人工神经网络_1
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2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• 1.1.3 联接主义观点 • 核心：智能的本质是联接机制。 • 神经网络是一个由大量简单的处理单元组 成的高度复杂的大规模非线性自适应系统 • ANN力求从四个方面去模拟人脑的智能行为
–物理结构 –计算模拟 –存储与操作 –训练
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
2013-7-15
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
2013-7-15
1.2 人工神经网络的概念
2013-7-15
第1章 引言
1.1 人工神经网络的提出 1.2 人工神经网络的特点 1.3 历史回顾
2013-7-15
1源自文库1 人工神经网络的提出
• 1.1.1 智能与人工智能 • 一、 智能的含义 • 智能是个体有目的的行为，合理的思维， 以及有效的、适应环境的综合能力。 • 智能是个体认识客观事物和运用知识解决 问题的能力。 • 人类个体的智能是一种综合能力。
人工神经网络
Artificial Neural Networks
2013-7-15
主要参考书目
1、蒋宗礼.人工神经网络导论. 高等教育出 版社，2001. 2、张立明.人工神经网络的模型及其应用. 复旦大学出版社,1993. 3、Simon Haykin. 神经网络原理.机械工业 出版社,2004 4、胡守仁等. 神经网络导论. 国防科技大 学出版社,1993
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• 智能可以包含8个方面 • 感知与认识客观事物、客观世界和自我的能力
–感知是智能的基础——最基本的能力
• 通过学习取得经验与积累知识的能力
– 这是人类在世界中能够不断发展的最基本能力。
• 理解知识，运用知识和经验分析、解决问题的能 力
– 这一能力可以算作是智能的高级形式。是人类对世界 进行适当的改造，推动社会不断发展的基本能力。
2013-7-15
• 擅长两个方面：
–对大量的数据进行分类，并且只有较少的几种 情况； –必须学习一个复杂的非线性映射。
• 目前应用：
–人们主要将其用于语音、视觉、知识处理、辅 助决策等方面。 –在数据压缩、模式匹配、系统建模、模糊控制、 求组合优化问题的最佳解的近似解（不是最佳 近似解）等方面也有较好的应用。
2013-7-15
1.2.4 学习、自适应能力
• 人工神经网络可以根据所在的环境去改 变它的行为
–可以按要求产生从未遇到的模式—“抽象” 功能 –神经网络间的连接网络权值可以通过自学习 过程不断地修正 – 能在某些输入不确定或默认情况下，根据一 定的学习规则自主地从样本中学习，达到自 适应不知道或不确定的系统
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• 联想、推理、判断、决策语言的能力
– 这是智能的高级形式的又一方面。 – 预测和认识 – “主动”和“被动”之分。联想、推理、判断、 决策的能力是“主动”的基础。
• 运用进行抽象、概括的能力 • 上述这5种能力，被认为是人类智能最为基 本的能力
2013-7-15
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• 1.1.1 物理符号系统 •
人脑的反映 现实 信息 形式化 数据
物理系统
物理符号系统 表现智能
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• Newell和Simon假说 ：一个物理系统表现 智能行为的充要条件是它有一个物理符号 系统 • 概念：物理符号系统需要有一组称为符号 的实体组成，它们都是物理模型，可以在 另一类称为符号结构的实体中作为成分出 现，以构成更高级别的系统
1.2 人工神经网络的概念
2.概念 ANNs是对人脑或自然神经网络若干基本 特性的抽象和模拟，一般由简单元件分 层次组织成大规模的、并行连接构造的 网络，意在按照生物神经系统的方式处 理真实世界的客观事物。
2013-7-15
1.2 人工神经网络的概念
（ 1 ） 国 际 著 名 NNs 研 究 专 家 HechtNielsen给ANNs的定义为：人工神经网络 的建立是以有向图为拓扑结构的动态系 统，它通过对连续或断续的输入作状态 响应而进行信息处理。 有向图为拓扑结构 动态系统 响应输入
• 1.1.4 两种模型的比较 物理符号系统
心理过程 生理过程 逻辑思维 形象思维 高级形式（思维的表象） 低级形式（思维的根本）
仿生
人工神经网络
联结主义观点
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• 物理符号系统和人工神经网络系统的差别
项目 物理符号系统 人工神经网络
处理方式
执行方式 动作 存储
（3） Rumellhart，McClelland，Hinton的PDP
一组处理单元（PE或AN）； 处理单元的激活状态（ai）； 每个处理单元的输出函数（fi）； 处理单元之间的联接模式； 传递规则（∑wijoi）； 把处理单元的输入及当前状态结合起来产生激活 值的激活规则（Fi）； 通过经验修改联接强度的学习规则； 系统运行的环境（样本集合）。
1.1 人工神经网络的提出
• 作为5种能力综合表现形式的3种能力 –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
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• 二、人工智能 (Artificial Intelligence，AI) • 人工智能：研究如何使类似计算机这样的设 备去模拟人类的这些能力。 • 研究人工智能的目的
2013-7-15
1.3.2 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）。 • 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。
2013-7-15
1.2 人工神经网络的概念
PDP（parallel distributed processing ）：并行分布模型被
认为是受神经学激发而产生的，因为它们使用了脑而不是计算 机作为主要的隐喻。脑中会同时出现很多神经活动。人的思维 有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。 逻辑性的思维是指 根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符 号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一 过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思 维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或 解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信 息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通 过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非 线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处 理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经 元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• 困难：
– 抽象——舍弃一些特性，同时保留一些特性 – 形式化处理——用物理符号及相应规则表达物 理系统的存在和运行。
• 局限：
–对全局性判断、模糊信息处理、多粒度的视觉 信息处理等是非常困难的。
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• 1.1.2 行为主义
2013-7-15
1.2.2 分布式存储
• NNs具有分布式信息存储特点、具有很强 的鲁棒性和容错性。
–所有定量、定性的信息都等势分布于网络内 的各个神经元，大量神经元之间通过不同连 接方式和权值分布来表征特定的信息。 – 个别神经元或局部网络受损时，神经网络可 以依靠现有的存储实现对数据的联想记忆功 能。（反馈网络）。
2013-7-15
1.2.3 处理和计算能力
• NNs具有巨量信息并行处理和大规模平行 计算能力
–每个神经元对所接受的信息作相对独立的处 理，但各个神经元之间可以并行、协同地工 作 – 人脑每个神经元很简单，但由于大脑总计形 成10E14-15个突触，使得人脑1s内可完成 计算机至少需要10亿处理步骤才能完成的任 务。
2013-7-15
1.2 人工神经网络的特点
• 复杂非线性函数的逼近 • 具有分布式信息存储特点 • 巨量信息并行处理能力和大规模平行 计算能力 • 具有自组织、自学习功能
2013-7-15
1.2.1 非线性能力
• NNs可以充分逼近任意复杂的非线性函数 • 人工神经网络是高度非线性动力学系统
–非线性函数可以是连续的、也可以是离散的 –结构可以是单层的、也可以是多层的
2013-7-15
主要参考书目
5、周志华, 曹存根主编 .神经网络及其应用. 清华大学出版社, 2004 6、吴微. 神经网络计算. 高等教育出版 社,2003 7、罗发龙, 李衍达. 神经网络信号处理.电子 工业出版社,1993 8、黄德双. 神经网络模式识别系统理论.电子 工业出版社,1996
2013-7-15
1.3 历史回顾
• 1.3.1 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，到1949年止。 • 1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts 建立起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》 • 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。
2013-7-15
主要内容
• • • • • • •
2013-7-15
智能及其实现 ANN基础 Perceptron(感知器) BP CPN RBF Hopfield网
第1章 引言
• 主要内容： –智能与人工智能； –ANN的特点； –历史回顾与展望 • 重点： –智能的本质； –ANN是一个非线性大规模并行处理系 统 • 难点：对智能的刻画
逻辑运算
串行 离散 局部集中
模拟运算
并行 连续 全局分布
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• 两种人工智能技术的比较
项目 传统的AI技术 ANN技术 基本实现 串行处理；由程序实现 并行处理；对样本数据进行多目标学习； 方式 控制 通过人工神经元之间的相互作用实现控制 基本开发 设计规则、框架、程序；定义人工神经网络的结构原型，通过样本 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 据并行处理 模拟对象 左脑（逻辑思维） 右脑（形象思维）
– 增加人类探索世界，推动社会前进的能力 –进一步认识自己
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• 人类对人工智能的研究可以分成两种方式对 应着两种不同的技术： –传统的人工智能技术—心理的角度模拟 –基于人工神经网络的技术—生理的角度 模拟 • 三大学术流派
–符号主义（逻辑主义）学派 –行为主义（进化主义）学派 –联接主义学派
2013-7-15
1.2 人工神经网络的概念
1、别名 • 人工神经系统（ANS） • 神经网络（NN） • 自适应系统（Adaptive Systems）、自适应 网（Adaptive Networks） • 联接模型（Connectionism） • 神经计算机（Neurocomputer）
2013-7-15
• 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。
1.1 人工神经网络的提出
• 1.1.3 联接主义观点 • 核心：智能的本质是联接机制。 • 神经网络是一个由大量简单的处理单元组 成的高度复杂的大规模非线性自适应系统 • ANN力求从四个方面去模拟人脑的智能行为
–物理结构 –计算模拟 –存储与操作 –训练
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
2013-7-15
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
2013-7-15
1.2 人工神经网络的概念
2013-7-15
第1章 引言
1.1 人工神经网络的提出 1.2 人工神经网络的特点 1.3 历史回顾
2013-7-15
1源自文库1 人工神经网络的提出
• 1.1.1 智能与人工智能 • 一、 智能的含义 • 智能是个体有目的的行为，合理的思维， 以及有效的、适应环境的综合能力。 • 智能是个体认识客观事物和运用知识解决 问题的能力。 • 人类个体的智能是一种综合能力。
人工神经网络
Artificial Neural Networks
2013-7-15
主要参考书目
1、蒋宗礼.人工神经网络导论. 高等教育出 版社，2001. 2、张立明.人工神经网络的模型及其应用. 复旦大学出版社,1993. 3、Simon Haykin. 神经网络原理.机械工业 出版社,2004 4、胡守仁等. 神经网络导论. 国防科技大 学出版社,1993
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• 智能可以包含8个方面 • 感知与认识客观事物、客观世界和自我的能力
–感知是智能的基础——最基本的能力
• 通过学习取得经验与积累知识的能力
– 这是人类在世界中能够不断发展的最基本能力。
• 理解知识，运用知识和经验分析、解决问题的能 力
– 这一能力可以算作是智能的高级形式。是人类对世界 进行适当的改造，推动社会不断发展的基本能力。
2013-7-15
• 擅长两个方面：
–对大量的数据进行分类，并且只有较少的几种 情况； –必须学习一个复杂的非线性映射。
• 目前应用：
–人们主要将其用于语音、视觉、知识处理、辅 助决策等方面。 –在数据压缩、模式匹配、系统建模、模糊控制、 求组合优化问题的最佳解的近似解（不是最佳 近似解）等方面也有较好的应用。
2013-7-15
1.2.4 学习、自适应能力
• 人工神经网络可以根据所在的环境去改 变它的行为
–可以按要求产生从未遇到的模式—“抽象” 功能 –神经网络间的连接网络权值可以通过自学习 过程不断地修正 – 能在某些输入不确定或默认情况下，根据一 定的学习规则自主地从样本中学习，达到自 适应不知道或不确定的系统
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• 联想、推理、判断、决策语言的能力
– 这是智能的高级形式的又一方面。 – 预测和认识 – “主动”和“被动”之分。联想、推理、判断、 决策的能力是“主动”的基础。
• 运用进行抽象、概括的能力 • 上述这5种能力，被认为是人类智能最为基 本的能力
2013-7-15
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• 1.1.1 物理符号系统 •
人脑的反映 现实 信息 形式化 数据
物理系统
物理符号系统 表现智能
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• Newell和Simon假说 ：一个物理系统表现 智能行为的充要条件是它有一个物理符号 系统 • 概念：物理符号系统需要有一组称为符号 的实体组成，它们都是物理模型，可以在 另一类称为符号结构的实体中作为成分出 现，以构成更高级别的系统
1.2 人工神经网络的概念
2.概念 ANNs是对人脑或自然神经网络若干基本 特性的抽象和模拟，一般由简单元件分 层次组织成大规模的、并行连接构造的 网络，意在按照生物神经系统的方式处 理真实世界的客观事物。
2013-7-15
1.2 人工神经网络的概念
（ 1 ） 国 际 著 名 NNs 研 究 专 家 HechtNielsen给ANNs的定义为：人工神经网络 的建立是以有向图为拓扑结构的动态系 统，它通过对连续或断续的输入作状态 响应而进行信息处理。 有向图为拓扑结构 动态系统 响应输入
• 1.1.4 两种模型的比较 物理符号系统
心理过程 生理过程 逻辑思维 形象思维 高级形式（思维的表象） 低级形式（思维的根本）
仿生
人工神经网络
联结主义观点
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• 物理符号系统和人工神经网络系统的差别
项目 物理符号系统 人工神经网络
处理方式
执行方式 动作 存储
（3） Rumellhart，McClelland，Hinton的PDP
一组处理单元（PE或AN）； 处理单元的激活状态（ai）； 每个处理单元的输出函数（fi）； 处理单元之间的联接模式； 传递规则（∑wijoi）； 把处理单元的输入及当前状态结合起来产生激活 值的激活规则（Fi）； 通过经验修改联接强度的学习规则； 系统运行的环境（样本集合）。
1.1 人工神经网络的提出
• 作为5种能力综合表现形式的3种能力 –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
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• 二、人工智能 (Artificial Intelligence，AI) • 人工智能：研究如何使类似计算机这样的设 备去模拟人类的这些能力。 • 研究人工智能的目的
2013-7-15
1.3.2 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）。 • 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。
2013-7-15
1.2 人工神经网络的概念
PDP（parallel distributed processing ）：并行分布模型被
认为是受神经学激发而产生的，因为它们使用了脑而不是计算 机作为主要的隐喻。脑中会同时出现很多神经活动。人的思维 有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。 逻辑性的思维是指 根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符 号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一 过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思 维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或 解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信 息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通 过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非 线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处 理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经 元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• 困难：
– 抽象——舍弃一些特性，同时保留一些特性 – 形式化处理——用物理符号及相应规则表达物 理系统的存在和运行。
• 局限：
–对全局性判断、模糊信息处理、多粒度的视觉 信息处理等是非常困难的。
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• 1.1.2 行为主义
2013-7-15
1.2.2 分布式存储
• NNs具有分布式信息存储特点、具有很强 的鲁棒性和容错性。
–所有定量、定性的信息都等势分布于网络内 的各个神经元，大量神经元之间通过不同连 接方式和权值分布来表征特定的信息。 – 个别神经元或局部网络受损时，神经网络可 以依靠现有的存储实现对数据的联想记忆功 能。（反馈网络）。
2013-7-15
1.2.3 处理和计算能力
• NNs具有巨量信息并行处理和大规模平行 计算能力
–每个神经元对所接受的信息作相对独立的处 理，但各个神经元之间可以并行、协同地工 作 – 人脑每个神经元很简单，但由于大脑总计形 成10E14-15个突触，使得人脑1s内可完成 计算机至少需要10亿处理步骤才能完成的任 务。
2013-7-15
1.2 人工神经网络的特点
• 复杂非线性函数的逼近 • 具有分布式信息存储特点 • 巨量信息并行处理能力和大规模平行 计算能力 • 具有自组织、自学习功能
2013-7-15
1.2.1 非线性能力
• NNs可以充分逼近任意复杂的非线性函数 • 人工神经网络是高度非线性动力学系统
–非线性函数可以是连续的、也可以是离散的 –结构可以是单层的、也可以是多层的
2013-7-15
主要参考书目
5、周志华, 曹存根主编 .神经网络及其应用. 清华大学出版社, 2004 6、吴微. 神经网络计算. 高等教育出版 社,2003 7、罗发龙, 李衍达. 神经网络信号处理.电子 工业出版社,1993 8、黄德双. 神经网络模式识别系统理论.电子 工业出版社,1996
2013-7-15
1.3 历史回顾
• 1.3.1 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，到1949年止。 • 1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts 建立起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》 • 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。
2013-7-15
主要内容
• • • • • • •
2013-7-15
智能及其实现 ANN基础 Perceptron(感知器) BP CPN RBF Hopfield网
第1章 引言
• 主要内容： –智能与人工智能； –ANN的特点； –历史回顾与展望 • 重点： –智能的本质； –ANN是一个非线性大规模并行处理系 统 • 难点：对智能的刻画
逻辑运算
串行 离散 局部集中
模拟运算
并行 连续 全局分布
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• 两种人工智能技术的比较
项目 传统的AI技术 ANN技术 基本实现 串行处理；由程序实现 并行处理；对样本数据进行多目标学习； 方式 控制 通过人工神经元之间的相互作用实现控制 基本开发 设计规则、框架、程序；定义人工神经网络的结构原型，通过样本 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 据并行处理 模拟对象 左脑（逻辑思维） 右脑（形象思维）
– 增加人类探索世界，推动社会前进的能力 –进一步认识自己
2013-7-15
1.1 人工神经网络的提出
• 人类对人工智能的研究可以分成两种方式对 应着两种不同的技术： –传统的人工智能技术—心理的角度模拟 –基于人工神经网络的技术—生理的角度 模拟 • 三大学术流派
–符号主义（逻辑主义）学派 –行为主义（进化主义）学派 –联接主义学派
2013-7-15
1.2 人工神经网络的概念
1、别名 • 人工神经系统（ANS） • 神经网络（NN） • 自适应系统（Adaptive Systems）、自适应 网（Adaptive Networks） • 联接模型（Connectionism） • 神经计算机（Neurocomputer）
2013-7-15
• 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。