35神经网络基础
神经网络基础精选
第一讲 神经网络基础
突触：突触是神经元的树突末梢连接另一神经元的突触 后膜 (postsynaptic membrane)的部分。它是神经元之 间相联系并进行信息传送的结构,是神经元之间连接的 接口。两个神经元的细胞质并不直接连通,两者彼此联 系是通过突触这种结构接口的。
膜电位：神经元细胞膜内外之间存在电位差，称为膜电 位。膜外为正，膜内为负。膜电压接受神经其它神经元 的输入后,电位上升或下降。当传入冲动的时空整合结 果，使膜电位上升，而且当超过叫做动作电位的阈值时, 细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，由轴突输出，这个 过程称为兴奋。
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第一讲 神经网络基础
2 突触传递信息动作原理
膜电位（mv）
兴奋期, 大于动作阈值
动 作
绝对不应期：不响应任何刺激 阈
值
相对不应期：很难相应
t (ms)
根据突触传递信息的动作过 -55
程可以分为两种类型：兴奋型 -70
12
3
和抑制型。神经冲动使得细胞 膜电压升高超过动作电压进入
1ms 1ms 3ms
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树突
细胞体
细胞核 轴突
轴突末梢
图1-1a 神经元的解剖
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图1-1b 神经元的解剖
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第一讲 神经网络基础
细胞体：细胞体是由很多分子形成的综合体,内部含有 一个细胞核、核糖体、原生质网状结构等,它是神经元 活动的能量供应地,在这里进行新陈代谢等各种生化过 程。包括细胞核，细胞膜和细胞质。
n
Ii W ijXj为 第 i个 神 经 元 的 净 输 入
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第一讲 神经网络基础
四 人工神经元与生物神经元区别 （1）模型传递的是模拟信号，生物输入输出均
神经网络模型及其认知理论基础
神经网络模型及其认知理论基础神经网络模型是一种人工智能技术，它模拟了大脑中神经元之间的连接和信息传递过程。
神经网络模型的基础是认知理论，它旨在理解和解释人类认知的基本原理。
在近年来的发展中，神经网络模型已经取得了广泛的应用和突破。
本文将介绍神经网络模型的基本原理，以及它与认知理论的关系。
神经网络模型是由大量的人工神经元组成的，这些人工神经元之间通过连接进行信息传递。
每个人工神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数进行处理，最终产生输出。
神经网络模型的训练过程是通过调整连接权重来优化模型的性能。
在训练过程中，模型通过与标签数据进行比较，学习调整权重，从而最小化预测输出与实际输出之间的误差。
神经网络模型的核心思想是“连接主义”。
连接主义认为，人类的认知能力是通过大量的神经元之间复杂的连接来实现的。
这种连接的特点是相互依赖、并行处理和分布式存储。
神经网络模型在这一理论基础上构建了一个抽象的计算模型，通过模拟神经元之间的连接和信息传递，来实现类似人类认知的能力。
神经网络模型的发展离不开认知理论的支持和启发。
认知理论是研究人类认知过程和心理现象的科学理论。
它包括了很多不同的分支，如信息处理模型、学习理论和知觉认知等。
神经网络模型与认知理论有着很强的关联，它借鉴了认知理论的一些基本概念和原则。
首先，神经网络模型借鉴了认知理论中的信息处理模型。
信息处理模型认为，人类的认知过程可以看作是信息在不同的认知系统之间传递和转换的过程。
神经网络模型通过模拟神经元之间的信息传递和转换过程，实现了一种类似于人类认知的信息处理模型。
其次，神经网络模型借鉴了认知理论中的学习理论。
学习理论认为，人类的认知能力是通过与环境的互动和经验的累积而逐渐发展的。
神经网络模型的训练过程也是一种学习过程，模型通过与标签数据的比较，自动调整权重来提高性能。
这种基于经验的学习方式与人类的认知过程有一定的相似性。
此外，神经网络模型还借鉴了认知理论中的知觉认知。
(完整版)神经网络理论基础
从人脑生理、心理学着手，模拟人脑 工作机理
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 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。
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
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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 功能上对人脑进行抽象和简化， 模拟人类智能
人工神经网络
是 对人脑的模拟
人工神经元 模拟 生物神经元
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
人工神经元 模拟 生物神经元
生物神经元
生物神经元
生物神经元
人工神经元
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
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 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， 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。
目前已有40多种模型
人脑神经网络信息处理的特点
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 型。
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 系，从而达到处理信息的目的。
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 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 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 被称为“训练”。（引自《环球科 学》2007年第一期《神经语言：老 鼠胡须下的秘密》）
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
人工神经网络导论-354
2020/8/15
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1.1 人工神经网络的提出
• 1.1.2 物理符号系统 •
人脑的反映 形式化
现实
信息
数据
物理系统
物理符号系统 表现智能
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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
人工神经网络
Artificial Neural Networks
北京工业大学计算机学院 蒋宗礼
2020/8/15
1
课程目的和基本要求
• 作为人工神经网络的入门课程，用于将学 生引入人工神经网络及其应用的研究领域。
• 介绍人工神经网络及其基本网络模型，使 学生
–了解智能系统描述的基本模型
–掌握人工神经网络的基本概念、单层网、多层 网、循环网等各种基本网络模型的结构、特点、 典型训练算法、运行方式、典型问题
–掌握软件实现方法。
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课程目的和基本要求
• 了解人工神经网络的有关研究思想，从中 学习开拓者们的部分问题求解方法。
• 通过实验进一步体会有关模型的用法和性 能，获取一些初步的经验。
• 查阅适当的参考文献，将所学的知识与自 己未来研究课题（包括研究生论文阶段的 研究课题）相结合起来，达到既丰富学习 内容，又有一定的研究和应用的目的。
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1.2.1 人工神经网络的概念
• 强调：
– ① 并行、分布处理结构； –② 一个处理单元的输出可以被任意分枝，且
神经网络基础
神经网络理论基础§1 引言当你现在学习神经网络知识的时候，你实际上正在使用着一个复杂的生物神经网络。
神经生理学和神经解剖学证明，人的思维是由脑完成的。
神经元是组成人脑的最基本单元，能够接受并处理信息。
人脑约由101l~1012个神经元组成，其中，每个神经元约与104~105个神经元通过突触联接，形成极为错纵复杂而且又灵活多变的神经网络。
虽然，每个神经元都比较简单，但是，如此多的神经元经过复杂的联接却可以演化出丰富多彩的行为方式。
因此，人脑是一个复杂的信息并行加工处理巨系统。
探索脑组织的结构、工作原理及信息处理的机制，是整个人类面临的一项挑战，也是整个自然科学的前沿。
关于人脑的功能，一方面受先天因素的制约，即由遗传信息先天确定了其结构与特性，另一方面后天因素也起重要的作用，即大脑可通过其自组织(Self-Organization)、自学习(Self-Learning)，不断适应外界环境的变化。
一般认为，包括记忆在内的所有生物神经功能，都存贮在神经元及其之间的连接上。
学习被看作是在神经元之间建立新的连接或对已有的连接进行修改的过程。
大脑的自组织、自学习性，来源于神经网络结构的这种可塑性(Plasticity)，它主要反映在神经元之间联接强度是可变的。
既然我们已经对生物神经网络有一个基本的认识，那么能否利用一些简单的人工“神经元”构造一个小神经网络系统，然后对其进行训练，从而使它们具有一定有用功能呢？答案是肯定的。
当然，人工神经元不是生物神经元，它们是对生物神经元极其简单的抽象，可以用程序或硅电路实现。
虽然由这些神经元组成的网络的能力远远不及人脑的那么强大，但是可以对其进行训练，以实现一些有用的功能。
§2神经网络模型2.1 生物神经网络的启示前面分析可知，人脑由大量的、高度互连的神经元组成。
神经元主要由三部分组成：树突、细胞体和轴突。
树突是树状的神经纤维接收网络，它将电信号传送到细胞体，细胞体对这些输入信号进行整合并进行阈值处理。
神经网络基础知识介绍
神经网络基础知识介绍神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型，通过对复杂的非线性模式进行学习和分类，逐步发展成为目前人工智能领域中的重要算法之一。
本篇文章将重点介绍神经网络的基础知识，包括神经元、层、权重、偏置等概念及其在神经网络中的应用。
一、神经元神经元是神经网络的基本单元，也称为“节点”或“神经元”。
它们模拟了生物神经元的功能，根据输入信号产生输出信号。
一个神经元通常接受多个输入信号，对每个输入信号都有一个权重，通过加权和计算后，再通过一个激活函数进行处理，最终产生输出信号。
二、层神经元可以组合成层，层是神经网络的基本组成部分。
神经网络通常包括输入层、中间层和输出层。
输入层负责将数据输入网络，中间层则负责逐步分析并提取数据的特征，输出层则输出最终的结果。
层与层之间的神经元之间也有权重和偏置。
三、权重权重是神经元之间互相连接的强度，是神经网络的核心参数之一。
每个输入信号都有一个对应的权重，权重的大小决定了该输入信号对神经元输出的影响程度。
在神经网络的训练中，权重会不断地调整以达到最优的分类效果。
四、偏置偏置是每个神经元的一个常数项，用于控制神经元的激活状态。
偏置通常被设置为一个较小的值，以确保神经元能够在没有输入信号的情况下仍然处于激活状态。
五、前向传播前向传播是神经网络中最基本的计算过程之一，也称为“向前计算”或“前向推理”。
在前向传播过程中，输入数据从输入层顺序传递到隐藏层和输出层，直至产生最终的输出结果。
神经网络的预测和分类都是基于前向传播算法完成的。
六、反向传播反向传播是神经网络中最重要的学习算法之一，用于不断调整神经网络的权重和偏置以提高其分类能力。
在反向传播过程中，先计算输出层的误差，再按照一定的规则将误差反向传播到每一层的神经元中，从而计算每个神经元上的误差，并根据这些误差值来更新神经元之间的权重和偏置。
综上所述，神经网络作为一种模拟生物神经系统的计算模型，通过不断学习和调整，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域中都发挥了越来越重要的作用。
神经网络技术的理论基础与应用实践
神经网络技术的理论基础与应用实践神经网络技术是一种受到越来越广泛应用的技术，它能够模拟人脑的神经网络，实现自主学习和自我适应。
它的理论基础是神经科学，将人类大脑处理信息的方式抽象为数学模型，利用计算机模拟出这种信息处理的过程。
神经网络技术在计算机视觉、自然语言处理、音频信号处理等领域都有着广泛的应用实践。
一、神经网络技术的理论基础神经网络技术是基于神经科学研究所形成的模型，神经科学从解剖、生理、化学等多方面研究了人类大脑，探究其信息处理的机制和规律。
神经网络的基本概念就来源于人类大脑中的神经元，神经元是一种特殊的细胞，具有反应性和可塑性，其通过突触将信息传递给其他神经元。
神经网络通常由大量的神经元组成，形成层次结构，信息在神经元之间传递，最终实现人类行为。
神经网络技术的数学模型是一种由节点和边组成的图形结构，每个节点代表一个神经元，每个边代表两个神经元之间的连接。
神经网络技术主要有两种结构，分别是前馈神经网络和循环神经网络。
前馈神经网络的信息只能从前往后传递，信息处理主要是线性的，常用于分类、预测等任务。
循环神经网络的信息可以从后往前传递，信息处理主要是非线性的，常用于时序数据处理等任务。
二、神经网络技术的应用实践神经网络技术在计算机视觉、自然语言处理、音频信号处理等领域都有着广泛的应用实践。
1.计算机视觉计算机视觉是指通过计算机对图像、视频等进行分析和处理的技术，常用于图像分类、目标检测、图像分割等任务。
神经网络技术在计算机视觉领域的应用非常广泛，如卷积神经网络（CNN）可以通过卷积核提取出图像的特征，从而实现图像分类和目标检测。
2. 自然语言处理自然语言处理是指通过计算机对人类语言进行处理和分析的技术。
神经网络技术在自然语言处理领域的应用非常广泛，如循环神经网络（RNN）可以对时序的语言数据进行处理，实现语言模型的建立，从而实现文本分类、机器翻译等任务。
3. 音频信号处理音频信号处理是指对声音信号进行处理和分析的技术，常用于语音识别、声音分类、音乐分析等任务。
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：
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章节介绍
• 人工神经网络(Artificial Neural Netork,即ANN)是由简单神经元经过相互连接 形成网状结构，通过调节各连接的权重值改变连接的强度，进而实现感知 判断
• 反向传播(Back Propagation, BP) 算法的提出进一步推动了神经网络的发展。 目前，神经网络作为一种重要的数据挖掘方法，已在医学诊断、信用卡欺 诈识别、手写数字识别以及发动机的故障诊断等领域得到了广泛的应用
议程 ReLU函数
• ReLU函数是目前神经网络里常用的激活函数，由于ReLU函数是线性特点使 其收敛速度比Sigmoid、Tanh更快，而且没有梯度饱和的情况出现。计算更 加高效，相比于Sigmoid、Tanh函数，只需要一个阈值就可以得到激活值， 不需要对输入归一化来防止达到饱和
议程Leaky RuLU函数
• 前馈神经网络(Feed Forward Neural Network) 是一种单向多层的网络结构， 即信息是从输入层开始，逐层向一个方向传递，一直到输出层结束。所谓 的“前馈”是指输入信号的传播方向为前向，在此过程中并不调整各层的 权值参数，而反传播时是将误差逐层向后传递，从而实现使用权值参数对 特征的记忆，即通过反向传播BP (Back Propagation)算法来计算各层网络中 神经元之间边的权重。BP算法具有非线性映射能力，理论上可逼近任意连 续函，从而实现对模型的学习
• 本章将介绍神经网络基本分类，包括前馈神经网络、反馈神经网络等常用 的神经网络模型。重点介绍神经网络的概念和基本原理，为后续深度学习 章节的学习打下基础
章节结构
• 神经网络介绍
– 前馈神经网络 – 反馈神经网络 – 自组织神经网络
• 神经网络相关概念
– 激活函数 – 损失函数 – 学习率 – 过拟合 – 模型训练中的问题 – 神经网络效果评价
议双程曲正切函数(tanh)
• 双曲正切函数将数据映射到[-1,1]，解决了Sigmoid函数输出值域不对称问题 。另外，它是完全可微分和反对称的，对称中心在原点。然而它的输出值 域两头依旧过于平坦，梯度消失问题仍然存在。为了解决学习缓慢和梯度 消失问题，可使用其更加平缓的变体，如log-log、Softsign、Symmetrical Sigmoid等
• 神经网络的应用
神经网络介绍
• 传统神经网络结构比较简单，训练时随机初始化输入参数，并开启循环计 算输出结果，与实际结果进行比较从而得到损失函数，并更新变量使损失 函数结果值极小，当达到误差阈值时即可停止循环
• 神经网络的训练目的是希望能够学习到一个模型，实现输出一个期望的目 标值。学习的方式是在外界输入样本的刺激下不断改变网络的连接权值。 传统神经网络主要分为一下几类：前馈型神经网络，反馈型神经网络和自 组织神经网络。这几类网络具有不同的学习训练算法，可以归结为监督型 学习算法和非监督型学习算法
式中 是学习率， 0 1
• 这个参数可避免陷入局部最小。学习率太小，会使网络学习速度慢， 而太大的学习率可能使学习过程振荡。通常在网络训练的初期学习率 设置大一些，随着训练误差的减少，学习率可逐渐变小。
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神经网络相关概念
• 学习神经网络相关概念有助于理解深度学习中网络设计原理，可在模型训 练过程中有的放矢地调整参数，并且这些神经网络相关概念是Байду номын сангаас度学习的 基础，随着深度学习的不断演化，深入理解这些常识性理论有助于快速理 解层出不穷的深度学习网络模型
议程 BP神经网络
议程 BP神经网络
BP神经网络的训练
BP神经网络的训练
• 为使J极小小，可以利用最优化理论的梯度下降法更新网络权值。通常 有两种方法更新权和偏置：一种是每训练一个样本就更新权和偏置，另 一种是在处理训练集中的所有样本之后再更新权和偏置。这实际上是以 wij和wjk为变量的多元函数J的极小化问题。利用梯度下降法，权的更新 方式如下：
议程 激活函数
• 如何选择激活函数？ • 通常使用ReLU函数，并注意设置好学习率 • 如果存在死亡神经元的问题，就尝试Leaky ReLU或Maxout函数 • 尽量避免使用Sigmoid函数 • tahn函数大部分情况下效果不如ReLU和Maxout函数
议程 损失函数
• 损失函数，也叫代价函数，评价模型对样本拟合度，预测结果与实际值越 接近，说明模型的拟合能力越强，对应损失函数的结果就越小；反之，损 失函数的结果越大。损失函数比较大时，对应的梯度下降比较快。为了计 算方便，可以采用欧式距离作损失度量标准，通过最小化实际值与估计值 之间的均方误差作为损失函数，即最小平方误差准则(MSE)。
议程 感知器
x1
w1
x2
w2
SUM
f
t
……
xn
wn b
1
议程 感知器
• 神经元的作用可以理解为对输入空间进行直线划分，单层感知机无法解决 最简单的非线性可分问题----异或问题
• 感知器可以顺利求解与(AND) 和或(OR)问题，但是对于异或(XOR)问题，单层 感知机无法通过一条线进行分割
议程前馈神经网络
• 合适的损失函数能够确保深度学习模型更好地收敛，常见的损失函数有 Softmax、欧式损失、Sigmoid交叉时损失、Triplet Loss、Moon Loss、 Contrastive Loss等
议程 BP神经网络
• BP神经网络也是前馈神经网络，只是它的参数权重值是由反向传播学习算 法进行调整的
• BP 神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层，利用激活函数来实 现从输入到输出的任意非线性映射，从而模拟各层神经元之间的交互
• 激活函数须满足处处可导的条件。例如，Sigmoid函数连续可微，求导合适 ，单调递增，输出值是0~1之间的连续量，这些特点使其适合作为神经网络 的激活函数
议程 激活函数
议程 Sigmoid函数
• Sigmoid函数的优点在于输出范围有限，数据在传递的过程中不容易发散， 并且其输出范围为(0,1)，可以在输出层表示概率值，如图6-8所示。Sigmoid 函数的导数是非零的，很容易计算
• Sigmoid函数的主要缺点是梯度下降非常明显，且两头过于平坦，容易出现 梯度消失的情况，输出的值域不对称，并非像tanh函数那样值域是-1到1