第四章 计算智能1 人工智能课程 北京大学
北京大学人工智能课程教学改革与实践
3计算机教育Computer Education第 10 期2019 年 10 月 10 日中图分类号：G6420 引 言北京大学是我国最早开展人工智能教育和研究的单位之一，已有三十多年的历史，自北京大学2002年在国内率先创办“智能科学系”以及2003年率先设立我国“智能科学与技术”本科专业以来，人工智能领域的教育和研究再次迈上一个新台阶。
在人工智能课程建设方面，北京大学探索和革新一直持续推进。
本文所涉及的人工智能课程教学改革和实践，是在人工智能领域发展的新形势下提出和推动的。
人工智能领域在取得多个技术突破之后，开始进入快速发展期，在理论和应用两方面均取得长足进步。
2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》[1]，标志着发展人工智能成为我国的国家战略。
阶段性目标包括：① 到2020年，中国技术和应用层面的AI 企业与世界先进水平同步，核心产出规模超过1 500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元；初步建立部分领域的AI 伦理规范和政策法规；② 到2025年，中国的基础理论有重要突破；技术和应用层面的企业接近国际领先水平，核心产业规模超过 4 000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元；初步建立AI 法律法规、伦理规范和政策体系，形成AI 安全评估和管控能力；③到2030年，基础、技术和应用全面突破，中国成为世界AI 的创新中心。
然而，随着人工智能的飞速发展以及在人们生产生活的广泛深入渗透，现阶段呈现出专业人才极度短缺的现状。
为此，教育部2018年4 月制定了《高等学校人工智能创新行动计划》[2]，其核心目标之一是推动高校人工智能领域科技创新体系的优化和人工智能领域人才培养体系的完善。
统计数据表明，2017年前10个月内，AI 人才需求量已经达到2016年的近2倍，2015年的 5.3倍，人才需求直线上升，年复合增长率超200% [3]。
2019年5月，《中国新一代人工智能发展报告 2019》（中英文版）在上海发布，数据显示我国在人工智能领域多个方面取得了快速进步[4]。
《计算智能》课件
计算智能的挑战与
限制
分析了当前计算智能面临的主要 挑战和限制，如数据质量、算法 可解释性、隐私保护等。
展望
未来发展方向
探讨了计算智能未来的发展趋势和研究方向，如深度学习、强化学 习、迁移学习等。
与其他技术的融合
讨论了计算智能与物联网、云计算、边缘计算等技术的融合，以及 它们在智能制造、智慧城市等领域的应用前景。
应用领域
人工神经网络在模式识别、图像处理、语音识别、自然语言处理等领域 有广泛应用。
模糊逻辑
总结词
模糊逻辑是一种处理不确定性、不完全性和模糊性的逻辑方法，通过引入模糊集合和模糊推理规则，实现对模糊信息 的处理。
详细描述
模糊逻辑通过将经典集合论中的确定性边界扩展到模糊边界，允许元素同时属于多个集合，从而更准确地描述现实世 界中的模糊现象。模糊逻辑在控制系统、决策支持系统、专家系统等领域有广泛应用。
详细描述
推荐系统广泛应用于电子商务、在线视频、社交媒体等领域。通过分析用户的购买记录、浏览历史和 兴趣爱好等信息，推荐系统可以为用户推荐相关商品、视频或朋友，提高用户体验和满意度。
机器人控制
总结词
机器人控制技术利用计算智能实现对机器人的精确控制，使机器人能够完成复杂任务。
详细描述
机器人控制技术广泛应用于工业制造、医疗护理、航空航天等领域。在工业制造中，智 能机器人可以自动化地完成生产线上的任务，提高生产效率；在医疗护理中，机器人可 以帮助医生进行手术操作或为病人提供护理服务；在航空航天中，机器人可以协助宇航
法律法规制定
为规范人工智能的发展和应用，需要制定相应的法律法规，明确人工智能的合法地位和责任归属，为人工智能技 术的发展和应用提供法律保障。
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《人工智能》课程教学大纲.doc
《人工智能》课程教学大纲课程代码：H0404X课程名称：人工智能适用专业：计算机科学与技术专业及有关专业课程性质：本科生专业基础课﹙学位课﹚主讲教师：中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授总学时：40学时﹙课堂讲授36学时，实验教学4学时﹚课程学分：2学分预修课程：离散数学，数据结构一.教学目的和要求：通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。
人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关，常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。
一个智能系统必须感知它的环境，与其它Agent和人类交互作用，并作用于环境，以完成指定的任务。
人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。
这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。
此外，人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。
这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。
通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。
二.课程内容简介人工智能的主要讲授内容如下：1.叙述人工智能和智能系统的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。
2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。
3.讨论高级知识推理，涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。
4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。
计算智能课程教学大纲-北京大学
《计算智能》课程教学大纲开课目的：本课程系统地讲授计算智能的有关理论、技术及其主要应用，并给学生们全面地介绍计算智能研究的前沿领域与最新进展。
通过本课程的学习，要求学生系统地掌握计算机智能的基本内容与方法，了解计算智能的主要应用领域。
开课基础：学习本课程之前，要求学生已经选修过《高等数学》，《计算机基础与算法》《人工智能基础》和《模式识别基础》等课程。
教学方式：课堂讲授为主，专题讨论为辅。
考试方式：笔试（闭卷）。
成绩组成：作业占40%，期中考试占20%，期末考试占40%。
授课老师：谭营北京大学信息科学与技术学院智能科学系教授课程内容与学时分配：第一章 计算智能概论(3学时)术语介绍传统人工智能计算智能计算智能的主要内容与分类主要应用领域第二章 人工神经网络 (6学时)人工神经元与感知器模型前向多层网络径向基函数网络反馈神经网络SOM网络第三章 支撑向量机理论 (6学时)VC维学习过程的一致性结构风险最小归纳原理支撑向量机核函数第四章 自适应提升算法 (3学时)提升算法自适应提升算法算法的性能分析第五章 进化计算与遗传算法 (6学时) 遗传进化的基本原理遗传算法及其数学基础遗传算法的改进进化计算的理论与分析组合优化与多目标优化第六章 模拟退火算法(3学时)随机模拟退火算法玻尔兹曼机确定性退火算法第七章 群体智能优化算法(9学时)蚁群算法粒子群算法典型应用介绍第八章人工免疫(6学时)生物免疫机理人工免疫网络模型免疫学习算法克隆算法人工免疫系统第九章 模糊集与模糊信息处理(6学时) 模糊数学基础模糊逻辑与模糊推理模糊控制原理模糊控制系统的分析和设计模糊模式聚类与识别第十章 粗糙集理论与粒度计算(3学时) 粗糙集与模糊集知识的约简和依赖性信息粒度概念粒度计算及其应用第十一章 计算智能的未来发展 (3学时)目前计算智能的研究成果计算智能的发展动力未来的发展方向教材与参考书（作者、书名、出版社及出版年）：1、Andries P. Engelbrecht, Computational Intelligence: An Introduction,Wiley, New York, 2002. ISBN 0-470-84870-7.2、丁永生 编著，《计算智能——理论、技术与应用》，科学出版社，2004.8.ISBN7-03-013902-X. P.481.3、徐宗本，张讲社，郑亚林， 编著，《计算智能中的仿生学：理论与算法》，科学出版社，2003.5，ISBN7-03-010792-6. P.315.4、徐宗本，编著，《计算智能（第一册）---模拟进化计算》，高等教育出版社，2004.2，ISBN7-04-013839-5. P.141.5、王国俊，编著，《计算智能（第二册）---词语计算与Fuzzy集》，高等教育出版社，2005.2，ISBN7-04-016032-3. P.106.6、罗四维，著，《大规模人工神经网络理论基础》，清华大学出版社和北方交通大学出版社，2004.2，ISBN7-81082-174-1. P.177.7、褚蕾蕾，陈绥阳，周梦编著，《计算智能的数学基础》，科学出版社，20028、史忠植 编著，《知识发现》，清华大学出版社，2002.1。
大学人工智能课程大纲2023
大学人工智能课程大纲2023第一章：引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门前沿的学科，正逐渐融入我们的生活和工作中。
本课程的目标是为大学生提供全面的人工智能教育，培养学生在人工智能领域的理论知识和实践技能，以适应并引领未来的发展。
第二章：课程背景在信息技术高速发展的背景下，人工智能已经成为当今社会的热门话题。
掌握人工智能的基本概念和应用技术，对于每个大学生都非常重要。
本课程旨在为学生提供系统、全面的人工智能学习机会，培养学生在人工智能领域的核心能力。
第三章：课程目标本课程的主要目标如下：1. 理解人工智能的基本概念和原理；2. 学习常见的人工智能技术和算法；3. 掌握人工智能在实际问题中的应用方法；4. 培养学生的创新能力和团队合作精神。
第四章：课程内容与安排1. 人工智能概论- 人工智能的定义与历史发展 - 人工智能的基本概念与分类 - 人工智能的伦理和社会影响2. 机器学习- 监督学习与无监督学习- 决策树与逻辑回归- 支持向量机与神经网络3. 深度学习与神经网络- 深度学习的基本概念与结构 - 卷积神经网络与循环神经网络 - 遗传算法与深度强化学习4. 自然语言处理- 词向量与语言模型- 文本分类与情感分析- 机器翻译与问答系统5. 计算机视觉- 图像特征提取与图像分类- 目标检测与图像生成- 人脸识别与行为分析6. 人工智能的应用- 智能推荐与广告系统- 人工智能在医疗领域的应用- 自动驾驶与智能机器人第五章：教学方法与评价方式1. 教学方法- 理论授课：讲授人工智能的基本理论知识和应用技术；- 实践操作：进行编程实验和案例分析，培养学生在人工智能领域的实践能力；- 课堂讨论：引导学生思考和交流，促进团队合作和创新思维。
2. 评价方式- 平时表现：包括课堂参与、作业完成情况等；- 实验报告：对编程实验结果进行分析和总结；- 期末考试：对学生对人工智能知识的综合掌握情况进行评估。
人工智能讲稿 计算智能(1)
第四章计算智能(1)教学内容：本章讨论计算智能所涉及的领域和范围，计算智能的含义及它与传统的人工智能的区别。
介绍人工神经网络的由来、特性、结构、模型和算法；神经网络的表示和推理。
简要地介绍模糊数学的基本概念、运算法则、模糊逻辑推理和模糊判决等。
教学重点：计算智能；人工神经网络的结构、模型和算法，以及表示和推理。
教学难点：人工神经网络的结构、算法和推理；模糊数学的运算法则和模糊逻辑推理。
教学方法：课堂教学为主。
适当提问，加深学生对概念的理解。
教学要求：通过对本章的学习，使学生掌握人工神经网络的结构、模型和算法，了解计算智能所涉及的领域和范围，了解人工神经网络的特性、表示和推理，了解模糊数学的基本概念、运算法则、模糊逻辑推理和模糊判决等。
4.1概述教学内容：本节介绍计算智能所涉及的领域和范围，计算智能的含义及其与传统人工智能的区别。
贝兹德克提出的“ABC”，及它与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。
教学重点：计算智能的含义及其与传统的人工智能的区别。
教学难点：“ABC”及其与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。
教学方法：课堂教学。
教学要求：掌握计算智能的含义，了解计算智能与传统的人工智能有何区别。
了解贝兹德克提出的“ABC”及其与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。
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。
计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进化计算和人工生命等领域，它的研究和发展正是反映了当代科学技术多学科交叉与集成的重要发展趋势。
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）。
北大人工智能课程设置
北京大学的人工智能课程设置，主要包括以下几个方面：
1. 人工智能专业课程：包括人工智能导论、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
这些课程是人工智能专业的基础课程，涵盖了人工智能的基本概念、算法、技术及应用。
2. 数学基础课程：包括概率论、统计学、线性代数、微积分等。
这些课程为人工智能专业提供了数学基础，是进行人工智能研究和应用的重要支撑。
3. 编程基础课程：包括Python编程、数据结构与算法等。
这些课程为学生提供了编程基础，帮助学生掌握人工智能领域的编程技能。
4. 其他相关课程：包括人工智能伦理、人工智能法律法规等。
这些课程有助于学生了解人工智能的社会影响和法律责任。
此外，北京大学还设置了跨学科的人工智能课程，如“人工智能+X”系列课程，这些课程将人工智能与其他学科领域相结合，如医学影像分析、智能交通等，以促进跨学科的人工智能研究和应用。
总之，北京大学的人工智能课程设置旨在为学生提供全面的知识和技能，以培养具有国际视野和创新能力的人工智能人才。
《计算智能》PPT课件
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4.2.1 人工神经网络的研究与发展（续）
1982年，美国加州理工学院物理学家Hopfield提出了一种 新的神经网络HNN。引入了“能量函数”的概念，使得网 络稳定性研究有了明确的判据。
HNN的电子电路物理实现为神经计算机的研究奠定了基础， 并将其应用于目前电子计算机尚难解决的计算复杂度为NP 完全型的问题，例如著名的“旅行商问题”(TSP)，取得很 好的效果。
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4.2神经计算（续）
（2）Rumellhart，McClelland，Hinton的并行 分布处理 （PDP）
1）一组处理单元（PE或AN）；
2）处理单元的激活状态（ai）； 3）每个处理单元的输出函数（fi）； 4）处理单元之间的联接模式；
5）传递规则（Σwijoi）； 6）把处理单元的输入及当前状态结合起来产生激活
从事并行分布处理研究的学者，于1985年对Hopfield模型 引入随机机制，提出了Boltzmann机。1986年 Rumelhart等人在多层神经网络模型的基础上，提出了多 层神经网络模型的反向传播学习算法(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。
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4.1概述（续）
图中中间部分共有9个节点，表示9个研究领 域或学科。节点之间的距离衡量领域间的差 异，如CNN与CPR间的差异要比BNN与BPR之间 的差异小的多。
图中符号→表示“适当的子集”。如中层 ANN⊂ARP ⊂AI，对于右列有：CI⊂AI ⊂BI等
在定义时，任何计算机系统都是人工系统， 但反命题不能成立。
值的激活规则（Fi）； 7）通过经验修改联接强度的学习规则；
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第四章计算智能(1)教学内容：本章讨论计算智能所涉及的领域和范围，计算智能的含义及它与传统的人工智能的区别。
介绍人工神经网络的由来、特性、结构、模型和算法；神经网络的表示和推理。
简要地介绍模糊数学的基本概念、运算法则、模糊逻辑推理和模糊判决等。
教学重点：计算智能；人工神经网络的结构、模型和算法，以及表示和推理。
教学难点：人工神经网络的结构、算法和推理；模糊数学的运算法则和模糊逻辑推理。
教学方法：课堂教学为主。
适当提问，加深学生对概念的理解。
教学要求：通过对本章的学习，使学生掌握人工神经网络的结构、模型和算法，了解计算智能所涉及的领域和范围，了解人工神经网络的特性、表示和推理，了解模糊数学的基本概念、运算法则、模糊逻辑推理和模糊判决等。
4.1概述教学内容：本节介绍计算智能所涉及的领域和范围，计算智能的含义及其与传统人工智能的区别。
贝兹德克提出的“ABC”，及它与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。
教学重点：计算智能的含义及其与传统的人工智能的区别。
教学难点：“ABC”及其与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。
教学方法：课堂教学。
教学要求：掌握计算智能的含义，了解计算智能与传统的人工智能有何区别。
了解贝兹德克提出的“ABC”及其与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。
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。
计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进化计算和人工生命等领域，它的研究和发展正是反映了当代科学技术多学科交叉与集成的重要发展趋势。
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。
第一个对计算智能的定义是由贝兹德克（Bezdek）于1992年提出的。
尽管计算智能与人工智能的界限并非十分明显，然而讨论它们的区别和关系是有益的。
马克斯（Marks）在1993年提到计算智能与人工智能的区别，而贝兹德克则关心模式识别（PR与生物神经网络（BNN）、人工神经网络（ANN）和计算神经网络（CNN）的关系，以及模式识别与其它智能的关系。
忽视ANN与CNN 的差别可能导致对模式识别中神经网络模型的混淆、误解、误表示和误用。
提问：计算智能与人工智能的区别和关系如何。
贝兹德克对这些相关术语给予一定的符号和简要说明或定义。
他给出有趣的ABC：A－Artificial，表示人工的（非生物的），即人造的B－Biological，表示物理的＋化学的＋（？？）＝生物的C－Computational，表示数学＋计算机图4.1表示ABC及其与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。
图4.1ABC的交通关系图计算智能是一种智力方式的低层认知，它与人工智能的区别只是认知层次从中层下降至低层而已。
中层系统含有知识（精品），低层系统则没有。
当一个系统只涉及数值（低层）数据，含有模式识别部分，不应用人工智能意义上的知识，而且能够呈现出：（1）计算适应性；（2）计算容错性；（3）接近人的速度；（4）误差率与人相近，则该系统就是计算智能系统。
当一个智能计算系统以非数值方式加上知识（精品）值，即成为人工智能系统。
提问：计算智能的主要特征是什么?4.2神经计算教学内容：本节将介绍人工神经网络的由来、特性、结构、模型和算法；然后讨论神经网络的表示和推理。
这些内容是神经网络的基础知识。
神经计算是以神经网络为基础的计算。
教学重点：人工神经网络的结构、模型和算法；神经网络的表示和推理。
教学难点：人工神经网络的结构和算法及其表示和推理。
教学方法：课堂教学为主，并适当提问、收集学生学习情况。
教学要求：掌握人工神经网络的结构、模型和算法，了解人工神经网络的由来和特性，一般了解神经网络的表示和推理方法。
4.2.1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。
人工神经网络的特性:（1）并行分布处理神经网络具有高度的并行结构和并行实现能力，因而能够有较好的耐故障能力和较快的总体处理能力。
（2）非线性映射神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射（变换）能力。
（3）通过训练进行学习神经网络是通过所研究系统过去的数据记录进行训练的。
一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力。
（4）适应与集成神经网络能够适应在线运行，并能同时进行定量和定性操作。
神经网络的强适应和信息熔合能力使得网络过程可以同时输入大量不同的控制信号，解决输入信息间的互补和冗余问题，并实现信息集成和熔合处理。
（5）硬件实现神经网络不仅能够通过软件而且可借助软件实现并行处理。
近年来，一些超大规模集成电路实现硬件已经问世，而且可从市场上购到。
4.2.2人工神经网络的结构神经网络的结构是由基本处理单元及其互连方法决定的。
图4.2所示神经元单元由多个输入，i=1,2,...,n和一个输出y组成。
中间状态由输入信号的权和表示，而输出为：图4.2神经元模型式中，为神经元单元的偏置（阈值），为连接权系数（对于激发状态，取正值，对于抑制状态，取负值），n为输入信号数目，为神经元输出，t为时间，f(＿)为输出变换函数，有时叫做激励函数，往往采用0和1二值函数或Ｓ形函数，见图4.3，这三种函数都是连续和非线性的。
一种二值函数可由下式表示：如图4.3（a）所示。
一种常规的Ｓ形函数见图4.3（b），可由下式表示：常用双曲正切函数（见图4.3（c））来取代常规Ｓ形函数，因为Ｓ形函数的输出均为正值，而双曲正切函数的输出值可为正或负。
双曲正切函数如下式所示：图4.3神经元中的某些变换（激励）函数提问：神经网络有哪几种激励函数?1、人工神经网络的基本特性和结构人工神经网络由神经元模型构成；这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布结构。
每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接；存在许多（多重）输出连接方法，每种连接方法对应一个连接权系数。
严格地说，人工神经网络是一种具有下列特性的有向图：（１）对于每个节点i存在一个状态变量；（２）从节点j至节点i，存在一个连接权系统数；（３）对于每个节点i，存在一个阈值；（４）对于每个节点i，定义一个变换函数；对于最一般的情况，此函数取形式。
人工神经网络的结构基本上分为两类：递归（反馈）网络和前馈网络。
（１）递归网络在递归网络中，多个神经元互连以组织一个互连神经网络，如图4.4所示。
有些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。
因此，信号能够从正向和反向流通。
Hopfield网络，Elmman网络和Jordan网络是递归网络有代表性的例子。
递归网络又叫做反馈网络。
图4.4递归（反馈）网络图4.5前馈（多层）网络图4.4中，表示节点的状态，为节点的输入（初始）值，为收敛后的输出值，i=1,2,...,n。
（２）前馈网络前馈网络具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在互连的层级组成。
从输入层至输出层的信号通过单向连接流通；神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元间的连接，如图4.5所示。
图中，实线指明实际信号流通而虚线表示反向传播。
前馈网络的例子有多层感知器（ＭＬＰ）、学习矢量量化（ＬＶＱ）网络、小脑模型联接控制（ＣＭＡＣ）网络和数据处理方法（ＧＭＤＨ）网络等。
2、人工神经网络的主要学习算法神经网络主要通过指导式（有师）学习算法和非指导式（无师）学习算法。
此外，还存在第三种学习算法，即强化学习算法；可把它看做有师学习的一种特例。
（１）有师学习有师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出（对应于给定输入）间的差来调整神经元间连接的强度或权。
因此，有师学习需要有个老师或导师来提供期望或目标输出信号。
有师学习算法的例子包括Delta规则、广义Delta规则或反向传播算法以及ＬＶＱ算法等。
（２）无师学习无师学习算法不需要知道期望输出。
在训练过程中，只要向神经网络提供输入模式，神经网络就能够自动地适应连接权，以便按相似特征把输入模式分组聚集。
无师学习算法的例子包括Kohonen算法和Carpenter-Grossberg自适应谐振理论（ＡＲＴ)等。
（３）强化学习如前所述，强化（增强）学习是有师学习的特例。
它不需要老师给出目标输出。
强化学习算法采用一个“评论员”来评价与给定输入相对应的神经网络输出的优度（质量因数）。
强化学习算法的一个例子是遗传算法（GA）。
提问：神经网络主要有哪二类学习算法？4.2.3人工神经网络的典型模型根据伊林沃思（W.T.Illingworth）提供的综合资料，最典型的ＡＮＮ模型（算法）及其学习规则和应用领域如表4.2所列（见表4.2）。
4.2.4基于神经网络的知识表示与推理1、基于神经网络的知识表示基于神经网络系统中知识的表示方法与传统人工智能系统中所用的方法（如产生式、框架、语义网络等）完全不同，传统人工智能系统中所用的方法是知识的显式表示，而神经网络中的知识表示是一种隐式的表示方法。
在这里，知识并不像在产生式系统中那样独立地表示为每一条规则，而是将某一问题的若干知识在同一网络中表示。
例：对图4.6所示的异或逻辑的神经网络来说，其邻接矩阵为：图4.6异或逻辑的神经网络表示如果用产生式规则描述，则该网络代表下述四条规则：IF x1=0AND x2=0THEN y=0IF x1=0AND x2=1THEN y=1IF x1=1AND x2=0THEN y=1IF x1=1AND x2=1THEN y=0提问：神经网络中的知识表示采用了什么样的表示方法?结合这个例子回答。
2、基于神经网络的推理基于神经网络的推理是通过网络计算实现的。
把用户提供的初始证据用作网络的输入，通过网络计算最终得到输出结果。
一般来说网络推理有正向网络推理，其步骤如下：（1）把已知数据输入网络输入层的各个节点。
（2）利用特性函数分别计算网络中各层的输出。
计算中，前一层的输出作为后一层有关节点的输入，逐层进行计算，直至计算出输出层的输出值。
（3）用阈值函数对输出层的输出进行判定，从而得到输出结果。
4.3模糊计算教学内容：本节简要地介绍模糊数学的基本概念、运算法则、模糊逻辑推理和模糊判决等。