神经网络的基本理论
智能控制 第5章 神经网络理论基础0
4.新连接机制时期（1986年-）
神经网络从理论——应用（神经网络芯
片、神经计算机） 模式识别与图象处理、控制与优化、预 测与管理、通信领域
并行分布处理理论
1986年，Rumelhart和McClelland发 表了《并行分布处理——认知微结构探 索》一书。（Parallel Distributed Processing） 系统地总结了PDP的概念、理论、数 学方法、产生的背景和发展前景。著名 的BP神经网络学习法则就是在本书中由 Rumelhart提出的。
1965年M. Minsky和S. Papert在《感知机》
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 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
2.低潮期（1969-1982年）
神经网络理论研究水平的限制
计算机发展的冲击
1969年，Grossberg提出迄今为止最复杂
感知机是现代神经计算的出发 点。Block于1962年用解析法证明 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 知机的理论具有实际的意义，并 引发了60年代以感知机为代表的 第一次神经网络研究发展的高潮。
1961年，E．R．Caianiello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 方程式两部分组成。 1962年，M．Minsky和S.Papert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 数的学习机。 B．Widraw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， 但在学习法则上采用了最小二乘平均误差法。
人工神经元－－信息处理单元
人工神经元－－信息处理单元
信息输入
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
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》）
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神经网络的理论和应用现状
神经网络的理论和应用现状神经网络，是一种由多个简单的神经元组合而成的网络结构，用于模拟人类大脑的生物特性，并进行复杂的数据处理和分析。
近年来，随着计算机硬件的快速发展和深度学习算法的不断成熟，神经网络在人工智能的各个领域都得到了广泛的应用。
神经网络的基本原理可追溯至上世纪40年代。
当时，Warren McCulloch和Walter Pitts提出了一种基于生理学和心理学的理论模型，它将神经元视为简单的逻辑元素，并将它们连接起来构成了第一个神经网络。
此后，神经网络的研究逐渐发展成为一门完整的学科，涵盖了数学、生物学、电子工程等多个学科领域。
不仅如此，在数学上，人们也已经证明了神经网络在理论上与图灵机等计算模型等价。
神经网络的应用领域也日渐广泛。
其中，最为著名的是其在图像识别和自然语言处理等视觉和语音识别领域的应用。
在这些领域，神经网络往往被用于深度学习算法中，该算法通过训练神经网络的权重和偏置等参数，让网络自动学习和分类。
此外，神经网络也应用于金融、医疗、交通等更加广泛的领域，旨在解决各种复杂的问题。
在神经网络的研究和应用过程中，仍然存在着一些挑战。
例如，神经网络往往需要大量的数据集和计算资源支持，否则其准确率很难保证。
此外，过度的模型复杂度也可能导致过拟合的问题，从而降低神经网络的泛化能力。
除此之外，神经网络的一些决策因素也是难以控制的，导致其在一定程度上缺乏可解释性。
为了应对这些挑战，已经有很多研究人员开始探索不同的技术手段。
例如，一些研究者正在利用数据无关的特征和先验知识来增强神经网络的泛化能力；另一些研究则关注于解释神经网络的决策过程，以提高其可解释性。
此外，研究者也在尝试开发更加轻量化和可扩展的神经网络模型，以满足移动设备和边缘设备的应用需求。
总体来看，神经网络作为一种通用函数逼近器，已经成为人工智能的核心技术之一，拥有着广泛的应用前景。
尽管存在一些挑战和限制，但研究者们已经在不断地尝试解决这些问题，并逐渐推动着神经网络技术的发展和进步。
神经网络原理及BP网络应用实例
神经网络原理及BP网络应用实例摘要：本文主要对神经网络原理进行系统地概述,再列举BP网络在曲线逼近中的应用。
神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科，它是由大量的处理单元组成非线性的大规模自适应动力系统。
神经网络具有分布式存储、并行处理、高容错能力以及良好的自学习、自适应、联想等特点。
随着计算机的发展，目前已经提出了多种训练算法和网络模型，其中应用最广泛的是前馈型神经网络。
本文将介绍人工神经网络的基本概念、基本原理、BP神经网络、自适应竞争神经网络以及神经网络的应用改进方法。
关键字：神经网络；收敛速度；BP网络；改进方法The principle of neural network and the applicationexamples of BP networkAbstract：Neural network is a cross discipline which now developing very rapidly, it is the nonlinearity adaptive power system which made up by abundant of the processing units . The neural network has features such as distributed storage, parallel processing, high tolerance and good self-learning, adaptive, associate, etc. Currently various training algorithm and network model have been proposed , which the most widely used type is Feedforward neural network model. Feedforward neural network training type used in most of the method is back-propagation (BP) algorithm. This paper will introduces the basic concepts, basic principles, BP neural network, adaptive competitive neural network and the application of artificial neural network.Keywords：neural network，convergence speed，BP neural network，improving method1 神经网络概述1.1 生物神经元模型人脑是由大量的神经细胞组合而成的，它们之间相互连接。
神经网络教学设计方案
一、课程背景随着人工智能技术的飞速发展，神经网络作为其核心组成部分，已经成为计算机科学、机器学习等领域的重要研究方向。
为了让学生深入了解神经网络的基本原理、应用场景和开发技巧，本课程旨在通过理论与实践相结合的方式，使学生掌握神经网络的基本知识，并具备一定的神经网络应用开发能力。
二、课程目标1. 了解神经网络的起源、发展历程和基本概念。
2. 掌握神经网络的基本结构，包括感知器、多层感知器、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
3. 熟悉神经网络的学习算法，如梯度下降、反向传播等。
4. 能够使用Python等编程语言实现简单的神经网络模型。
5. 了解神经网络在实际应用中的挑战和解决方案。
三、课程内容1. 神经网络基础理论- 神经网络的历史与发展- 神经元的数学模型- 神经网络的层次结构2. 前馈神经网络- 感知器与多层感知器- 激活函数与损失函数- 梯度下降与反向传播算法3. 卷积神经网络（CNN）- 卷积层与池化层- CNN在图像识别中的应用- CNN的优化与训练技巧4. 循环神经网络（RNN）- RNN的基本结构- 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）- RNN在序列数据处理中的应用5. 神经网络应用开发- 使用Python实现神经网络模型- 神经网络模型训练与评估- 神经网络在实际问题中的应用案例四、教学方法1. 理论讲解：通过PPT、视频等形式，系统讲解神经网络的基本概念、原理和算法。
2. 实验操作：提供实验指导书，引导学生动手实现神经网络模型，加深对理论知识的理解。
3. 案例分析：分析神经网络在实际应用中的案例，帮助学生理解神经网络的实用价值。
4. 小组讨论：组织学生进行小组讨论，激发学生的学习兴趣，培养团队合作能力。
5. 在线资源：推荐相关在线课程、论文和开源代码，方便学生自主学习和拓展知识。
五、考核方式1. 平时成绩：包括实验报告、课堂表现等，占总成绩的30%。
神经网络的理论研究及应用
神经网络的理论研究及应用随着技术的不断进步，人工智能应用已经渗透到了我们生活的方方面面。
而人工智能中最基础、最核心的一个概念，便是神经网络了。
今天，我们就来探讨一下神经网络的理论研究及应用。
1. 什么是神经网络？神经网络是一种模拟人脑的信息处理方式，它是由许多复杂的节点组成，在这些节点之间相互连接和传输信息，从而达到人脑的处理方式。
神经网络最初是以人脑的神经元为模板设计出来的。
人脑中有大量的神经元，这些神经元之间通过神经纤维相互连接，从而构成了一个复杂的神经网络。
神经网络可以对信息进行学习、归纳和分类，进而实现人工智能领域中的各种任务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。
2. 神经网络的结构神经网络包括三个主要的层次，分别是输入层、隐藏层和输出层。
其中，输入层主要接受外部的输入信息，隐藏层对输入信息进行处理和加工，输出层则输出最终的结果。
不同的神经网络结构也会有不同的层数和连接方式。
例如，一种常见的神经网络结构是卷积神经网络（CNN），它主要用于图像和视频处理领域。
它的网络结构层数较深，隐藏层之间的连接方式比较复杂，能够有效地抽取图像的特征，从而实现图像的分类和识别。
3. 神经网络的学习方式神经网络不是一开始就能够有效地完成任务，它需要不断的学习和调整，从而达到更好的性能表现。
神经网络的学习方式主要有两种：监督学习和无监督学习。
监督学习是指给出输入和期望的输出，并通过最小化计算出来的输出和期望输出之间的误差，来调整网络的权重和偏差，从而不断地提高神经网络的准确性。
无监督学习是指让神经网络在没有标签的情况下，通过学习输入信息的统计特性，自动构建结构和提取特征。
无监督学习比较适合于处理无标签的大量数据，例如聚类、降维等任务。
4. 神经网络的应用场景神经网络在各种领域都有广泛的应用，包括：4.1 图像识别与分类神经网络在图像识别和分类领域有广泛的应用。
例如，通过训练神经网络来识别手写数字，可以做到比较高的准确率。
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12
生物神经元
以上是从宏观上分析了人脑信息处理特点。从信息系统研究的观 点 出发，对于人脑这个智能信息处理系统，有如下一些固有特征：
(1)并行分布处理的工作模式。 实际上大脑中单个神经元的信息处理速度是很慢的，每次约
1毫秒(ms)，比通常的电子门电路要慢几个数量级。每个神经元 的处理功能也很有限，估计不会比计算机的一条指令更复杂。
2
引言
人工神经网络（简称神经网络，Neural Network）是模 拟人脑思维方式的数学模型。
神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提 出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为。神经网络反 映了人脑功能的基本特征，如并行信息处理、学习、联想、模 式分类、记忆等。
20 世 纪 80 年 代 以 来 ， 人 工 神 经 网 络 （ ANN ， Artificial Neural Network）研究取得了突破性进展。神经 网络控制是将神经网络与控制理论相结合而发展起来的智能控 制方法。它已成为智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非 线性、不确定、未知经元
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
4
生物神经元
单个神经元的解剖图
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。
5
生物神经元
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。
树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。 神经元细胞体将接收到的所有信号进行简单地处理后，由轴突输出。 神经元的轴突与另外神经元神经末梢相连的部分称为突触。
(2)突触接触间隙的变化。在突触表面有许多形状各异 的小凸芽，调节其形状变化可以改变接触间隙，并影响传 递效率。
8
生物神经元
(3)突触的发芽。当某些神经纤维被破坏后，可能 又会长出新芽，并重新产生附着于神经元上的突 触．形成新的回路。由于新的回路的形成，使得结合 模式发生变化，也会引起传递效率的变化。
3
生物神经元
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。
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。
6
生物神经元
神经元的构成： （1）细胞体（主体部分）：包括细胞质、细胞膜和细胞核； （2）树突：用于为细胞体传入信息； （3）轴突：为细胞体传出信息，其末端是轴突末梢，含传递信息的化学 物质； （4）突触：是神经元之间的接口（104~105个/每个神经元）。
通过树突和轴突，神经元之间实现了信息的传递。
7
生物神经元
神经元之间的联系主要依赖其突触的联接作用。这 种突触的联接是可塑的，也就是说突触特性的变化是受到 外界信息的影响或自身生长过程的影响。生理学的研究归 纳有以下几个方面的变化：
(1)突触传递效率的变化。首先是突触的膨胀以及由此 产生的突触后膜表面积扩大，从而突触所释放出的传递物 质增多，使得突触的传递效率提高。其次是突触传递物质 质量的变化，包括比例成分的变化所引起传递效率的变化 。
(4)突触数目的增减。由于种种复杂环境条件的刺 激等原因，或者由于动物本身的生长或衰老，神经系 统的突触数目会发生变化，并影响神经元之间的传递 效率。
9
生物神经元
神经元对信息的接受和传递都是通过突触来进行的。 单个神经元可以从别的细胞接受多个输入。由于输入分布于 不同的部位，对神经元影响的比例(权重)是不相同的。另外，各 突触输入抵达神经元的先后时间也不一祥。因此，一个神经元接 受的信息，在时间和空间上常呈现出一种复杂多变的形式，需要 神经元对它们进行积累和整合加工，从而决定其输出的时机和强 度。正是神经元这种整合作用，才使得亿万个神经元在神经系统 中有条不紊、夜以继日地处理各种复杂的信息，执行着生物中枢 神经系统的各种信息处理功能。 多个神经元以突触联接形成了一个神经网络。研究表明，生 物神经网络的功能决不是单个神经元生理和信息处理功能的简单 叠加，而是一个有层次的、多单元的动态信息处理系统。 它们有其独特的运行方式和控制机制，以接受生物内外环境 的输入信息，加以综合分折处理，然后调节控制机体对环境作出 适当的反应。
第四章 神经网络的基本理 论
1
引言
模糊控制从人的经验出发，解决了智能控制中人类语言的描述和推 理问题，尤其是一些不确定性语言的描述和推理问题，从而在机器模拟 人脑的感知、推理等智能行为方面迈出了重大的一步。
模糊控制在处理数值数据、自学习能力等方面还远没有达到人 脑的境界。人工神经网络从另一个角度出发，即从人脑的生理学和心理 学着手，通过人工模拟人脑的工作机理来实现机器的部分智能行为。
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生物神经元
神经元具有如下功能： • (1) 兴奋与抑制：如果传入神经元的冲动经整合后使
细胞膜电位升高，超过动作电位的阈值时即为兴奋状 态，产生神经冲动，由轴突经神经末梢传出。如果传 入神经元的冲动经整合后使细胞膜电位降低，低于动 作电位的阈值时即为抑制状态，不产生神经冲动。 • (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。