功能。 感知器是最简单的前馈网络，它主要用于模式 分类，也可用在基于模式分类的学习控制和多 模态控制中，其基本思想是将一些类似于生物 神经元的处理元件构成一个单层的计算网络
w ( p w ) 若 神 经 元 k 获 胜 k j j k j w 0 若 神 经 元 k 失 败 k j
wkj
pj
k
5.2
前向网络及其算法
前馈神经网络(feed forward NN)：各神经元接受 前级输入，并输出到下一级，无反馈，可用一 有向无环图表示。 图中结点为神经元（PE）：多输入单输出，输 出馈送多个其他结点。 前馈网络通常分为不同的层(layer)，第i层的输入 只与第i-1层的输出联结。 可见层：输入层(input layer)和输出层(output layer) 隐层(hidden layer) ：中间层
5.1
神经网络的基本原理和结构
1
神经细胞的结构与功能
神经元是由细胞体、树突和轴突组成
图 生物神经元模型
神经网络的基本模型
2
人工神经元模型
人工神经网络是对生物神经元的一种模拟和简化，是 神经网络的基本处理单元。
神经元输出特性函数常选用的类型有：
1 1T 2 J E e ( n ) E e ( n )( e n ) k 2 2 k
13
误差纠正学习
w J 用梯度下降法求解 k 对于感知器和线性网络：
1
感知器网络
感知器是1957年美国学者Rosenblatt提出的 一种用于模式分类的神经网络模型。 感知器是由阈值元件组成且具有单层计算单元 的神经网络，具有学习功能。 感知器是最简单的前馈网络，它主要用于模式 分类，也可用在基于模式分类的学习控制和多 模态控制中，其基本思想是将一些类似于生物 神经元的处理元件构成一个单层的计算网络
w ( p w ) 若 神 经 元 k 获 胜 k j j k j w 0 若 神 经 元 k 失 败 k j
wkj
pj
k
5.2
前向网络及其算法
前馈神经网络(feed forward NN)：各神经元接受 前级输入，并输出到下一级，无反馈，可用一 有向无环图表示。 图中结点为神经元（PE）：多输入单输出，输 出馈送多个其他结点。 前馈网络通常分为不同的层(layer)，第i层的输入 只与第i-1层的输出联结。 可见层：输入层(input layer)和输出层(output layer) 隐层(hidden layer) ：中间层
5.1
神经网络的基本原理和结构
1
神经细胞的结构与功能
神经元是由细胞体、树突和轴突组成
图 生物神经元模型
神经网络的基本模型
2
人工神经元模型
人工神经网络是对生物神经元的一种模拟和简化，是 神经网络的基本处理单元。
神经元输出特性函数常选用的类型有：
智能计算导论课件 第一讲(计算智能导论)
人工智能的萌芽（56年以前）
人工智能的诞生（56-61年）
人工智能的发展（61年后）
人工智能的萌芽阶段
亚里斯多德(Aristotle 384-322 BC)，主要贡献为形而上 学(metaphysics)和逻辑学两方面的思想。 亚氏在逻辑主要成就包括主谓命題(statement in subject-predicate form)及关于此类命題的逻辑推理方 法，特別是三段论证(syllogism)。
Turing图灵与人工智能
1950年，图灵来到曼彻斯特大学任教，并被指定 为该大学自动计算机项目的负责人。就在这年10 月， 他的又一篇划时代论文《计算机与智能》 发 表。这篇文章后来被改名为《机器能思维吗？》
Can a machine think？
图灵试验
试图通过让机器模仿人回答某些问题，判断它是否具备智 能。图灵试验采用“问”与“答”模式，即观察者通过控 制打字机向两个试验对象通话，其中一个是人，另一个是 机器。要求观察者不断提出各种问题，从而辨别回答者是 人还是机器。 图灵指出：“如果机器在某些现实的条件下，能够非常好 地模仿人回答问题，以至提问者在相当长时间里误认它不 是机器，那么机器就可以被认为是能够思维的。” 从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没 有什么困难，可以通过编制特殊的程序来实现。然而，如 果提问者并不遵循常规标准，编制回答的程序是极其困难 的事情。
“深蓝”的技术指标： 32个CPU 每个CPU有16个协处理器 每个CPU有256M内存 每个CPU的处理速度为200万步/秒 每秒行棋速度：卡斯帕罗夫2步，“深蓝”2亿步。
人工智能（AI）伴随着电脑诞生，在风风雨雨 中走过了半个多世纪的艰难历程，已但经是枝繁叶 茂、郁郁葱葱！
最新计算智能ppt课件
§1.1.2 计算智能所包含的领域
❖人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）
❖进化计算（Evolution Computing, EC） ❖模糊系统（Fuzzy System, FS）
➢进化计算（Evolution Computing）
遗传算法（Genetic Algorithm ,GA） 75年，Holand首次提出。组合优化等问题得到广 泛应用。
➢模糊系统（Fuzzy System, FS）
65年，美国加州大学伯克莱分校的L.Zadeh 发表了著名论文Fuzzy Sets开创了模糊论。模糊 逻辑、模糊规则、模糊推理、模糊控制、隶属 度、模糊集合等。
§1.2 人工神经网络
§1.2.1 什么是神经网络 §1.2.2 人工神经网络研究的历史
§1.2.1 什么是神经网络
1.进化规划（Evolution Programming ,EP）
60年代，由美国人L.J.Fogel等人提出的。 背景是求解时间序列预测问题。
1.进化策略（Evolution Strategies ,ES）
64年，由德国人I.Rechenberg等提出。背景 是求解流体动力学柔性弯曲管形状优化问题。
人工神经网络 是指模拟人脑神经系统
的结构和功能，运用大量的处理部件，由人工 方式构造的网络系统。
神经网络理论突破了传统的、线性处理的 数字电子计算机的局限，是一个非线形动力学 系统，并以分布式存储和并行协同处理为特色， 虽然单个神经元的结构和功能极其简单有限， 但是大量的神经元构成的网络系统所实现的行 为却是极其丰富多彩的。
➢目前国内外研究状况
1. 研究机构
美国DARPA计划、日本HFSP计划、法国尤 里卡计划、德国欧洲防御计划、前苏联高技术发 展计划等；
神经网络理论基础PPT课件
神经网络的复兴
20世纪80年代，随着反向传播算法的提出，神经网络重 新受到关注。反向传播算法使得神经网络能够通过学习来 调整权重，从而提高了网络的性能。
感知机模型
1957年，心理学家Frank Rosenblatt提出了感知机模型 ，它是最早的神经网络模型之一，用于解决模式识别问题 。
深度学习的兴起
神经网络的模型
总结词
神经网络的模型是由多个神经元相互连接而成的计算模型，它能够模拟生物神经系统的 复杂行为。
详细描述
神经网络模型可以分为前馈神经网络、反馈神经网络和自组织神经网络等类型。前馈神 经网络中，信息从输入层逐层传递到输出层，每一层的输出只与下一层相连。反馈神经 网络中，信息在神经元之间来回传递，直到达到稳定状态。自组织神经网络能够根据输
入数据的特性进行自组织、自学习。
神经网络的参数
总结词
神经网络的参数是用于调整神经元之间连接强度的可训练参 数，它们在训练过程中不断优化以实现更好的性能。
详细描述
神经网络的参数包括权重和偏置等。权重用于调整输入信号 对激活函数的影响程度，偏置则用于调整激活函数的阈值。 在训练过程中，通过反向传播算法不断调整参数，使得神经 网络能够更好地学习和逼近目标函数。
作用
误差函数用于指导神经网络的训练， 通过最小化误差函数，使网络逐渐 逼近真实数据。
梯度下降法
基本思想
梯度下降法是一种优化算法，通 过不断调整神经网络的参数，使
误差函数逐渐减小。
计算方法
计算误差函数的梯度，并根据梯 度信息更新网络参数。
优化策略
采用不同的学习率或适应学习 率策略，以加快训练速度并避免
2006年，深度学习的概念被提出，神经网络的层次开始 增加，提高了对复杂数据的处理能力。
20世纪80年代，随着反向传播算法的提出，神经网络重 新受到关注。反向传播算法使得神经网络能够通过学习来 调整权重，从而提高了网络的性能。
感知机模型
1957年，心理学家Frank Rosenblatt提出了感知机模型 ，它是最早的神经网络模型之一，用于解决模式识别问题 。
深度学习的兴起
神经网络的模型
总结词
神经网络的模型是由多个神经元相互连接而成的计算模型，它能够模拟生物神经系统的 复杂行为。
详细描述
神经网络模型可以分为前馈神经网络、反馈神经网络和自组织神经网络等类型。前馈神 经网络中，信息从输入层逐层传递到输出层，每一层的输出只与下一层相连。反馈神经 网络中，信息在神经元之间来回传递，直到达到稳定状态。自组织神经网络能够根据输
入数据的特性进行自组织、自学习。
神经网络的参数
总结词
神经网络的参数是用于调整神经元之间连接强度的可训练参 数，它们在训练过程中不断优化以实现更好的性能。
详细描述
神经网络的参数包括权重和偏置等。权重用于调整输入信号 对激活函数的影响程度，偏置则用于调整激活函数的阈值。 在训练过程中，通过反向传播算法不断调整参数，使得神经 网络能够更好地学习和逼近目标函数。
作用
误差函数用于指导神经网络的训练， 通过最小化误差函数，使网络逐渐 逼近真实数据。
梯度下降法
基本思想
梯度下降法是一种优化算法，通 过不断调整神经网络的参数，使
误差函数逐渐减小。
计算方法
计算误差函数的梯度，并根据梯 度信息更新网络参数。
优化策略
采用不同的学习率或适应学习 率策略，以加快训练速度并避免
2006年，深度学习的概念被提出，神经网络的层次开始 增加，提高了对复杂数据的处理能力。
智能计算导论课件 神经网络7
2 2 || E || = ∑ ∑ e ij i j
2018/7/6
7
仿逆规则(续)
WP = T
最小化
FW = ||T – WP|| = ||E||
如果 P的逆存在, F(W)可以为0:
2
2
W = TP
–1
如果 P的逆不存在，F(W)的最小化矩阵可以由仿逆 规则给出：
W = TP
2018/7/6
+
8
仿逆规则(续)
P＋是Moore－Penrose仿逆，满足：
PP＋P＝P P +PP+ ＝P+ P +P ＝ (P+P)T P P + ＝ (PP+)T P＋计算
P = P P P
+
T
–1 T
2018/7/6
9
示例
–1 p1 = 1 t 1 = –1 – 1
1 p2 = 1 t 2 = 1 – 1
–1 1 + W = TP = –1 1 1 1 –1 –1
2018/7/6
+
10
示例
P = P P P = 3 1
13
+ T –1 T –1
– 1 1 – 1 = – 0.5 0.25 – 0.25 1 1 –1 0.5 0.25 – 0.25
W = T P = – 1 1 – 0.5 0.25 – 0.25 = 1 0 0
+
0.5 0.25 – 0.25
Wp1 =
–1 1 0 0 1 = –1
1 – 1 Wp2 = 1 0 0 1 = 1 –1
2018/7/6
7
仿逆规则(续)
WP = T
最小化
FW = ||T – WP|| = ||E||
如果 P的逆存在, F(W)可以为0:
2
2
W = TP
–1
如果 P的逆不存在，F(W)的最小化矩阵可以由仿逆 规则给出：
W = TP
2018/7/6
+
8
仿逆规则(续)
P＋是Moore－Penrose仿逆，满足：
PP＋P＝P P +PP+ ＝P+ P +P ＝ (P+P)T P P + ＝ (PP+)T P＋计算
P = P P P
+
T
–1 T
2018/7/6
9
示例
–1 p1 = 1 t 1 = –1 – 1
1 p2 = 1 t 2 = 1 – 1
–1 1 + W = TP = –1 1 1 1 –1 –1
2018/7/6
+
10
示例
P = P P P = 3 1
13
+ T –1 T –1
– 1 1 – 1 = – 0.5 0.25 – 0.25 1 1 –1 0.5 0.25 – 0.25
W = T P = – 1 1 – 0.5 0.25 – 0.25 = 1 0 0
+
0.5 0.25 – 0.25
Wp1 =
–1 1 0 0 1 = –1
1 – 1 Wp2 = 1 0 0 1 = 1 –1
智能信息处理导论PPT第2章 神经网络信息处理
BP神经网络学习算法将一组输入通过中间若干隐藏神经元 转化得到一组输出。
2.2.2 BP神经网络建模
BP神经网络模型的拓扑结构形式一般比较固定。研究表明， 涉及BP神经网络模型的核心问题仍然是学习问题，其学习 训练需要注意一下问题：
BP学习算法是一种非常耗时的算法，对于共有N个连接权重的网 络，虚席时间在PC机上的O（N）进行量。因此，N值越大，就 要收集更多的训练样本，给估计权重系数提供充分的数据。
2.5.2 BG推理模型和BGNN
设（ ， ）（ =1,2，…，N）为训练样本集合，其中 N称为网络的阶， =（ ， ，…， ）是M维样本 输入， 是一维样本输出。问题是，当知道样本 （ ， ）时，如何在 处对 进行推广，或用概率 的置信水平观点。
MacKay在上述概率框架下提出了贝叶斯方法，网络学 习的概率解释如下：
似然性，在网络框架A，参数W，及输入X给定的条件下，网 络目标输出的概率分布为
网络参数的先验概率分布是
给定观察数据后网络参数的后验概率分布为
2.3.3 贝叶斯神经网络算法
基于高斯逼近的贝叶斯神经网络算法可概括如下：
2.5.1 BPNN分析
为了解决过程系统的非线性及被控变量和内部变量的 约束问题，人们广泛使用基于人工神经网络的预测控 制策略。
由于基于贝叶斯假设，构造了前向推理神经网络，并 将其称为贝叶斯——高斯神经网络（BayesianGaussian Neural Net-work，BGNN）。该网络具有以 下优点：远高于BPNN的学习速度，与BPNN相当的推 广能力，并且具有BPNN所不具备的自组织能力等。
非编程自适应的信息处理方式，基于神经网络可以设计非编程自适 应信息处理系统，该系统不断变化以响应周围环境改变，通过学习， 网络将逐渐适应于进行信息或信号处理的各种操作。
2.2.2 BP神经网络建模
BP神经网络模型的拓扑结构形式一般比较固定。研究表明， 涉及BP神经网络模型的核心问题仍然是学习问题，其学习 训练需要注意一下问题：
BP学习算法是一种非常耗时的算法，对于共有N个连接权重的网 络，虚席时间在PC机上的O（N）进行量。因此，N值越大，就 要收集更多的训练样本，给估计权重系数提供充分的数据。
2.5.2 BG推理模型和BGNN
设（ ， ）（ =1,2，…，N）为训练样本集合，其中 N称为网络的阶， =（ ， ，…， ）是M维样本 输入， 是一维样本输出。问题是，当知道样本 （ ， ）时，如何在 处对 进行推广，或用概率 的置信水平观点。
MacKay在上述概率框架下提出了贝叶斯方法，网络学 习的概率解释如下：
似然性，在网络框架A，参数W，及输入X给定的条件下，网 络目标输出的概率分布为
网络参数的先验概率分布是
给定观察数据后网络参数的后验概率分布为
2.3.3 贝叶斯神经网络算法
基于高斯逼近的贝叶斯神经网络算法可概括如下：
2.5.1 BPNN分析
为了解决过程系统的非线性及被控变量和内部变量的 约束问题，人们广泛使用基于人工神经网络的预测控 制策略。
由于基于贝叶斯假设，构造了前向推理神经网络，并 将其称为贝叶斯——高斯神经网络（BayesianGaussian Neural Net-work，BGNN）。该网络具有以 下优点：远高于BPNN的学习速度，与BPNN相当的推 广能力，并且具有BPNN所不具备的自组织能力等。
非编程自适应的信息处理方式，基于神经网络可以设计非编程自适 应信息处理系统，该系统不断变化以响应周围环境改变，通过学习， 网络将逐渐适应于进行信息或信号处理的各种操作。
- 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)。
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。
人工神经网络的历史
第二高潮期（1983~1990）
1986年，并行分布处理小组的Rumelhart等研究 者重新独立地提出多层网络的学习算法—BP算 法，较好地解决了多层网络的学习问题。
1988年，RBF神经网络 90年代早期，vapnik提出SVM 国内首届神经网络大会是1990年12月在北京举行
1949年，心理学家D. O. Hebb提出神经元之间突 触联系是可变的假说——Hebb学习律。
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。
人工神经网络的历史
第一高潮期（1950~1968）
以Marvin Minsky，Frank Rosenblatt，Bernard Widrow等为代表人物 ，代表作是单级感知器 （Perceptron）。
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。
人工神经网络
Artificial Neural Networks，简记作ANN 是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。
简单地讲，它是一个数学模型，可以用电子 线路来实现，也可以用计算机程序来模拟， 是人工智能研究的一种方法。
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。
生物神经元
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。
人工神经元模型
神经元是构成神经网络的最基本单元 （构件）。
人工神经元模型应该具有生神经元的 基本特性。
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。
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。
生物神经元
枝，每个神经元一个，其作用相当于神经 元的输出电缆，它通过尾部分出的许多神 经末梢以及梢端的突触向其它神经元输出 神经冲动。 树突：这是由细胞体向外伸出的除轴突外 的其它分枝，长度一般均较短，但分枝很 多。它相当于神经元的输人端，用于接收 从四面八方传来的神经冲动。 突触：是神经元之间相互连接的接口部分
脑的认识。
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。
生物神经系统
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。
生物神经系统
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。
生物神经系统
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。
生物神经系统
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。
生物神经元
生物神经元组成：神经细胞被称为生物神 经元。神经元主要由三个部分组成：细胞 体、轴突。 细胞体：由细胞核、细胞质与细胞膜等组 成。它是神经元的新陈代谢中心，同时还 用于接收并处理对其它神经元传递过来的 信息。 轴突：由细胞体向外伸出的最长的一条分
可用电子线路模拟。 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。
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。
人工神经网络的历史
反思期（1969~1982）
M. L. Minsky和S. Papert，《Perceptron》， MIT Press，1969年
的
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。
人工神经网络的历史
再认识与应用研究期（1991~）
存在应用面还不够宽、结果不够精确等问题 改进现有模型、算法，以提高网络的训练速度和运
行的准确度。 算法的集成 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
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。
人工神经网络的别名
人工神经系统（ANS） 神经网络（NN） 自适应网（Adaptive Networks） 联接主义（Connectionism） 神经计算机（Neurocomputer）
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。
人工神经网络的历史
萌芽期（20世纪40年代）
人工神经网络的研究最早可以追溯到人类开始 研究自己的智能的时期。
1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts建立 了著名的阈值加权和模型，简称为M-P模型。发 表 于 数 学 生 物 物 理 学 会 刊 《Bulletin of Methematical Biophysics》
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。
人工神经网络的历史
第二高潮期（1983~1990）
1984年， J. Hopfield设计研制了后来被人们称为 Hopfield网的电路。较好地解决了著名的TSP问 题，找到了最佳解的近似解，引起了较大的轰动。
1985年，圣地牙哥加州大学的Hinton、 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。
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。
生物神经元
即一个神经元的神经末梢与另一个冲经元的 树突相接触的交界面，位于神经元的神经末 梢尾端。 ❖ 轴突及突触与其它许多神经元建立联系。 ❖ 树突接收来自不同神经元的信息。 ❖ 神经元之间的这种复杂联系就形成了相应
的神经网络。
“异或”运算不可表示 二十世纪70年代和80年代早期的研究结果 认识规律：认识——实践——再认识
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。
人工神经网络的历史
第二高潮期（1983~1990） 1982年，J. Hopfield提出循环网络
建立ANN稳定性的判别依据 阐明了ANN与动力学的关系 用非线性动力学的方法来研究ANN的特性 指出信息被存放在网络中神经元的联接上