人工神经网络教程
matlab_人工神经网络 ppt课件
matlab_人工神经网络
• （4）通信。自适应均衡、回波抵消、路由选 择和ATM网络中的呼叫接纳识别和控制。
• （5）空间科学。空间交汇对接控制、导航信 息智能管理、飞行器制导和飞行程序优化管理 等。
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• 大脑可视作为1000多亿神经元组成的神经网络
• 图1 神经元的解剖图
• 神经元的信息传递和处理是一种电化学活动。树 突由于电化学作用接受外界的刺激；通过胞体内 的活动体现为轴突电位，当轴突电位达到一定的 值则形成神经脉冲或动作电位；再通过轴突末梢 传递给其它的神经元．从控制论的观点来看；这 一过程可以看作一个多输入单输出非线性系统的 动态过程
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电脉冲
输 入
树 突
细胞体 形成 轴突
突
输
触
Байду номын сангаас
出
信息处理
传输
图12.2 生物神经元功能模型
• 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、单输出单元。常用的人工神经 元模型可用图2模拟。
图2 人工神经元（感知器）示意图
x • 当神经元j有多个输入 i (i=1，2,…,m)和单个输出
yj 时，输入和输出的关系可表示为:
s
j
m
wij xi
i 1
j
y j f (s j )
• 其中 j 为阈值，w ij 为从神经元i到神经元j的
连接权重因子，f( )为传递函数，或称激励函 数。
matlab_人工神经 网络
m
z wixi i1
• 取激发函数为符号函数
sgnx()10,,
matlab_人工神经网络
人工智能控制技术课件：神经网络控制
例如，在听觉系统中，神经细胞和纤维是按照其最敏感的频率分
布而排列的。为此，柯赫仑（Kohonen）认为，神经网络在接受外
界输入时，将会分成不同的区域，不同的区域对不同的模式具有
不同的响应特征，即不同的神经元以最佳方式响应不同性质的信
号激励，从而形成一种拓扑意义上的有序图。这种有序图也称之
,
,
⋯
,
)
若 输 入 向 量 X= ( 1
， 权 值 向 量
2
W=(1 , 2 , ⋯ , ) ，定义网络神经元期望输出 与
实际输出 的偏差E为：
E= −
PERCEPTRON学习规则
感知器采用符号函数作为转移函数，当实际输出符合期
望时，不对权值进行调整，否则按照下式对其权值进行
单神经元网络
对生物神经元的结构和功能进行抽象和
模拟，从数学角度抽象模拟得到单神经
元模型，其中 是神经元的输入信号，
表示一个神经元同时接收多个外部刺激；
是每个输入所对应的权重，它对应
于每个输入特征，表示其重要程度；
是神经元的内部状态； 是外部输入信
号； 是一个阈值（Threshold）或称为
第三代神经网络：
2006年，辛顿（Geofrey Hinton）提出了一种深层网络模型——深度
置信网络（Deep Belief Networks，DBN），令神经网络进入了深度
学习大发展的时期。深度学习是机器学习研究中的新领域，采用无
监督训练方法达到模仿人脑的机制来处理文本、图像等数据的目的。
控制方式，通过神经元及其相互连接的权值，逼近系统
人工神经网络理论及应用课件第6章 反馈神经网络
一个常数值，对应的稳定状态是网络的一个吸引子。
韩力群 施彦 制作
6.1.2.2 吸引子与能量函数
以上分析表明，在网络从初态向稳态 演变的过程中，网络的能量始终向减小的 方向演变，当能量最终稳定于一个常数时， 该常数对应于网络能量的极小状态，称该 极小状态为网络的能量井，能量井对应于 网络的吸引子。
反馈网络的输入就是网络的状态初始值，表示为 X(0)=[x1(0),x2(0),…,xn(0)]T
反馈网络在外界输入激发下，从初始状态进入动态演变过程，变 化规律为
x j f ( net j )
j=1,2,…,n
韩力群 施彦 制作
DHNN网的转移函数常采用符号函数
xj
sgn（net j）
1 1
韩力群 施彦 制作
6.1离散型Hopfield神经网络
6.1.1 网络的结构与工作方式
x1
x2 … xi
… xn
T1
T2 … Ti … Tn
离散型反馈网络的拓扑结构
韩力群 施彦 制作
(1)网络的状态
DHNN网中的每个神经元都有相同的功能，其输出称为状态，用
xj 表示。
所有神经元状态的集合就构成反馈网络的状态 X=[x1,x2,…,xn]T
2/3 1/3
0.0 x3
101
1/3 111 2/3
1/3
DHNN网络状态演变示意图
011 3/3
(b)
韩力群 施彦 制作
6.1.3 网络的权值设计
为了使所设计的权值满足要求，权值矩阵应符合以下要求：
⑴为保证异步方式工作时网络收敛，W 应为对称阵； ⑵为保证同步方式工作时网络收敛，W 应为非负定对称阵； ⑶保证给定样本是网络的吸引子，并且要有一定的吸引域。
人工神经网络-连续型Hopfield神经网络ppt课件
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13
两点说明：
1）能量函数为反馈网络的重要概念。 根据能量函数可以方便的判断系统的稳定 性；
2）Hopfield选择的能量函数，只是 保证系统稳定和渐进稳定的充分条件，而 不是必要条件，其能量函数也不是唯一的。
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* CHNN的几点结论
1）具有良好的收敛性； 2）具有有限个平衡点； 3）如果平衡点是稳定的，那么它也一定是渐进稳 定的；
连续型Hopfield神经网络
Continuous Hopfield Neural Network——CHNN
提 出
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原 理
优 点
1
连续型Hopfield神经网络
Continuous Hopfield Neural Network——CHNN
一、网络结构 二、稳定性证明 三、CHNN的几点结论
的反馈连接，如其中的另一任意运算放大器j（或神经元 j），用wij表示，这相当于神经元i与神经元j之间的连接权 值。
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7
设
1
Ri
1
Rio
n
Wij
j 1
则有
Ci ddUitURi i
n WiVji j1
Ii
Vi fUi
一般设 U x, V y, RiCi , I/ C
则有
dxi dt
将上式代入原式可得：
ddEt j CiddVit2f1Vi
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• 由于Ci>0, f(U)单调递增，故f -1 (U)也单调递增， 可得：
dE dt
0
当且仅当，dV i
dt
0时，
dE dt
0
结论：网络是渐进稳定的，随着时间的推移，网 络的状态向E减小的方向运动，其稳定平衡状态 就是E的极小点。
人工神经网络基础_ANN课程笔记 2、深度神经网络
第二章深度神经网络一、概述1、基本概念深度学习（Deep Learning）是一种没有人为参与的特征选取方法，又被称为是无监督的特征学习（Unsupervised Feature Learning）。
深度学习思想的神经网络利用隐含层从低到高依次学习数据的从底层到高层、从简单到复杂、从具体到抽象的特征，而这一特性决定了深度学习模型可以学习到目标的自适应特征，具有很强的鲁棒性。
深度学习的另外一个思想是贪婪算法(greedy algorithm)的思想，其在训练的时候打破了几十年传统神经网络训练方法的“桎梏”，采用逐层训练(greedy layer-wise)的贪婪思想，并经过最后的微调(fine-tuning)，这一训练算法的成功也使得深度学习获得了巨大成功。
传统的模式识别方法：机器学习过程从最初的传感器得到原始的数据，到经过预处理，都是为了第三步和第四步的特征提取和特征选择，而这个耗时耗力的工作一般要靠人工完成。
这种靠人工的，需要大量的专业知识的启发式的特征提取方法注定要限制机器学习的发展，而深度学习的非监督学习阶段的“盲学习”的特性能够解决该问题，即：深度学习在特征提取和选择时是完全自主的，不需要任何的人工干预。
2、神经网络发展受限之处多隐含层的网络容易收敛到参数空间的局部最优解，即偏导数为0 的点，尤其在目标识别中，由于图像的信噪比很低，神经网络很容易陷入局部极小点； 训练算法与网络的初始参数有很大关系，比较容易过拟合；训练速度慢；在误差反向传播的训练算法中，层数越深，误差越小，甚至接近于0，造成训练失败。
误差反向传播算法必须要用到带标签的数据（有导师学习、监督学习），获取带标签的数据十分困难。
3、深度学习的学习算法深度学习的基本模型从形式上来看和神经网络一致，基本的结构单元都是神经元，由神经元组成网络层，整个网络由输入层，隐含层和输出层组成。
在深度学习理论中，一个网络的学习算法每运行一次，只调整一层网络的参数。
第5章 人工神经网络_反向传播算法
– 问题越复杂，需要的隐层单元数越多。 – 隐层单元数过多会导致过学习，推广能力变差。
多层网络的权值初始化对结果有影响，若初始 值相同，结果权值不能出现差异。故通常用较 小的随机数作为初始权值。 学习率η 的选择: 通常可在0.1~ 3之间试探。
作业
有两类的二维数据，其中第一类的两个样本 为(0,0) t和(1,1) t，第二类的两个样本为(0,1) t 和(1,0) t。用神经网络进行分类，设中间隐层 有两个单元，如果是第一类则输出1，第二 类则输出0 ，初始权值全部为1，利用反向传 播算法对权值进行修正，达到分类目的。(仅 写出对样本(0,1) t迭代两次计算的结果)
第(2)层：
n=0.5*1+0.5*1=1; a=f(n)=1/(1+e-1)=0.73;
0
0
( l ) (t a( l) ) (l ) a ) (l ) j (tj a j a j (1 j ) a (1 a 对输出层计算 j j j j j )
a(jl(1 ) a j )( l ) w jk k ( l 1) 从后向前计算各隐层 a j (1 a j k ) w jk k类的二维数据，其中第一类的两个样 本为(0,0) t和(1,1) t，第二类的两个样本为 (0,1) t和(1,0) t。用神经网络进行分类，设 中间隐层有两个单元，如果是第一类则输 出1，第二类则输出0 ，初始权值全部为1， 利用反向传播算法对权值进行修正，达到 分类目的。
w11 w12 w21 w22
第(1)层：w11=1+1*0.0133*0=1; w12=1+0=1; w21=1+1*0.0133*0=1; w22=1+0=1; 第(2)层：w11=1+1*0.053*0.5=1.0265 w21=1+1*0.053*0.5=1.0265
人工神经网络_3第三章 NN的初始模型与基本算法
x1 1 x1 1 x1 0 x1 0
w1 w2 0 w1 0 w2 0 0
w1 w2 w1 w2
0
3.2、感知机的局限性
取 2, w1 w2 1 Y x1 x2 2 0
第三章 NN的初始模型与基本算法
输入0、1模式 S层至A层的连接权固定 A层至R层的连接权改变 A层R层的输出由M-P模型算法决定
一、单层感知机
单层感知机网络的一般拓扑结构
yk y1 w1 a1 S k1 S k2 w2 a2 wi wn
…
…
ai Ski
… …
an S kn
…
一、单层感知机
设网络输入模式向量为：
k=1,2,…,m
k k k
设连接层的输出向量
A (a , a ......a )
k 1 2 p
二 、网络具有多输出形式
v11 学习算法： 1)初始化，将S和A层之间的权值矩阵 V
v n1
v12 ......v1 p v n 2 ......v np
中的各元素,及A层各单元的输出阈值赋予[-1，+1]之间的随机 值，一般情况下:
3.2、感知机的局限性
例：用三层感知机解决异或问题
1 1 V 设S,A之间的连接权矩阵为： 1 1
A，R之间的权向量 w=[1,1] 设f(x)=x,有
x11 v11 x01 v12 x02 1
x12 v21 x01 v22 x02 2
(b).计算输出层单元希望输出yk与实际输出y之间的误差
2人工神经网络基础知识
人们对网络模型做了大量研究,目前人工神经网络的模型很多，
已有近百种，可以按照不同的方法进行分类。 按网络性能可分----连续性和离散性、确定性和随机性网络; 按学习方式可分----有导师和无导师 学习方式网络。 常见的分类方法----按网络连接的拓扑结构分类和按网络内部 的信息流向分类。 如按网络内部的信息流向分类:前馈(向)型网络和反馈型网络.
y j (t 1) f [ wij xi (t ) j ] f (net j )
i 1
n
式中 netj—j单元激活值；netj=
w x
i 1 ij
n
i
j
其它各单元对第j个单元的输入，通过加权，按某种运算把输 入信号的综合作用整合起来，给出它们的总效果称净输入。净 输入整合表达应有多种方式，人们探索到的人脑空间整合方式 近似为线性求和。即单元净输入表为
层次型网络结构有3种典型的结构形式。
（1）单纯层次型网络结构
单纯层次型网络结构
神经元分层排列，各层神经元接受前一层输入并输出到下一 层，层内神经元自身以及神经元之间不存在连接通路。
（2）层内有互连的层次型网络结构
这种结构的特点是在同一层内引入神经元间的侧向作用，使 得能同时激活的神经元个数可控，以实现各层神经元的自组 织。
空间整合—在同一时刻产生的刺激所引起的膜电位变化，大致 等于各单独刺激引起的膜电位变化的代数和。这种累加求和称 空间整合。 生物神经元是在这两种整合综合下进行信息传递的。 神经元---抑制性、兴奋性两种。 抑制性---神经元虽然接收到其他神经元传递的信息，但没 有向外传递信息，该神经元称“抑制性”的； 兴奋性---当一个神经元的树突接收的兴奋信息累计超过阈 值，该神经元被激活并传递出信息给其他神经元。 在人脑中，神经元间的突触联系大部分是在出生后， 由于外界刺激而成长起来的。外界刺激性质不同，能够改 变神经元之间的突触联系。正是由于各神经元之间的突触 连接强度和极性可以有所不同，并且都可进行调整，因此 人脑才可以有学习和存储信息的功能。
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人工神经网络教程
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种受到
生物神经元系统启发的计算模型，用于模拟和处理复杂的问题。
它由许多人工神经元组成，通过连接的方式形成网络，可以进行数据的学习和预测，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
人工神经网络的基本结构是由多层神经元组成的，包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部的输入数据，而输出层输出结果。
隐藏层则在输入层和输出层之间进行信息的处理和传递。
每个神经元都有多个输入和一个输出，输入和输出之间通过权重进行连接。
神经元接收到输入后，通过激活函数进行处理，得出输出结果。
人工神经网络的学习过程是通过反向传播算法进行的。
首先，通过前向传播计算网络的输出结果，与期望的输出结果进行比较，计算出误差。
然后，误差通过反向传播逐层传递回输入层，并根据梯度下降算法不断调整权重，使得网络的输出结果与期望结果更加接近。
这个过程反复进行，直到网络的输出结果达到预期的精度要求。
人工神经网络有许多不同的类型，包括前馈神经网络、递归神经网络和卷积神经网络等。
前馈神经网络是最常见且简单的一种类型，每个神经元的输出只和上一层的神经元有连接。
递归神经网络具有循环连接，可以处理时序问题。
卷积神经网络主要用于图像和语音识别领域，通过卷积层和池化层等特殊结构进行特征提取。
人工神经网络的优点是可以自动从数据中学习特征，并进行预测和分类。
它具有强大的模式识别能力，可以应用于各种领域的问题。
然而，人工神经网络同时也存在一些挑战和限制。
首先，神经网络的训练和调优需要大量的数据和计算资源。
其次，网络的结构和参数需要人工设计和调整，不同问题可能需要不同的网络结构和参数设置。
此外，神经网络的过程是黑盒操作，很难解释其中的具体原理和过程。
总而言之，人工神经网络是一种强大的计算模型，可以模拟和处理复杂的问题。
它在各个领域都有广泛的应用，并且不断得到改进和优化。
随着技术的发展和计算资源的提升，人工神经网络将在未来发挥更重要的作用。