华中科技大学人工智能神经网络全解
了解AI技术中的神经网络原理
了解AI技术中的神经网络原理神经网络是人工智能（AI）领域中的一种重要技术，它模拟了生物神经系统的运作方式。
在现代社会中，神经网络已经广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，并取得了令人瞩目的成果。
本文将为您介绍AI技术中的神经网络原理，帮助您深入了解这一技术的工作原理和应用。
一、神经元和激活函数1. 神经元神经元是构成神经网络的基本单元。
它接收输入信号，并通过加权和偏置进行线性计算，然后使用激活函数对结果进行非线性转换。
其中，加权值决定了不同输入信号对输出结果的影响程度，而偏置则调节整个模型的灵敏度。
2. 激活函数激活函数是一个数学函数，可以将神经元输出限制在一定范围内。
常用的激活函数有sigmoid函数、ReLU函数等。
sigmoid函数的取值范围在0到1之间，可用于二分类问题；ReLU函数在输入大于0时输出输入值，在输入小于等于0时输出0，适合处理较复杂的非线性问题。
二、前向传播和反向传播1. 前向传播前向传播是神经网络中的一种计算方式，用于将输入数据从输入层经过各个隐藏层最终传递到输出层。
在前向传播过程中，每个神经元根据连接权重和偏置值对接收到的输入信号进行计算，并将结果传递给下一层。
2. 反向传播反向传播是神经网络中的一种学习算法，用于调整连接权重和偏置值，使模型能够更好地适应训练数据。
反向传播基于误差信号从输出层往回传播，并利用梯度下降法不断调整参数值，以减小预测结果与实际结果之间的误差。
三、深度学习与卷积神经网络1. 深度学习深度学习是一种通过构建多层神经网络来解决复杂问题的机器学习方法。
相比于浅层神经网络，深度学习模型能够更好地捕捉输入数据中的抽象特征，从而提高模型的性能。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大成功。
2. 卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是深度学习中的一种重要网络结构，主要用于图像处理和计算机视觉领域。
它通过卷积层、池化层和全连接层的组合构成，能够自动提取图像中的特征信息。
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
人工智能课后习题答案
可采用批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降等优化算法，以及动量 法、AdaGrad、RMSProp、Adam等自适应学习率优化方法。
课后习题解答与讨论
• 习题一解答：详细阐述感知器模型的原理及算法实现过程，包括模型结构、激 活函数选择、损失函数定义、权重和偏置项更新方法等。
• 习题二解答：分析多层前馈神经网络的结构特点，讨论隐藏层数量、神经元个 数等超参数对网络性能的影响，并给出一种合适的超参数选择方法。
发展历程
人工智能的发展大致经历了符号主义、连接主义和深度学习三个阶段。符号主义认为人工智能源于对人类思 维的研究，尤其是对语言和逻辑的研究；连接主义主张通过训练大量神经元之间的连接关系来模拟人脑的思 维；深度学习则通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
机器学习原理及分类
深度学习框架与应用领域
深度学习框架
深度学习框架是一种用于构建、训练和部署深度学习模型的开发工具。目前流行的深度学习框架包括 TensorFlow、PyTorch、Keras等。
应用领域
深度学习已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域，并取得了显著的 成果。
课后习题解答与讨论
习题四解答
讨论人工智能的伦理问题，如数据隐私、算法偏见等，并 提出可能的解决方案。
02 感知器与神经网络
感知器模型及算法实现
感知器模型
感知器是一种简单的二分类线性模型 ，由输入层、权重和偏置项、激活函 数（通常为阶跃函数）以及输出层组 成。
感知器算法实现
通过训练数据集，采用梯度下降法更 新权重和偏置项，使得感知器对训练 样本的分类误差最小化。
时序差分方法
五大神经网络模型解析
五大神经网络模型解析近年来，人工智能的快速发展使得深度学习成为了热门话题。
而深度学习的核心就在于神经网络，它是一种能够模拟人脑神经系统的计算模型。
今天，我们就来一起解析五大神经网络模型。
1.前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是最基本的神经网络模型之一。
在前馈神经网络中，信息是单向传输的，即神经元的输出只会被后续神经元接收，不会造成回流。
前馈神经网络能够拟合线性和非线性函数，因此在分类、预测等问题的解决中被广泛应用。
前馈神经网络的一大优势在于简单易用，但同时也存在一些缺点。
例如，神经网络的训练难度大、泛化能力差等问题，需要不断探索解决之道。
2.循环神经网络（Recurrent Neural Network）与前馈神经网络不同，循环神经网络的信息是可以进行回流的。
这意味着神经元的输出不仅会传向后续神经元，还会传回到之前的神经元中。
循环神经网络在时间序列数据的处理中更为常见，如自然语言处理、语音识别等。
循环神经网络的优点在于增强了神经网络处理序列数据的能力，但是它也存在着梯度消失、梯度爆炸等问题。
为了解决这些问题，一些变种的循环神经网络模型应运而生，如长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等。
3.卷积神经网络（Convolutional Neural Network）卷积神经网络是一种类似于图像处理中的卷积操作的神经网络模型。
卷积神经网络通过卷积神经层和池化层的堆叠来对输入数据进行分层提取特征，从而进一步提高分类性能。
卷积神经网络在图像、视频、语音等领域的应用非常广泛。
卷积神经网络的优点在于对于图像等数据具有先天的特征提取能力，可以自动识别边缘、角点等特征。
但是，卷积神经网络也存在着过拟合、泛化能力欠佳等问题。
4.生成对抗网络（Generative Adversarial Network）生成对抗网络可以说是最近几年最热门的神经网络模型之一。
它基于博弈论中的对抗训练模型，由两个神经网络构成：生成器和判别器。
华科计算机硕士课程设置
华科计算机硕士课程设置华中科技大学计算机硕士课程设置华中科技大学（Huazhong University of Science and Technology，简称华科）计算机硕士课程设置丰富多样，旨在培养学生在计算机领域的专业能力和创新精神，以适应快速发展的科技社会需求。
下面将介绍华科计算机硕士课程的设置及其特点。
一、核心课程华科计算机硕士课程设置了一系列核心课程，包括计算机系统原理、算法设计与分析、高级数据库技术、人工智能等。
这些课程涵盖了计算机科学与技术的基本理论和实践知识，为学生打下坚实的学科基础。
1. 计算机系统原理：该课程主要介绍计算机硬件和软件的基本原理，包括计算机体系结构、操作系统、编译原理等内容，帮助学生全面了解计算机系统的工作原理和组成部分。
2. 算法设计与分析：这门课程着重培养学生的算法设计和分析能力，涵盖了常见的算法设计方法和技巧，如贪心算法、动态规划、图算法等，旨在提高学生解决实际问题的能力。
3. 高级数据库技术：该课程主要介绍数据库系统的设计与实现方法，包括关系数据库模型、SQL语言、索引与查询优化等内容，培养学生在数据库领域的专业技能。
4. 人工智能：这门课程主要涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等人工智能的基本理论和方法，培养学生在人工智能领域的创新能力。
二、专业选修课除了核心课程，华科计算机硕士课程还设置了丰富的专业选修课程，供学生根据自己的兴趣和发展方向选择。
这些选修课程涵盖了计算机科学与技术的各个领域，如计算机网络、分布式系统、软件工程、数据挖掘等，帮助学生深入学习自己感兴趣的专业领域。
1. 计算机网络：该课程主要介绍计算机网络的基本原理和协议，包括网络拓扑、传输协议、网络安全等内容，帮助学生掌握网络通信技术和网络管理技能。
2. 分布式系统：这门课程主要介绍分布式系统的设计与实现方法，包括分布式计算、分布式数据库、分布式文件系统等内容，培养学生在分布式系统领域的专业能力。
人工智能(一级学科)
培养方向
按照教育部、国家发展改革委、财政部三部委文件的要求，与本领域发展定位、学校学科布局和师资结构相 适应的具体培养方向，可参考如下设置：
（一）人工智能基础理论研究相关方向，如：人工智能模型与理论、人工智能数学基础、优化理论学习方法、 机器学习理论、脑科学及类脑智能等。
（二）人工智能共性技术相关研究方向，如：智能感知技术、计算机视觉、自然语言理解、智能控制与决策 等。
（五）人工智能与智能社会治理相关研究方向，如基于人工智能技术属性与社会属性紧密结合特征的人工智 能伦理与治理，以及可信安全、公平性和隐私保护等方面相关技术方向。
研究生培养课程体系
基础知识类课 程
专业知识类课 程
人工智能模型与理论：重点讲解人工智能基本算法、模型和理论。内容主要包括以符号主义为核心的逻辑推 理、以问题求解为核心的探询搜索、以数据驱动为核心的机器学习、以行为主义为核心的强化学习和以博弈对抗 为核心的决策智能等算法以及人工智能与科学计算相结合算法。
（三）人工智能支撑技术研究方向，如：人工智能架构与系统、人工智能开发工具、人工智能框架和智能芯 片等。
神经网络简介
神经网络简介神经网络（Neural Network），又被称为人工神经网络（Artificial Neural Network），是一种模仿人类智能神经系统结构与功能的计算模型。
它由大量的人工神经元组成，通过建立神经元之间的连接关系，实现信息处理与模式识别的任务。
一、神经网络的基本结构与原理神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
其中，输入层用于接收外部信息的输入，隐藏层用于对输入信息进行处理和加工，输出层负责输出最终的结果。
神经网络的工作原理主要分为前向传播和反向传播两个过程。
在前向传播过程中，输入信号通过输入层进入神经网络，并经过一系列的加权和激活函数处理传递到输出层。
反向传播过程则是根据输出结果与实际值之间的误差，通过调整神经元之间的连接权重，不断优化网络的性能。
二、神经网络的应用领域由于神经网络在模式识别和信息处理方面具有出色的性能，它已经广泛应用于各个领域。
1. 图像识别神经网络在图像识别领域有着非常广泛的应用。
通过对图像进行训练，神经网络可以学习到图像中的特征，并能够准确地判断图像中的物体种类或者进行人脸识别等任务。
2. 自然语言处理在自然语言处理领域，神经网络可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
通过对大量语料的学习，神经网络可以识别文本中的语义和情感信息。
3. 金融预测与风险评估神经网络在金融领域有着广泛的应用。
它可以通过对历史数据的学习和分析，预测股票价格走势、评估风险等，并帮助投资者做出更科学的决策。
4. 医学诊断神经网络在医学领域的应用主要体现在医学图像分析和诊断方面。
通过对医学影像进行处理和分析，神经网络可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
5. 机器人控制在机器人领域，神经网络可以用于机器人的感知与控制。
通过将传感器数据输入到神经网络中，机器人可以通过学习和训练来感知环境并做出相应的反应和决策。
三、神经网络的优缺点虽然神经网络在多个领域中都有着广泛的应用，但它也存在一些优缺点。
人工智能与神经网络 试题3
2-4 试说明怎样把一棵与或解树用来表达图2.28所示的电网络阻抗的计算。
单独的R 、L 或C 可分别用R 、j ωL 或1/j ωC 来计算，这个事实用作本原问题。
后继算符应以复合并联和串联阻抗的规则为基础。
图 2.28My RoomRoomISAMy BedMy Desk My chairBedDeskChairLength Width Height 4 m3 m3 mININ IN ISA ISA ISA BookON YelloCOLOURZR 1Z 2Z 3Z 21Z 22Z 211C 1R 2C 3L 1R 3 C 2 L 2Z 32Z 31C 4L 3R 4L 42-5 试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题，并画出求解该问题的与或图。
用四元数列(nA, nB, nC, nD) 来表示状态，其中nA表示A盘落在第nA号柱子上，nB表示B盘落在第nB号柱子上，nC表示C盘落在第nC号柱子上，nD表示D盘落在第nD号柱子上。
初始状态为1111，目标状态为33333-3 化为子句形有哪些步骤?请结合例子说明之。
任一谓词演算公式可以化成一个子句集。
其变换过程由下列九个步骤组成：(1)消去蕴涵符号将蕴涵符号化为析取和否定符号(2)减少否定符号的辖域每个否定符号最多只用到一个谓词符号上，并反复应用狄·摩根定律(3)对变量标准化对哑元改名以保证每个量词有其自己唯一的哑元(4)消去存在量词引入Skolem函数，消去存在量词如果要消去的存在量词不在任何一个全称量词的辖域内，那么我们就用不含变量的Skolem函数即常量。
(5)化为前束形把所有全称量词移到公式的左边，并使每个量词的辖域包括这个量词后面公式的整个部分。
前束形= (前缀) (母式)前缀= 全称量词串母式= 无量词公式(6)把母式化为合取范式反复应用分配律，将母式写成许多合取项的合取的形式，而每一个合取项是一些谓词公式和(或)谓词公式的否定的析取(7)消去全称量词消去前缀，即消去明显出现的全称量词(8)消去连词符号(合取)用{合取项1,合取项2}替换明显出现的合取符号(9)更换变量名称更换变量符号的名称，使一个变量符号不出现在一个以上的子句中3-4 如何通过消解反演求取问题的答案?给出一个公式集S和目标公式L，通过反证或反演来求证目标公式L，其证明步骤如下：(1)否定L，得～L；(2)把～L添加到S中去；(3)把新产生的集合｛～L，S｝化成子句集；(4)应用消解原理，力图推导出一个表示矛盾的空子句NIL。
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人工神经网络研究的进展
1960年威德罗和霍夫率先把神经网络用于自 动控制研究。 60年代末期至80年代中期，神经网络控制与 整个神经网络研究一样，处于低潮。 80年代后期以来，随着人工神经网络研究的复 苏和发展，对神经网络控制的研究也十分活跃。 这方面的研究进展主要在神经网络自适应控制 和模糊神经网络控制及其在机器人控制中的应 用上。
应用研究
神经网络软件模拟和硬件实现的研究
NN在各个技术领域中应用研究 e.g.模式识别、信号处理、知识工程、专家 系统、优化组合、智能控制等
2018/10/24
14
神经网络的组成 与特性
生理神经元的结构 大多数神经元由一个细胞体(cell body或 soma)和突(process)两部分组成。突分两 类， 即轴突(axon)和树突(dendrite)，如 图所示。轴突是个突出部分，长度可达1m， 把本神经元的输出发送至其它相连接的神经元。 树突也是突出部分，但一般较短，且分枝很多， 与其它神经元的轴突相连，以接收来自其它神 经元的生物信号。
神经网络
基于神经网络的知识表示与推理 感知机学习算法 基于反向传播网络的学习
2018பைடு நூலகம்10/24
1
计算智能
信息科学与生命科学的相互交叉、相互渗透 和相互促进是现代科学技术发展的一个显著 特点。 计算智能(CI)涉及神经网络(NN) 、模糊 逻辑、进化计算和人工生命等领域，它的研 究和发展正反映了当代科学技术多学科交叉 与集成的重要发展趋势。
2018/10/24
8
20世纪80年代 第二次高潮
Reasons: 1）Neumann数字计算机取得的巨大成功，从 而推动以此为基础的AI 应用技术的同步发展 2）ANN有新成果、脑科学、神经科学 VLSI、光电技术的发展
2018/10/24
9
J.J.Hopfield 1982年 Hopfield网络模 型：网络能量数据、网络稳定性判据 1984年 HNN用电子线路实现 HNN用途： 联想记忆、优化计算机的新途径 1984年 Hilton 引入模拟退火法，提出 Boltzmann机网络 1986年 Rumelhart提出EBP学习算法，解 决了MLP隐含层 weights 学习问题 （error Back-Propagation）
2018/10/24
7
1975年 Albus提出CMAC网络（Cerebella Model Articulation Controller） 1977年 英国 Grossberg提出ART网络 （Adaptive Resonance Theory） Kohonen提出自组织映射理论 福岛邦彦（K.Fukushima）提出认识机 （Neocognitron）模型 甘利俊（S.Amari）：NN数学理论
2018/10/24 10
1987年 Nielson提出了对向传播 （Counter Propagation）神经网络 1988年 L.O.Chua提出细胞神经网络 （CNN）模型
自1958年来已有近40种NN model
2018/10/24
11
NN研究学术机构
1987年 国际神经网络学会 定期召开 ICNN会议 1988年 《IEEE Transaction on Neural Network 》创刊 1990.12 CCNN（中国）第一次会议 1991年 中国神经网络学会
CI-Computational Intelligence NN-Neural Nets
2018/10/24 2
什么是计算智能
把神经网络（NN）归类于人工智能（AI）可 能不大合适，而归类于计算智能（CI）更能说 明问题实质。进化计算、人工生命和模糊逻辑 系统的某些课题，也都归类于计算智能。 计算智能取决于制造者（manufacturers） 提供的数值数据，不依赖于知识；另一方面， 人工智能应用知识精品（knowledge tidbits）。人工神经网络应当称为计算神经 网络。
2018/10/24
4
ANN的发展史
20世纪40年代：兴起与萧条
1943年 M-P model 心理学家W.S.McCulloch和 数学家W.Pitts提出： 形式神经元的数学描述与构造方法 与阈值神经元model基本相同，权值固定 1949年 心理学家D.O.Hebb提出突触强度可调的 假设： 学习过程发生在突触上 Hebb规则： ij i j
2018/10/24
12
理论研究
利用神经生物和认知科学研究大脑思维及 智能的机理 利用上一项成果，用数理方法探索智能水 平更高的ANN model 1）深入研究网络算法和性能 e.g.稳定 性、收敛性、容错性、鲁棒性 2）开发性的网络数据理论：神经网络 动力学、非线性神经场
2018/10/24 13
2018/10/24 16
脑神经生理学研究结果表明，每个人脑大约含有 1011-1012个神经元，每一神经元又约有103104个突触。神经元通过突触形成的网络，传递神 经元间的兴奋与抑制。大脑的全部神经元构成极其 复杂的拓扑网络群体，用于实现记忆与思维。
2018/10/24 5
20世纪50年代 , 第一次高潮 1957年：F.Rosenblatt提出感知网络 （Perceptron）模型，这是第一个完 整的ANN
基本构成为阀值单元、网络 初具并行处理、分布存储、学习等功能 用于模式识别、联想记忆 引起NN研究的第一次高潮
2018/10/24
6
20世纪60年代,低潮 1969年 Minsky和Papert编写的 《Perceptron》出版 使NN的研究进入低潮 Problems：仅可解线性问题 当时现状：数学机发达，认为可解决一切问题 但工作并未停止
2018/10/24 15
轴突和树突共同作用，实现了神经元间的信息 传递。轴突的末端与树突进行信号传递的界面 称为突触(synapse)，通过突触向其它神经 元发送信息。对某些突触的刺激促使神经元触 发(fire)。只有神经元所有输入的总效应达到 阈值电平，它才能开始工作。无论什么时候达 到阈值电平，神经元就产生一个全强度的输出 窄脉冲，从细胞体经轴突进入轴突分枝。这时 的神经元就称为被触发。