神经网络理论基础ppt课件.ppt

《神经网络理论基础ppt课件.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《神经网络理论基础ppt课件.ppt（116页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物神经网络理论基础神经网络理论基础 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物 以冯以冯诺依曼型计算机为中心的信息处诺依曼型计算机为中心的信息处理技术的高速发展，计算机在信息化社会理技术的高速发展，计算机在信息化社会中起着十分重要的作用。中起着十分重要的作用。 但是，当用它来解决某些人工智能问但是，当用它来解决某些人工智能问题时却遇到了很大的困难。题时却遇到了很大的困难

2、。我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物 模糊控制从人的经验出发，解决了模糊控制从人的经验出发，解决了智能控制中人类语言描述和推理问智能控制中人类语言描述和推理问题，但在处理数值数据、自学习能题，但在处理数值数据、自学习能力等方面远未达到人脑境界力等方面远未达到人脑境界 图片来自蒲慕明教授的第6届模式识别会议大会报告版权归其所有我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物 从人脑生理、心理学着手，模拟人脑从

3、人脑生理、心理学着手，模拟人脑工作机理工作机理 大脑是由生物神经元构成的巨型网络，大脑是由生物神经元构成的巨型网络，它在本质上不同于计算机，是一种大规模它在本质上不同于计算机，是一种大规模的并行处理系统，它具有学习、联想记忆、的并行处理系统，它具有学习、联想记忆、综合等能力，并有巧妙的信息处理方法。综合等能力，并有巧妙的信息处理方法。 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物图片来自蒲慕明教授的第6届模式识别会议大会报告版权归其所有我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的

4、世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物图片来自蒲慕明教授的第6届模式识别会议大会报告版权归其所有我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物图片来自蒲慕明教授的第6届模式识别会议大会报告版权归其所有我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物图片来自蒲慕明教授的第6届模式识别会议大会报告版权归其所有我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也

5、感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物神经网络神经网络原理原理生物神经元生物神经元 人脑大约由人脑大约由1012个神经元组成，个神经元组成，神经神经元互相连接成神经网络元互相连接成神经网络 神经元是大脑处理信息的基本单元，神经元是大脑处理信息的基本单元，以细胞体为主体，由许多向周围延伸的不以细胞体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞，其形状规则树枝状纤维构成的神经细胞，其形状很像一棵枯树的枝干。它主要由很像一棵枯树的枝干。它主要由细胞体细胞体、树突树突、轴突轴突和和突触突触(Synapse，又称神经键又称神经键)组成。组成。 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东

6、西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物单个单个生物神经元解剖图生物神经元解剖图 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物细胞体：包括细胞质、细胞膜和细胞核细胞体：包括细胞质、细胞膜和细胞核树突：用于为细胞体传入信息树突：用于为细胞体传入信息轴突：为细胞体传出信息，其末端为神轴突：为细胞体传出信息，其末端为神经末梢，含传递信息的化学物质经末梢，含传递信息的化学物质突触：神经元之间的接口（可塑性）突触：神经元之间的接口（可塑性）我吓了一跳，蝎

7、子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物 从神经元各组成部分的功能来从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触前膜将向突触间隙

8、释放神经传递的化学物质的化学物质。我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物 突触有两种：突触有两种：兴奋性突触和抑制性突触。兴奋性突触和抑制性突触。前者产生正突触后电位，后者前者产生正突触后电位，后者产生负突触后电位。产生负突触后电位。 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活

9、的生物我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物突触传递信息的功能和特点归纳为：突触传递信息的功能

10、和特点归纳为： 信息传递有时延，一般为信息传递有时延，一般为0.3lms。信息的综合有时间累加和空间累加。（时空整合）信息的综合有时间累加和空间累加。（时空整合） 突触有兴奋性和抑制性两种类型。突触有兴奋性和抑制性两种类型。 具有脉冲电位信号转换功能。具有脉冲电位信号转换功能。 神经纤维传导的速度，即脉冲沿神经纤维传递的速度，神经纤维传导的速度，即脉冲沿神经纤维传递的速度，在在1150ms之间之间 存在不应期。存在不应期。 不可逆性，脉冲只从突触前传到突触后，不逆向传递。不可逆性，脉冲只从突触前传到突触后，不逆向传递。 （动态极化性）（动态极化性）可塑性，突触传递信息的强度是可变的，即具有学习

11、可塑性，突触传递信息的强度是可变的，即具有学习功能。功能。 存在遗忘或疲劳效应。存在遗忘或疲劳效应。我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物 人工神经网络人工神经网络(简称神经网络简称神经网络)也是由大量的、功能比较简单的也是由大量的、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，用它可以模拟大脑杂网络系统，用它可以模拟大脑的许多

12、基本功能和简单的思维方的许多基本功能和简单的思维方式。式。 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物 人工神经网络是模拟人脑思维人工神经网络是模拟人脑思维方式的数学模型，从微观结构和方式的数学模型，从微观结构和功能上对人脑进行抽象和简化，功能上对人脑进行抽象和简化，模拟人类智能模拟人类智能 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物是对人脑的模拟人工神经网络人工神经网络我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西

13、，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物人工神经元 模拟生物神经元我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物人工神经元 模拟生物神经元人工神经网络模拟生物神经网络我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物人工神经元 模拟生物神经元我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有

14、一个活的生物生物神经元 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经元 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经元 人工神经元我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经元 人工神经元 )(ixf i 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快

15、，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经元 人工神经元我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经元信息处理单元我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经元信息处理单元信息输入我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经元信息处理单元信息传播与处理我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，

16、为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经元信息处理单元信息传播与处理（整合）我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经元信息处理单元信息传播与处理：兴奋或抑制我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经元信息处理单元信息输出我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没

17、有错：表里边有一个活的生物生物神经元信息处理单元我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经元信息处理单元我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经元信息处理单元我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经元信息处理单元我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？

18、但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经元信息处理单元我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经元信息处理单元我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物人工神经元信息处理单元我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物人工神经元信息处理单元信息输入我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西

19、，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物信息输入人工神经元信息处理单元 )(ixf i 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物信息传播与处理：积与和人工神经元信息处理单元 )(ixf i 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物人工神经元信息处理单元 )(ixf i 信息传播我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界

20、里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物人工神经元信息处理单元信息传播与处理: 非线性 )(ixf i 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物人工神经元信息处理单元 )(ixf i 信息输出我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物人工神经元信息处理单元 )(ixf i 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有

21、错：表里边有一个活的生物人工神经信息处理单元 )(ixf i 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物人工神经元信息输入输出 )(ixf i 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物人工神经元信息输入输出 )(ixf i 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物人工神经元信息输入输出 )(ixf i 我吓了一跳

22、，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物人工神经元信息输入输出 )(ixf i 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物人工神经网络模拟生物神经网络我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经网络我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边

23、有一个活的生物生物神经网络我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经网络我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经网络 人工神经网络我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经网络 人工神经网络 u y 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉

24、快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经网络 人工神经网络 u(t) y(t) 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经网络 人工神经网络 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经网络 人工神经网络 ) 1( ty )(tu 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经网络 人工

25、神经网络 u y 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经网络 人工神经网络 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经网络 人工神经网络+我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物生物神经网络 人工神经网络 P uy D I I 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的

26、世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物人工神经网络（人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）:一种模范动物神经网络行为特征，进一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模行分布式并行信息处理的算法数学模型。型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。系，从而达到处理信息的目的。我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表

27、里边有一个活的生物人工神经网络具有自学习和自适应人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入输出数据，分析相互对应的输入输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程算输出结果，这种学习分析的过程被称为被称为“训练训练”。（引自。（引自环球科环球科学学2007年第一期年第一期神经语言：老神经语言：老鼠胡须下的秘密鼠胡须下的秘密） 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到

28、愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物 人工神经网络以数学手段来模拟人工神经网络以数学手段来模拟人脑神经网络结构和特性人脑神经网络结构和特性 神经网络是一个并行和分布式的神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，它一般由许多个信息处理网络结构，它一般由许多个神经元组成，每个神经元只有一个输神经元组成，每个神经元只有一个输出，它可以连接到很多其他的神经元，出，它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。个连接通道对应于一个连接权系数。 目前已有目前已有40多种模型多种模型我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖

29、的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物人脑神经网络信息处理的特点人脑神经网络信息处理的特点1分布存储与冗余性分布存储与冗余性 2并行处理并行处理 3信息处理与存储合一信息处理与存储合一 4可塑性与自组织性可塑性与自组织性 5鲁棒性鲁棒性 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物人工神经元模型人工神经元模型 归纳一下生物神经元传递信息的过程归纳一下生物神经元传递信息的过程： 生物神经元是一个多输入生物神经元是一个多输入、单输出单元单输出

30、单元。常用的人工神经元模型可用下图模拟。常用的人工神经元模型可用下图模拟。 图图 人工神经元模型人工神经元模型 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物响应函数（激活函数）的基本作用：响应函数（激活函数）的基本作用：1 1、控制输入对输出的激活作用；、控制输入对输出的激活作用；2 2、对输入、输出进行函数转换；、对输入、输出进行函数转换；3 3、将可能无限域的输入变换成指定的有限、将可能无限域的输入变换成指定的有限范围内的输出。范围内的输出。 jniijijxs1我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东

31、西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物 根据响应函数的不同，人工神经元根据响应函数的不同，人工神经元有以下几种类型有以下几种类型： 图图 人工神经元的响应函数人工神经元的响应函数 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物1、阈值单元 2、线性单元 3、非线性单元：Sigmoid函数 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物 上述模型能反映生物神

32、经元的基本上述模型能反映生物神经元的基本特性，但还有如下不同之点：特性，但还有如下不同之点：(1)(1)生物神经元传递的信息是脉冲，而上述生物神经元传递的信息是脉冲，而上述模型传递的信息是模拟电压。模型传递的信息是模拟电压。 (2)(2)由于在上述模型中用一个等效的模拟电由于在上述模型中用一个等效的模拟电压来模拟生物神经元的脉冲密度，所以压来模拟生物神经元的脉冲密度，所以在模型中只有空间累加而没有时间累加在模型中只有空间累加而没有时间累加( (可以认为时间累加已隐含在等效的模拟可以认为时间累加已隐含在等效的模拟电压之中电压之中) )。 (3)(3)上述模型未考虑时延、不应期和疲劳等。上述模型未

33、考虑时延、不应期和疲劳等。 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物人工神经网络的分类人工神经网络的分类 神经元的模型确定之后，一个神经神经元的模型确定之后，一个神经网络的特性及能力主要取决于网络的拓网络的特性及能力主要取决于网络的拓扑结构及学习方法。扑结构及学习方法。 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物人工神经网络连接的几种基本形式：人工神经网络连接的几种基本形式：1前向网络前向网络 网络中的神经

34、元是分层排列的，每个神经网络中的神经元是分层排列的，每个神经元只与前一层的神经元相连接。元只与前一层的神经元相连接。 2反馈网络反馈网络 从输出到输入有反馈，反馈动力学系统，从输出到输入有反馈，反馈动力学系统，需要工作一段时间才稳定，具有联想记忆功能需要工作一段时间才稳定，具有联想记忆功能 3自组织网络自组织网络 神经网络接受外界输入时，网络会分成不神经网络接受外界输入时，网络会分成不同区域，不同区域具有不同的响应特性，即不同区域，不同区域具有不同的响应特性，即不同的神经元以最佳方式响应不同性质的信号激同的神经元以最佳方式响应不同性质的信号激励，形成一种非线性映射，通过无监督的自适励，形成一种

35、非线性映射，通过无监督的自适应过程完成（聚类）应过程完成（聚类）我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物图 神经网络的典型结构 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物人工神经网络的学习人工神经网络的学习 算法算法 神经网络最有用的特征之一神经网络最有用的特征之一是它具有是它具有自学习功能自学习功能。通常一。通常一个个ANN模型要实现某种功能，就模型要实现某种功能，就需要对其加以训练。所谓需要对其加以训练

36、。所谓“训训练练”，就是让它学会要做的事情，就是让它学会要做的事情，通过学习，把这些知识记忆在网通过学习，把这些知识记忆在网络的权值中。络的权值中。我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物学习方法是人工神经网络研究中的核学习方法是人工神经网络研究中的核心问题，通过学习算法，实现自适心问题，通过学习算法，实现自适应、自组织和自学习能力。应、自组织和自学习能力。 神经网神经网络的学习过程就是不断调整网络的络的学习过程就是不断调整网络的连接数值，以获得期望输出。连接数值，以获得期望输出。人工神经网络学习方

37、法通常有：人工神经网络学习方法通常有： 有导师学习、无导师学习和再励学习有导师学习、无导师学习和再励学习我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物常用的神经网络学习方式：常用的神经网络学习方式：（1 1）有导师学习）有导师学习监督学习监督学习 Supervised Learning 例例如如BP 有明确的有明确的“教师教师”信号信号神经网络神经网络比较比较输入输入实际输出实际输出期望输出期望输出（2 2）无导师学习）无导师学习无监督学习无监督学习 Unsupervised Learning 没有任何没

38、有任何“教师教师”信号信号 只是通过输入数据的内部信息只是通过输入数据的内部信息 相当自组织这类方法。相当自组织这类方法。神经网络神经网络输入输入实际输出实际输出我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物（3 3）再励学习）再励学习Reinforcement Learning 源于心理学源于心理学神经网络神经网络1环境环境输入输入输出输出神经网络神经网络2我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物神经网络的工

39、作方式：神经网络的工作方式：学习阶段学习阶段修改权值修改权值工作阶段工作阶段 计算单元变化计算单元变化我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物1Hebb学习规则学习规则 是是Donall Hebb根据生理学中条件反射机理，根据生理学中条件反射机理，于于1949年提出的神经元连接强度变化的规则。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如果两个神经元同时兴奋(即同时被激活即同时被激活)，则它们之间的突触连接加强。则它们之间的突触连接加强。 Hebb学习规则是一种无导师学习的方法，学习规

40、则是一种无导师学习的方法，称为相关学习或并联学习，是人工神经网称为相关学习或并联学习，是人工神经网络学习的基本规则，几乎所有神经网络的络学习的基本规则，几乎所有神经网络的学习规则都可以看作学习规则都可以看作Hebb学习规则的变形学习规则的变形。 jiijijIIkk1我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物是用已知样本作为教师对网络进行学习是用已知样本作为教师对网络进行学习。主要利用误差：主要利用误差：ek=dk- - yk 学习目的是通过调整权值，使某一基于学习目的是通过调整权值，使某一基于ek的

41、目的目标函数达到最小标函数达到最小212kkeE如：常用的目标函数是均方误差判据如：常用的目标函数是均方误差判据2DeltaDelta学习规则学习规则pppppppEydE12121pTpXWfy 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物可用梯度下降法对权值可用梯度下降法对权值W求导，得求导，得ppippppiXfydw1)()(8 . 622jjE我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物3）竞争学习规则

42、）竞争学习规则在竞争学习时，网络各输出单元相互竞争，最后在竞争学习时，网络各输出单元相互竞争，最后达到只有一个最强者激活。达到只有一个最强者激活。)(ijjijwxw我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物神经网络特征及要素神经网络特征及要素特征：特征：能逼近任意非线性函数能逼近任意非线性函数信息的并行分布式处理与存储信息的并行分布式处理与存储可以多输入、多输出可以多输入、多输出便于用超大规模集成电路、光学集成电便于用超大规模集成电路、光学集成电路系统和计算机实现路系统和计算机实现能进行学习，以适应

43、环境的变化能进行学习，以适应环境的变化我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物三要素三要素神经元的特性神经元的特性神经元之间相互连接的拓扑结构神经元之间相互连接的拓扑结构为适应环境而改善性能的学习规则为适应环境而改善性能的学习规则我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物神经网络发展史 1 启蒙期（启蒙期（1890-1969） 对大脑神经元研究表明，当其处于兴奋状对大脑神经元研究表明，当其处于兴奋状态时，输

44、出侧的轴突就会发出脉冲信号，每个态时，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神经元的树状突起与来自其它神经元轴突的互相结合部相结合部(此结合部称为此结合部称为Synapse，即突触即突触)接收接收由轴突传来的信号。如果由轴突传来的信号。如果神经元所接收到的神经元所接收到的信号的总和超过了它本身的信号的总和超过了它本身的“阈值阈值”，则该神，则该神经元就会处于兴奋状态，并向它后续连接的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。经元发出脉冲信号。 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证

45、实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物1890年，年，W.James发表心理学，发表心理学， 讨论脑结构和功能讨论脑结构和功能1943年，年，W. .S. .McCulloch和和W. .Pitts提出了描提出了描述脑神经细胞动作的数学模型，即述脑神经细胞动作的数学模型，即MP模型。模型。19491949年，年，D.O.HebbD.O.Hebb提出了神经元的学习法则，提出了神经元的学习法则，即即HebbHebb法则。法则。 50年代末，年代末，E.Rosenblatt提出了描述信息在人提出了描述信息在人脑中存储和记忆的数学模型脑中存储和记忆的数学模型，即感知机即感知机(Perceptron)模

46、型。模型。 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物感知机是现代神经计算的出发感知机是现代神经计算的出发点。点。Block于于1962年用解析法证明年用解析法证明了感知机的学习收敛定理。正是了感知机的学习收敛定理。正是由于这一定理的存在，才使得感由于这一定理的存在，才使得感知机的理论具有实际的意义，并知机的理论具有实际的意义，并引发了引发了60年代以感知机为代表的年代以感知机为代表的第一次神经网络研究发展的高潮。第一次神经网络研究发展的高潮。 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这

47、样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物1961年，年，ERCaianiello提出了能实现记忆和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。方程式两部分组成。 1962年，年，MMinsky和和S.Papert进一步发展了感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知机的理论，他们把感知机定义为一种逻辑函数的学习机数的学习机。BWidraw在稍后于感知机一些时候提出了在稍后于感知机一些时候提出了Adline分类学习机。它在结构上与感知机相似，分类学习机。它在结构上与感知

48、机相似，但在学习法则上采用了最小二乘平均误差法。但在学习法则上采用了最小二乘平均误差法。我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物1965年年M. Minsky和和S. Papert在在感知机感知机一书中指出感知机的缺陷并表示出对这一书中指出感知机的缺陷并表示出对这方面研究的悲观态度，使得神经网络的方面研究的悲观态度，使得神经网络的研究从兴起期进入了停滞期，这是神经研究从兴起期进入了停滞期，这是神经网络发展史上的第一个转折网络发展史上的第一个转折 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在

49、这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物2.低潮期（1969-1982年）神经网络理论研究水平的限制神经网络理论研究水平的限制计算机发展的冲击计算机发展的冲击1969年，年，Grossberg提出迄今为止最复杂提出迄今为止最复杂的的ART神经网络神经网络1972年，年，Kohonen提出自组织映射的提出自组织映射的SOM模型模型我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物到了到了20世纪世纪80年代初，年代初，J.J. Hopfield的工的工作和作和D. Ru

50、melhart等人的等人的PDP报告显示报告显示出神经网络的巨大潜力，使得该领域的出神经网络的巨大潜力，使得该领域的研究从停滞期进入了繁荣期，这是神经研究从停滞期进入了繁荣期，这是神经网络发展史上的第二个转折。网络发展史上的第二个转折。 我吓了一跳，蝎子是多么丑恶和恐怖的东西，为什么把它放在这样一个美丽的世界里呢？但是我也感到愉快，证实我的猜测没有错：表里边有一个活的生物3. 复兴期复兴期 1982年，美国物理学家年，美国物理学家Hopfield对神经网络对神经网络的动态特性进行了研究，提出了的动态特性进行了研究，提出了Hopfield神经神经网络模型，引入能量函数，实现问题优化求解网络模型，