第四章cpn人工神经网络
人工神经网络基础与应用-幻灯片(1)
4.4.2 根据连接方式和信息流向分类
反馈网络
y1 y2 ... y n 特点
仅在输出层到输入层存在反 馈，即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，故 可用来存储某种模式序列。
应用
x 1 x 2 .... xn
神经认知机，动态时间序列 过程的神经网络建模
25
4.4.2 根据连接方式和信息流向分类
w ij : 从ui到xj的连接权值（注意其下标与方向）；
s i : 外部输入信号；
y i : 神经元的输出
18
4.3.2 人工神经元的激励函数
阈值型 f １ ０
分段线性型
f
f max k
f
Neit10
Nei t0 Nei t0
Net i
0
0NietNie0 t
fNiet kNietNie0tNie0tNietNi1 et
典型网络
回归神经网络（RNN）
x 1 x 2 .... xn
27
第4.5节 人工神经网络的学习
连接权的确定方法： （1）根据具体要求，直接计算出来，如Hopfield网络作 优化计算时就属于这种情况。 （2）通过学习得到的，大多数人工神经网络都用这种方 法。
学习实质： 针对一组给定输入Xp (p=1,2,…, N )，通过学习使网络动态 改变权值，从而使其产生相应的期望输出Yd的过程。
树 突
细胞核 突
触
细胞膜 细胞体
轴 突
来自其 它细胞 轴突的 神经末 稍
神经末稍
11
4.2.1 生物神经元的结构
突触：是神经元之间的连接 接口。一个神经元，通过其 轴突的神经末梢，经突触与 另一个神经元的树突连接， 以实现信息的传递。
《人工神经网络》课件
动量法：在梯度下降法的基础上，引入动量项，加速收敛速 度
添加项标题
RMSProp：在AdaGrad的基础上，引入指数加权移动平 均，提高了算法的稳定性和收敛速度
添加项标题
随机梯度下降法：在梯度下降法的基础上，每次只使用一个 样本进行更新，提高了训练速度
添加项标题
AdaGrad：自适应学习率算法，根据历史梯度的平方和来 调整学习率，解决了学习率衰减的问题
情感分析：分析文本中的情感 倾向，如正面评价、负面评价 等
推荐系统
推荐系统是一种基于用户历史行为 和偏好的个性化推荐服务
推荐算法：协同过滤、深度学习、 矩阵分解等
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
应用场景：电商、社交媒体、视频 网站等
应用效果：提高用户满意度、增加 用户粘性、提高转化率等
Part Six
类型：Sigmoid、 Tanh、ReLU等
特点：非线性、可 微分
应用：深度学习、 机器学习等领域
权重调整
权重调整的目的：优化神经网络的性能 权重调整的方法：梯度下降法、随机梯度下降法等 权重调整的步骤：计算损失函数、计算梯度、更新权重 权重调整的影响因素：学习率、批次大小、优化器等
Part Four
《人工神经网络》PPT 课件
,
汇报人：
目录
01 添 加 目 录 项 标 题 03 神 经 网 络 基 础 知 识 05 神 经 网 络 应 用 案 例 07 未 来 发 展 趋 势 与 挑 战
02 人 工 神 经 网 络 概 述 04 人 工 神 经 网 络 算 法 06 神 经 网 络 优 化 与 改 进
深度学习算法
卷积神经网络（CNN）：用于图像处理和识别 循环神经网络（RNN）：用于处理序列数据，如语音识别和自然语言处理 长短期记忆网络（LSTM）：改进的RNN，用于处理长序列数据 生成对抗网络（GAN）：用于生成新数据，如图像生成和文本生成
CPN神经网络
三.CPN网络学习和工作规则
假定输入层有N个神经元，P个连续值的输入模式为 Ak (a1k , a2k , aNk )，竞 争层有Q个神经元，对应的二值输出向量为 Bk (b1k ,b2k , bQk ) ，输出层有M个 神经元，其连续值的输出向量为 C'k (c1'k ,c2'k , cM'k ) ， 目标输出向量为
N
Wg max aik w ji max s j
j1,2, ,Q i1
j1,2, ,Q
将神经元g的输出设定为1，其余竞争层神经元的输出设定为0：
1 b j 0
jg jg
(6)将连接权向量 Wg 按照下式进行修正：
wgi(t 1) wgi(t) (aik wgi(t)) i 1,2, , N
二.CPN网络结构
CPN网络的基本思想是，由输入层至输出层，网络按照SOM学习 规则产生竞争层的获胜神经元，并按这一规则调整相应的输入层至竞争 层的连接权；由竞争层到输出层，网络按照基本竞争型网络学习规则， 得到各输出神经元的实际输出值，并按照有教师型的误差校正方法，修 正由竞争层到输出层的连接权。经过这样的反复学习，可以将任意的输 入模式映射为输出模式。
if P(i,:)==[0 0 0] P(i,:)=P(i,:);
else P(i,:)=P(i,:)/norm(P(i,:));
end end
四.CPN神经网络实例
%开始训练 while epoch>0 for j=1:29
%归一化正向权值w for i=1:13 w(i,:)=w(i,:)/norm(w(i,:)); s(i)=P(j,:)*w(i,:)'; end
《人工神经网络》课件
拟牛顿法
改进牛顿法的不足，使用正定矩阵近 似Hessian矩阵，提高优化效率。
共轭梯度法
结合梯度下降法和共轭方向的思想， 在每一步迭代中选择合适的共轭方向 进行搜索。
遗传算法
模拟生物进化过程的优化算法，通过 选择、交叉、变异等操作寻找最优解 。
正则化技术
L1正则化
对权重参数的绝对值进行惩罚总结词
自然语言处理是利用人工神经网络对自然语言文本进行分析和处理的技术。
详细描述
自然语言处理是实现人机文本交互的关键技术之一，通过训练神经网络对大量文本数据进 行学习，可以实现对文本的自动分类、情感分析、机器翻译等功能。
具体应用
在社交媒体领域，自然语言处理技术可以用于情感分析和舆情监控；在新闻媒体领域，可 以用于新闻分类和摘要生成；在机器翻译领域，可以用于实现多语言之间的自动翻译。
06
人工神经网络的未 来展望
新型神经网络模型的研究
持续探索新型神经网络模型
随着技术的不断发展，新型神经网络模型的研究将不断涌现，以解决传统模型无法处理 的复杂问题。这些新型模型可能包括更复杂的拓扑结构、更高效的参数优化方法等。
结合领域知识进行模型设计
未来的神经网络模型将更加注重与领域知识的结合，以提高模型的针对性和实用性。例 如，在医疗领域，结合医学影像和病理学知识的神经网络模型能够更准确地辅助医生进
THANKS
感谢您的观看
文字、人脸等目标的技术。
02 03
详细描述
图像识别是人工神经网络应用的重要领域之一，通过训练神经网络对大 量图像数据进行学习，可以实现对图像的自动分类、目标检测、人脸识 别等功能。
具体应用
在安防领域，图像识别技术可以用于人脸识别和视频监控；在医疗领域 ，可以用于医学影像分析；在电商领域，可以用于商品图片的自动分类 和检索。
人工神经网络基础文档资料
<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。
32
<1> 层次型神经网络
（2）层内有互联的前向神经网络 在前向神经网络中有 的在同一层中的各神经元相互有连接,通过层内神经元的 相互结合，可以实现同一层内神经元之间的横向抑制或兴 奋机制，这样可以限制每层内能同时动作的神经元数，或 者把每层内的神经元分为若干组，让每组作为一个整体来 动作。
41
<2> 神经网络的学习规则
2、纠错式学习— Delta(δ)学习规则
首先我们考虑一个简单的情况：设某神经网络的输 出层中只有一个神经元i，给该神经网络加上输入，这样 就产生了输出yi(n)，称该输出为实际输出。
对于所加上的输入，我们期望该神经网络的输出为
d(n),称为期望输出或目标输出（样本对里面包含输入和
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。
3
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。
在互连网络模型中，任意两个神经元之间都可能有相互 连接的关系。其中，有的神经元之间是双向的，有的是单 向的。
Hopfield网络、Boltzman机网络属于这一类。
35
<2> 互联型神经网络
在无反馈的前向网络中，信号一旦通过某个神经元，过 程就结束了。而在互连网络中，信号要在神经元之间反复往 返传递，神经网络处在一种不断改变状态的动态之中。从某 个初始状态开始，经过若干次的变化，才会到达某种平衡状 态，根据神经网络的结构和神经元的特性，还有可能进入周 期振荡或其它如浑沌等平衡状态。
人工神经网络原理第4章习题参考答案
1. 试比较BP 学习算法与感知机学习算法的异同。
同：两种学习算法均基于纠错学习规则，采用有指导的学习方式，根据来自输出节点的外部反馈（期望输出）调整连接权，使得网络输出节点的实际输出与外部的期望输出一致。
异：感知机学习算法中，隐含层处理单元不具备学习能力，其模式分类能力仍然非常有限；而BP 学习算法采用非线性连续变换函数，使隐含层神经元具有了学习能力。
BP 学习算法基于最小均方误差准则，采用误差函数按梯度下降的方法进行学习，其学习过程分为模式顺传播，误差逆传播、记忆训练、学习收敛4个阶段。
2. 试述BP 神经网络有哪些优点和缺点。
优点：具有良好的非线性映射能力、泛化能力和容错能力。
缺点：学习算法的收敛速度慢；存在局部极小点；隐含层层数及节点数的选取缺乏理论指导；训练时学习新样本有遗忘旧样本的趋势。
3. 试举例说明BP 神经网络擅长解决哪些问题，并针对一个具体应用实例，描述BP 神经网络解决该问题的具体方案。
擅长解决函数拟合问题（例如，拟合多项式函数），线性与非线性的分类问题（例如，疾病病例分类），预测问题（例如，房屋价格预测），模式识别问题（例如，手写数字识别）。
具体应用实例及解决方案略。
4. 请给出一个BP 神经网络的具体应用实例。
略。
5. 什么是BP 神经网络的泛化能力？如何提高BP 神经网络的泛化能力？BP 神经网络的泛化能力是指BP 神经网络对未训练样本的逼近程度或对于未知数据的预测能力。
即：BP 神经网络学习训练完成后会将所提取的样本模式对中的非线性映射关系存储在网络连接权向量中，在其后的正常工作阶段，当向BP 神经网络输入训练时未曾见过的数据时，BP 神经网络也能够完成由输入模式到输出模式的正确映射。
提高BP 神经网络泛化能力的方法包括： 1) 增加训练集中的样本数； 2) 适当减少隐藏节点个数；3) 增加网络结构中的因子数（考虑更多可能影响结果的因子作为额外的输入项）； 4) 对于选取的数据样本，要尽量保证包含拐点处的数据样本，同时尽可能保证相邻样本的变化率小于误差精度要求。
第4章 CHNN 人工神经网络课件
当这项最小时，则它就表示访问 N 个城市的最短距 离。由此得到网络能量函数的第四项
D 2
N
x 1
NN
y 1 i1
d
xy xi
(
y
, i 1
y
,i
1)
式中，D/2 为系数。
能量函数表达式
网络能量函数的最后表达式
N N 1 N
E A B xi xj
2 2 x1 i1 ji1
城市
A
0
0
0
1
0
B
1
0
0
0
0
C
0
0
0
0
1
D
0
1
0
0
0
E
0
0
1
0
0
约束条件和最优条件
矩阵的每个元素对应于神经网络中的每个神经 元，则这个问题可用N2=52=25个神经元组成的 Hop-field网络来求解。 问题的约束条件和最优条件如下： (1) 一个城市只能被访问一次=>换位矩阵每行只 有一个“1”。 (2) 一次只能访问一个城市=>换拉矩阵每列只有 一个“1”。 ( 3) 总共有N个城市=>换位矩阵元素之和为N。 (4) 求巡回路径最短=>网络能量函数的最小值对 应于TSP的最短路径。
（2） 按式（2-378）求出各神经元的输出
u xi
(t0
)
1 2
1
tanh(uxi (t0 u0
))
迭代续1
(3)．
将
xi
(t0
) 代入式（2-377）求得
du xi dt
。
t t0
(4)． 求下一时刻的状态量
人工神经网络简介
人工神经网络简介1 人工神经网络概念、特点及其原理 (1)1.1人工神经网络的概念 (1)1.2人工神经网络的特点及用途 (2)1.3人工神经网络的基本原理 (3)2 人工神经网络的分类及其运作过程 (5)2.1 人工神经网络模式的分类 (5)2.2 人工神经网络的运作过程 (6)3 人工神经网络基本模型介绍 (6)3.1感知器 (7)3.2线性神经网络 (7)3.3BP（Back Propagation）网络 (7)3.4径向基函数网络 (8)3.5反馈性神经网络 (8)3.6竞争型神经网络 (8)1 人工神经网络概念、特点及其原理人工神经网络（Artificial Neural Networks，简记作ANN），是对人类大脑系统的一阶特征的一种描述。
简单地讲，它是一个数学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程序来模拟，是人工智能研究的一种方法。
1.1人工神经网络的概念利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然的理想。
自从有了能够存储信息、进行数值运算和逻辑运算的电子计算机以来，其功能和性能得到了不断的发展，使机器智能的研究与开发日益受到人们的重视。
1956年J.McCart冲等人提出了人工智能的概念，从而形成了一个与神经生理科学、认知科学、数理科学、信息论与计算机科学等密切相关的交叉学科。
人工神经网络是人工智能的一部分，提出于50年代，兴起于80年代中期，近些年已经成为各领域科学家们竞相研究的热点。
人工神经网络是人脑及其活动的一个理论化的数学模型，它由大量的处理单元通过适当的方式互联构成，是一个大规模的非线性自适应系统，1998年Hecht-Nielsen曾经给人工神经网络下了如下定义：人工神经网络是一个并行、分层处理单元及称为联接的无向信号通道互连而成。
这些处理单元（PE-Processing Element）具有局部内存，并可以完成局部操作。
每个处理单元有一个单一的输出联接，这个输出可以根据需要被分支撑希望个数的许多并联联接，且这些并联联接都输出相同的信号，即相应处理单元的信号。
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(3)确定竞争获胜神经元。 确定竞争获胜神经元。 网络的竞争算法不设优胜邻域， (4)CPN网络的竞争算法不设优胜邻域，因此只调整获胜神经元的内 )CPN 网络的竞争算法不设优胜邻域 星权向量， 星权向量，调整规则为
CPN网络的应用 4.4.4 CPN网络的应用
H
C1
C2
C3
C4
…
L S (a)烟叶颜色样本 烟叶颜色样本 H S L (b)CPN 网络
(4.18) 18)
ok由下式计算
ok (t ) = ∑ w jk y j
k =1
l
(4.19)
ok (t ) = w j *k y j * = w j *k
(4.20)
CPN的学习算法 4.4.2 CPN的学习算法
W jk (t + 1) = W jk ( t ) + β (t )[ d k − o k (t )]
对 偶 传 播 神 经 网 络
CPN网运行过程 CPN网运行过程
o1
…
ok
…
ol
o1 W 1○
…
ok
…
ol
对 偶 传 播 神 经 网 络
W 1○
W k○
Wl
○
yj*…Wk○Wl○…
y1○ V1
y2○
…
○ ym
Vm
y1○ V1
y2○
…
y j*
○ ym
Vm
○
x1
…
○
xi
…
○
xn
○
x1
…
○
xi
…
○
xn
(a)竞争产生获胜节点
(4)重复步骤(1)至步骤(3)直到下降至0。 重复步骤( 至步骤( 直到下降至0
(4.20)
j ≠ j* j= j
*
(4.21)
4.4.3 对偶传播神经网络
双获胜节点CPN CPN网 4.4.3.1 双获胜节点CPN网
输入模式 → … → （1 0 0 1 0 0 1 0 0） → (a)训练集 训练集 (b)训练时单节点获胜 训练时单节点获胜 → (c)运 行时对复合模式 运 双 节点获胜 → 期望输出 （1 0 0 1 0 0 1 0 0） 输 入模式 期 望输出 →
4.4对偶传播神经网络 4.4对偶传播神经网络
1987年 美国学者Robert Hecht-Nielsen提出 1987年，美国学者Robert Hecht-Nielsen提出 对偶传播神经网络模型(Counter (Counter对偶传播神经网络模型(Counter-Propagation Network，缩写为CPN) Network，缩写为CPN)
CPN的学习算法 4.4.2 CPN的学习算法
第二阶段采用外星学习算法对隐层至输出层的外星权向量进行训 步骤如下： 练，步骤如下： ˆ ˆ j=1 ,m， (1)输入一个模式对Xp,dp，计算净输入net = V jT X ， j=1,2,…,m，
j
对 偶 传 播 神 经 网 络
(2)确定竞争获胜神经元，使 确定竞争获胜神经元，
4.4.1 网络结构与运行原理
d1
… …
dk ok
… …
dl ol
对 偶 传 播 网 络
o1 W 1○
W k○
Wl
○
yj
…
输出层
y 1○ V1
y 2○
…
○
○ ym
Vm
竞争层
○
x1
○
x2
…
○
xi
…
○
x n -1
○
xn
输入层
网络各层的数学描述如下： 网络各层的数学描述如下：
X＝(x1,x2,…,xn)T Y＝(y1,y2,…,ym)T，yi∈{0,1}，i=1,2, ,m =1,2,… O＝(o1,o2,…,ol)T d＝(d1,d2,…,dl)T V=(V1,V2,…,Vj,…,Vm) W=(W1,W2,…,Wk,…,Wl)
(b)获胜节点外星向量决定输出
CPN的学习算法 4.4.2 CPN的学习算法
第一阶段用竞争学习算法对输入层至隐层的内 星权向量进行训练，步骤如下： 星权向量进行训练，步骤如下：
对 偶 传 播 神 经 网 络
之间的初始值， (1)将所有内星权随机地赋以0～1之间的初始值，并归一化为单位长 将所有内星权随机地赋以0 训练集内的所有输入模式也要进行归一化。 度，训练集内的所有输入模式也要进行归一化。
对 偶 传 播 神 经 网 络
j = 1,2 ,...,m k = 1, 2 ,..., l
(4.18)
ok (t ) = w j *k y j * = w j *k
外星权向量调整规则: 外星权向量调整规则:
W jk (t ) W jk (t + 1) = W jk (t ) + β (t )[ d k − w jk (t )]
y
j
0 = 1
j ≠ j* j = j*
(4.17) 17)
(3)调整隐层到输出层的外星权向量，调整规则为 调整隐层到输出层的外星权向量，
W jk (t + 1) = W jk (t ) + β ( t )[ d k − o k ( t )]
j = 1,2 ,...,m k = 1, 2 ,..., l
ˆ ˆ ˆ W j * (t + 1) = W j * (t ) + η (t )[ X − W j * (t )]
重复步骤( 至步骤( 直到下降至0 需要注意的是， (5)重复步骤(2)至步骤(4) 直到下降至0 。需要注意的是，权向量经 过调整后必须重新作归一化处理。 过调整后必须重新作归一化处理。
4.4.3.2 双向CPN网 双向CPN网 CPN
X′
Y
Y = f (X ) X ’ = f(Y ’)
○
○ ○
…
○
○ ○ ○
○… ○
○ ○
…
○
○
X
…
○
Y′
…
○
当向网络输入( 网络输出为( 当向网络输入(X,0 )时，网络输出为(Y,0 )；当向网络 输入( 网络输出为( 当向网络输入( 输入(0,Y’ ‘)时，网络输出为(0,X ’)，当向网络输入(X,Y ’)时， 网络输出为( 网络输出为(Y,X ’ )。