人工神经网络基础
人工神经网络课件
三 神经网络研究的基本内容
理论基础 新的神经元模型 新的神经元连接拓扑 新的学习规则 泛化理论 神经动力学 与符号主义方法相结合的途径 结构与算法 应用 实现途径
第2节
生物神经元
神经元结构 信息处理机制
一 神经元结构
由细胞体、树突、轴突组成 细胞体 由细胞核、细胞质和细胞膜组成，外面是一层细胞 膜，膜内有一个细胞核和细胞质 细胞膜具有选择通透性，使细胞膜内外液成分保持 差异，有膜电位，大小受细胞体输入信号强弱变化
0.3
0 .1
ui
2
0.4
yi
s =1
设x1=x2=x3=1，阈值型激励函数，求输出y
第4节
神经网络分类
根据组织和抽象层次分类 根据连接方式和信息流向分类
一 根据组织和抽象层次分类
神经元模型
主要研究单一神经元的非线性映射、动态，以及自适应等特性，探索 神经元对输入信息的处理和存储能力
组合式模型
由多个相互补充、相互协作的神经元组成，完成某些特定任务
反馈网络
特点 仅在输出层到输入层存在反馈，每一个输入节点都有 可能接受来自外部的输入和来自输出神经元的反馈 典型网络 Elmann网络
相互结合型网络
特点 网状结构，任两个神经元之间都有可能连接（反馈） 典型网络 Hopfield网络，Boltzman机网络 注意 信号在神经元间反复传递，网络处于动态变化之中 从某初态开始，经过若干次变化，才会到达平衡状态
分布式信息存储 所有信息都分布存储各神经元上，通过神经元间的连 接方式和连接权值表征特定信息 注重网络整体的存储形式和多神经元的协同，任何一 个连接对整个网络功能的影响都很小 当个别神经元或局部网络受损时，可以依靠现有的存 储，实现对数据的联想记忆 学习和适应 模拟人类的形象思维方法，依据外界环境变化，不断 修正自己的行为 体现在各神经元间的连接权值可通过学习不断修正 解决由数学模型或描述规则难以处理的控制
人工神经网络的基本原理和应用
人工神经网络的基本原理和应用概述人工神经网络是一种受到人脑神经元启发的计算模型。
它由许多高度互连的处理单元（神经元）组成，这些神经元之间通过连接强度（权值）相互通信。
人工神经网络能够通过学习和训练，自动调整权值和拓扑结构，从而实现某种特定任务。
基本原理人工神经网络的基本原理是模拟生物神经元的工作方式。
每个神经元接收一组输入信号，并根据这些输入信号的权值和激活函数的输出，产生一个输出信号。
这个输出信号又可以作为其他神经元的输入信号，从而实现信息的传递和处理。
人工神经网络通常由多层神经元组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收外部输入信号，隐藏层和输出层对输入信号进行处理和转换。
隐藏层和输出层之间的连接强度（权值）通过训练过程进行学习和调整，以实现预期的输出结果。
应用领域人工神经网络在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1.图像识别–人工神经网络可用于图像识别任务，如人脸识别、物体识别等。
通过训练大量图像数据，神经网络可以学习到图像中的特征，并通过对输入图像进行处理，达到准确分类和识别的目的。
2.自然语言处理–人工神经网络在自然语言处理方面也有着广泛的应用。
它可以用于语音识别、情感分析、机器翻译等任务。
通过训练大量文本数据，神经网络可以学习到单词和语义之间的关联，从而实现对自然语言的理解和处理。
3.预测和分类–人工神经网络可以通过训练历史数据，对未来事件进行预测。
例如，它可以用于股票市场预测、天气预报等领域。
此外，神经网络还可用于数据分类，如垃圾邮件过滤、疾病诊断等任务。
4.控制与优化–人工神经网络在控制与优化领域也有着广泛应用。
它可以用于自动驾驶车辆、工业生产优化、智能电网调度等控制系统中，通过学习和训练，实现自动控制和优化的目标。
优势与挑战人工神经网络相比传统的算法有一些明显的优势，但同时也面临一些挑战。
优势•并行处理能力：神经网络的并行处理能力可以加快训练和推理的速度。
•自适应学习：神经网络可以通过训练和反馈机制，自动学习和调整权值，适应输入数据的变化。
人工神经网络基础
MP模型：
称为输出函数或激活函数
MP模型：
求和操作
xi w ji u j i
j 1
n
激活函数
yi f ( xi ) f ( w ji u j i )
j 1
n
MP模型：
f(x)是激活函数(Activation Function)，也称输出函数。
Hale Waihona Puke MP神经元模型中的输出函数为阶跃函数： 其表达式为：
网络模型，其中典型的有BP网络、Hopfield网络、CMAC 小脑模型、ART自适应共振理论和Blotzman机网络等
众所周知，神经网络强大的计算功能是通过神经元的互
连而达到的。根据神经元的拓扑结构形式不同，神经网络 可分成以下两大类：
<1>
层次型神经网络
（1）前向神经网络 神经元分层排列，顺序连接。由输入层施加输入信息，通过 中间各层，加权后传递到输出层后输出。每层的神经元只接 受前一层神经元的输入，各神经元之间不存在反馈。
一 人工神经网络发展
人工神经网络是近年来得到迅速发展的一 个前沿课题。神经网络由于其大规模并行 处理、容错性、自组织和自适应能力和联 想功能强等特点，已成为解决很多问题的 有力工具。
二
生物学基础
生物神经元
突触信息处理
信息传递功能与特点
1、生物神经元
神经元是大脑处理信息的基本单元 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 神经元以细胞体为主体，由许多向周围延伸的 不规则树枝状纤维构成的神经细胞，其形状很 像一棵枯树的枝干 主要由细胞体、树突、轴突组成
人工神经网络基础_ANN课程笔记 4、随机型神经网络
第四章随机型神经网络1、随机型神经网络的基本思想对于BP神经网络和Hopfield神经网络的网络误差容易陷入局部极小值，而达不到全局最小点，主要原因为：结构上：存在着输入与输出之间的非线性函数关系，从而使网络误差或能量函数所构成的空间是一个含有多极点的非线性空间；算法上：网络的误差或能量函数只能按单方向减小而不能有丝毫的上升趋势。
对于第一点，是为保证网络具有非线性映射能力而必不可少的。
解决网络收敛问题的途径就只能从第二点入手，即不但让网络的误差或能量函数向减小的方向变化，而且，还可按某种方式向增大的方向变化，目的是使网络有可能跳出局部极小值而向全局最小点收敛。
这就是随机型神经网络算法的基本思想。
2、模拟退火算法在模拟退火算法中，有两点是算法的关键：①控制参数T；②能量由低向高变化的可能性。
这两点必须结合起来考虑，当T大时，可能性也大，T小时，可能性也小，把“可能性”当作参数T的函数。
“可能性”用数学模型来表示就是概率。
由此可以得到模拟退火算法如下：上式表明：在模拟退火算法中，某神经元的输出不象Hopfield 算法中那样，是由以内部状态Hi 为输入的非线性函数的输出(阶跃函数)所决定的，而是由Hi 为变量的概率(1)Hi P 或(0)Hi P 所决定的。
不同的Hi 对应不同的概率(1)Hi P 或(0)Hi P 来决定输出为兴奋或者抑制。
反复进行网络的状态更新，且更新次数N 足够大以后，网络某状态出现的概率将服从分布：式中，Ei 为状态{ui}所对应的网络能量。
这一概率分布就是Boltzmann分布。
式中的Z是为使分布归一化而设置的常数(网络所有状态的能量之和为常数)。
由这分布可以看出：状态的能量越小，这一状态出现的概率就越大。
这是Boltzmann分布的一大特点，即“最小能量状态以最大的概率出现”。
3、Boltzmann机20世纪80年代，Hinton、Ackley和Sejnowski等以模拟退火思想为基础，对Hopfield网络模型引入了随机机制，提出了一种统计神经网络模型-Boltzman 机。
人工神经网络基础_ANN课程笔记 1、前向神经网络
第一章前向神经网络一、感知器1、感知器网络结构设网络输入模式向量为：对应的输出为：连接权向量为：2、感知器的学习➢初始化连接权向量及输出单元的阈值赋予(-1，+1)区间内的随机值，一般为较小的随机非零值。
➢连接权的修正每个输入模式作如下计算：（a）计算网络输出：（b）计算输出层单元希望输出与实际输出y之间的误差：（c）修正各单元与输出层之间的连接权与阈值：➢对m个输入模式重复步骤，直到误差k d(k＝1，2，…，m)趋于零或小于预先给定的误差限ε。
3、感知器的图形解释➢整个学习和记忆过程，就是根据实际输出与希望输出之间的误差调整参数w 和θ，即调整截割平面的空间位置使之不断移动，直到它能将两类模式恰当划分的过程。
➢学习过程可看作是由式决定的n维超平面不断向正确划分输入模式的位置移动的过程。
4、感知器的局限性➢两层感知器只能解决线性可分问题➢增强分类能力的唯一出路是采用多层网络，即在输入及输出层之间加上隐层构成多层前馈网络。
➢Kolmogorov理论经过严格的数学证明：双隐层感知器足以解决任何复杂的分类问题。
➢简单的感知器学习过程已不能用于多层感知器，必须改进学习过程。
二、BP 神经网络 1、反向传播神经网络1) 误差逆传播神经网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络： ➢ 上、下层之间各神经元实现全连接，即下层的每一个单元与上层的每个单元都实现权连接；➢ 而每层各神经元之间无连接； ➢ 网络按有监督的方式进行学习。
2)➢ 当一对学习模式提供给网络后，神经元的激活值，从输入层经各中间层向输出层传播，在输出层的各神经元获得网络的输入响应。
➢ 在这之后，按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，最后回到输入层，故得名“误差逆传播算法”。
➢ 随着这种误差逆传播修正的不断进行，网络对输入模式响应的正确率也不断上升。
2、梯度下降法1）梯度法是一种对某个准则函数的迭代寻优算法。
2人工神经网络基础知识
目前人们提出的神经元模型已有很多，其中最早提出且 影响最大的，是1943年心理学家McCulloch和数学家 W．Pitts在分析总结神经元基本特性的基础上首先提出的M －P模型。该模型经过不断改进后，形成目前广泛应用的形 式神经元模型。
单个神经元可以与多达上千个其他神经元的轴突末梢形 成突触连接,接受从突触前各个轴突传来的脉冲输入.这些输入 从不同部位输入给神经元,各输入的权重影响也不同.
输入一个神经元的信息在时间和空间上常呈现一种复杂 多变的形式,神经元需要对它们进行积累和整合加工,从而决定 其输出的时机和强弱.
整合---时间整合、空间整合。 时间整合—各输入脉冲抵达神经元的先后时间不同，一个脉 冲引起的突触后电位很小，但随着时间延续，另有脉冲到达， 总的突触后电位就增大。
一个神经元的各树突和细胞体往往通过突触和大量的其他 神经元相连接,从而靠突触把众多的神经元连成一个神经元 网络。(即一神经元树突和其它神经元轴突一一对接，)
突触连接相当于神经元间信息传递的输入与输出接口, 每个神经元有103-105个突触.
突触后电位的变化(其他神经元传来的信息),将对该神经元 产生综合作用,即当这些突出后电位的总和超过某一阈值 (threshold)时,该神经元便被激活,并产生脉冲,脉冲沿轴突向 其他神经元传递,从而实现神经元之间信息的传递.
胞体
(晶枝)
神经元（即神经细胞-neuron） 是由细胞体(body)、树突(晶 枝-dendrite)、轴突(axon)和 突触(synapse)四部分组成。
人工神经网络基本原理
人工神经网络基本原理人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种模拟生物神经系统的计算模型，通过神经元之间的连接和传递信息的方式来进行计算和学习。
它由大量的人工神经元（Artificial Neuron）组成，每个人工神经元可以接收多个输入，经过激活函数的处理后，产生一个输出。
这些神经元之间通过权重来调整信息的传递强度和方向，从而实现信息的处理和模式的学习。
下面是人工神经网络的基本原理和工作过程。
1.人工神经元的结构和工作原理人工神经元是人工神经网络的基本组成单位，它模拟了生物神经元的结构和功能。
一个人工神经元接收多个输入信号，每个输入信号通过一个权重进行加权，然后通过激活函数进行处理，最终产生一个输出信号。
人工神经元的结构可以表示为：y = f(Σ(w_i * x_i) + b)，其中y表示输出信号，x_i表示输入信号，w_i表示对应的权重，b表示偏置，f表示激活函数。
常用的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数等。
2.前向传播和反向传播在人工神经网络中，信息的传递分为两个过程：前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Backward Propagation）。
（1）前向传播：在前向传播过程中，输入数据通过一层一层的神经元，从输入层传递到输出层。
每个神经元接收到上一层神经元的输出信号，并经过激活函数的处理产生一个新的输出信号。
这个过程可以理解为信息的正向流动。
通过多次的前向传播，人工神经网络可以对输入数据进行非线性的处理和抽象表示。
（2）反向传播：在反向传播过程中，首先计算输出层的误差，然后反向计算隐藏层和输入层的误差，并通过调整权重和偏置来减小误差。
这一过程可以看作是信息的反向流动。
反向传播使用梯度下降法来进行权重和偏置的更新，目的是将网络的输出尽可能地接近目标输出，从而实现训练和学习的目标。
3.神经网络的学习和训练神经网络的学习和训练是通过调整神经元之间的连接权重和偏置来实现的。
神经计算基础(人工神经网络基础) PPT
人们期待着，通过大家的不懈努力，在不久的将来，能在 这两种技术的研究上以及其有机结合方面有所突破，也希 望在方法上有一个新的突破，真正打开智能的大门。
IIP’2011-2012(1)
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3.1 人工神经网络基础
人工神经网络是根据人们对生物神经网络的研究成果设计 出来的，它由一系列的神经元及其相应的联接构成，具有 良好的数学描述，不仅可以用适当的电子线路来实现，更 可以方便的用计算机程序加以模拟。
3 神经计算基础
3.1 人工神经网络基础
School of Information Science & Technology Dalian Maritime University
目录
3 神经计算基础 3.1 人工神经网络基础 3.1.1 人工神经网络的提出 3.1.2 人工神经网络的特点 3.1.3 历史回顾 3.1.4 生物神经网络 3.1.5 人工神经元 3.1.6 人工神经网络的拓扑特性 3.1.7 存储与映射 3.1.8 人工神经网络的训练
✓ 进化主义（或者叫做行动/响应）学派。
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物理符号系统
物理符号系统的定义：
✓ 因为信息需要在一定的载体上以某种规定的形式表达出来，
✓ 习惯上，人们用一系列的基本符号以及组合这些符号的一些规则去表 达一些信息和行为，
✓ 这些基本符号以及组合这些符号的规则就是所谓的物理符号系统。
首先简要介绍智能和人工智能，然后简要介绍人工神经网 络的发展过程及其基本特点。
然后将介绍人工神经网络的基本知识，主要包括：
✓ 基本的生物神经网络模型， ✓ 人工神经元模型及其典型的激活函数； ✓ 人工神经网络的基本拓扑特性， ✓ 存储类型（CAM-LTM，AM-STM）及映象， ✓ 有导师（Supervised）训练与无导师（Unsupervised）训练。
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一 人工神经网络发展
自20世纪80年代中期以来，世界上许多国家掀 起了神经网络的研究热潮，可以说神经网络已 成为国际上的一个研究热点。
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一 人工神经网络发展
神经网络研究的两大派：
主要包括:生物学家、物理学家和心理学家
研究目的：给出大脑活动的精细模型和描述。
主要包括:工程技术人员
神经元是大脑处理信息的基本单元
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
神经元以细胞体为主体，由许多向周围延伸的 不规则树枝状纤维构成的神经细胞，其形状很 像一棵枯树的枝干
主要由细胞体、树突、轴突组成
络 自组织特征映射网络（SOFM）
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人工神经网络概述
一 人工神经网络发展 二 生物学基础 三 人工神经网络结构 四 神经网络基本学习算法
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一 人工神经网络发展
最早的研究可以追溯到20世纪40年代。1943年， 心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式 神经元的数学模型。这一模型一般被简称M-P神经 网络模型，至今仍在应用，可以说，人工神经网络 的研究时代，就由此开始了。
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一 人工神经网络发展
1982年，美国加州工学院物理学家Hopfield提出了离散 的神经网络模型，标志着神经网络的研究又进入了一个新 高潮。1984年，Hopfield又提出连续神经网络模型，开 拓了计算机应用神经网络的新途径。
1986年，Rumelhart和Meclelland提出多层网络的误差 反传(back propagation)学习算法，简称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。
1949年，心理学家Hebb提出神经系统的学习规则， 为神经网络的学习算法奠定了基础。现在，这个规 则被称为Hebb规则，许多人工神经网络的学习还 遵循这一规则。
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一 人工神经网络发展
1957年，F.Rosenblatt提出“感知器”(Perceptron) 模型，第 一次把神经网络的研究从纯理论的探讨付诸工程实践，掀 起了人工神经网络研究的第一次高潮。
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3、信息传递功能与特点
具有时空整合能力 不可逆性，脉冲只从突触前传到突触后，不逆向传递 神经纤维传导的速度，即脉冲沿神经纤维传递的速度，在
1—150m／s之间 信息传递时延和不应期，一般为0.3～lms 可塑性，突触传递信息的强度是可变的，即具有学习功能 存在学习、遗忘或疲劳（饱和）效应
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一 人工神经网络发展
人工神经网络是近年来得到迅速发展的一 个前沿课题。神经网络由于其大规模并行 处理、容错性、自组织和自适应能力和联 想功能强等特点，已成为解决很多问题的 有力工具。
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二 生物学基础
生物神经元 突触信息处理 信息传递功能与特点
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1、生物神经元
对应突触传递作用增强、减弱和饱和
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三 人工神经网络结构
人工神经网络 人工神经元模型 常见的神经元激发函数 人工神经网络典型结构
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二、人工神经元模型
1943 ， 神经 生理 学家 McCulloch 和 数学 家 Pitts 基于早期神经元学说，归纳总结了生物神经 元的基本特性，建立了具有逻辑演算功能的神经元 模型以及这些人工神经元互联形成的人工神经网络， 即所谓的 McCulloch-Pitts 模型。
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1、生物神经元
• 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 • 轴突是单根长纤维，它把细胞体的输出信号导向其他神经元
神经元的排列和突触的强度(由复杂的化学过程决定)确立了神经网络的 功能。
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1、生物神经元
生物学研究表明一些神经结构是与生俱来的，而 其他部分则是在学习的过程中形成的。 在学习的过程中，可能会产生一些新的连接，也 可能会使以前的一些连接消失。这个过程在生命 早期最为显著。
主要目的：怎样利用神经网络的基本原理，来构 造解决实际问题的算法，使得这些算法具有有趣 的和有效的计算能力。
人工神经网络属于此类
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一 人工神经网络发展
人工神经网络概念：
人工神经网络：
就是把一个描述生物神经网络运行机理和工 作过程的抽象和简化了的数学-物理模型，表 达成为一个以其中的人工神经元为节点、以 神经元之间的连接关系为路径权值的有向图， 再用硬件或软件程序实现该有向图的运行， 其稳态运行结果体现生物神经系统的某种特 殊能力。
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2、突触的信息处理
生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出；
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的化学物质；
突触有两种类型，兴奋性突触和抑制性突触。前 者产生正突触后电位，后者产生负突触后电位。
McCulloch-Pitts 模型（MP模型）是世界上第 一个神经计算模型，即人工神经系统。
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MP模型：
称为输出函数或激活函数
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MP模型：
求和操作
n
xi wjiuj i j1
n
激活函数 yi f(xi)f( wjiuj i) j1
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MP模型：
f(x)是激活函数(Activation Function)，也称输出函数。 MP神经元模型中的输出函数为阶跃函数：