神经网络原理与应用详解
简述卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的原理及应用场景
简述卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的原理及应用场景卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是当前深度学习领域最为重要和广泛应用的两种神经网络模型。
它们分别在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
本文将从原理和应用场景两个方面进行详细介绍。
一、卷积神经网络(CNN)的原理及应用场景卷积神经网络(CNN)是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型。
它最初是为了解决计算机视觉中的图像分类问题而提出的，但现在已经广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等多个领域。
1.1 原理卷积神经网络(CNN)主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
其中，卷积层是CNN最重要的组成部分，它通过一系列滤波器对输入数据进行特征提取。
滤波器通过与输入数据进行点乘操作，得到特征图(feature map)，从而捕捉到输入数据中的局部特征。
池化层用于减小特征图的尺寸，并保留重要特征。
常见的池化操作有最大池化和平均池化。
最大池化选择每个区域中的最大值作为输出，平均池化则选择每个区域的平均值作为输出。
这样可以减小特征图的尺寸，减少参数数量，从而降低计算复杂度。
全连接层将特征图转换为一维向量，并通过一系列全连接层进行分类或回归等任务。
全连接层中的每个神经元都与上一层中所有神经元相连，这样可以充分利用上一层提取到的特征进行分类。
1.2 应用场景卷积神经网络(CNN)在计算机视觉领域有着广泛应用。
其中最典型的应用场景是图像分类和目标检测。
在图像分类任务中，CNN可以通过学习到的特征提取器将输入图像分为不同类别。
例如，在ImageNet数据集上进行分类任务时，CNN可以实现对1000个不同类别进行准确分类。
在目标检测任务中，CNN可以识别并定位输入图像中存在的多个目标。
通过在卷积网络之后加入额外的回归和分类层，可以实现对目标位置和类别进行同时预测。
此外，在语义分割、人脸识别、图像生成等领域，CNN也有着广泛的应用。
简述神经网络原理与应用的区别
简述神经网络原理与应用的区别1. 神经网络原理神经网络原理指的是神经网络的工作原理和基本构成。
神经网络是一种模仿人脑神经系统构造和工作机制的计算模型，由多个神经元（独立的处理单元）以及它们之间的连接构成。
神经网络通过学习输入和输出之间的关系，以实现模式识别、分类、回归、聚类等任务。
其基本原理包括前向传播、反向传播等。
神经网络原理的主要特点如下： - 并行处理：神经网络中的多个神经元可以同时进行计算，提高了计算效率。
- 自适应学习：神经网络可以通过学习样本数据自动调整网络参数，逐渐提高性能。
- 非线性映射：神经网络可以通过非线性函数处理非线性关系的输入数据。
- 容错能力：神经网络可以容忍输入数据的噪声和干扰，提高了其稳定性。
- 高度连接：神经网络中的神经元间存在大量连接，可以处理复杂的关系。
2. 神经网络应用神经网络应用指的是将神经网络原理用于解决实际问题的过程。
神经网络在许多领域都有广泛的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理、预测分析等。
神经网络应用的主要过程包括以下几个步骤： 1. 数据预处理：对输入数据进行清洗、归一化等处理，以提高神经网络的训练和预测效果。
2. 模型构建：选择适当的神经网络结构和算法，设计网络的输入、隐藏层和输出。
3. 数据训练：使用标记的训练数据对神经网络进行训练，以调整网络参数和权重。
4. 模型评估：使用预留的测试数据对训练好的模型进行评估，判断模型的性能和准确率。
5. 模型应用：使用训练好的模型对新的输入数据进行预测或分类。
神经网络应用的优势在于其能够处理大量复杂的输入数据，并提取数据中的有用特征，从而实现更精确的预测和分类。
其在许多领域的应用也取得了很好的效果。
3. 神经网络原理与应用的区别神经网络原理和应用的区别主要体现在以下几个方面：3.1 目的不同•神经网络原理的目的是研究神经网络的工作原理和基本算法，探索其背后的数学和科学原理。
它主要关注神经网络的结构、连接方式和学习算法等。
神经网络的原理和应用
神经网络的原理和应用神经网络，是一种模拟生物神经系统、具有学习和适应功能的计算模型。
神经网络模型的基本组成部分是神经元，通过有向边连接起来构成网络。
神经网络模型可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、智能控制等领域，吸引了广泛的研究和应用。
一、神经网络的基本原理1.神经元模型神经元是神经网络的基本单元，也是神经网络的最小计算单元。
与生物神经元类似，神经元将多个输入信号加权求和，并通过激活函数处理后输出到下一层神经元。
常用的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数、Tanh函数等。
2.前馈神经网络前馈神经网络是一种最基本的神经网络模型，输入层接受输入信号，输出层输出处理结果，中间层称为隐层。
每个节点都与下一层节点相连接，信息仅从输入层流向输出层。
前馈神经网络可以用于分类、回归、预测等问题。
3.反向传播算法反向传播算法是神经网络训练中常用的算法之一。
神经网络训练的目标是通过优化权重参数使得网络输出与期望输出尽可能接近。
反向传播算法通过反向传递误差信号更新权重，使得误差逐渐减小。
反向传播算法的优化方法有随机梯度下降、自适应学习率等。
二、神经网络的应用1.图像识别图像识别是神经网络应用的一个重要领域，常用的应用有人脸识别、车牌识别、物体识别等。
神经网络可以通过反复训练调整权重参数，识别出图像中的特征，并进行分类或者抽取特征。
2.自然语言处理自然语言处理是指对人类语言进行计算机处理的领域。
神经网络在机器翻译、文本分类、情感分析等领域有着广泛的应用。
神经网络可以处理句子、段落等不同层次的语言特征，从而提高自然语言处理的效果。
3.智能控制智能控制是指通过建立控制系统，从而优化控制效果，提高生产效率。
神经网络在智能控制领域有着广泛的应用。
神经网络可以学习和自适应地优化控制系统的参数，从而提高稳定性和控制精度。
三、神经网络的未来随着人工智能技术的不断进步，神经网络将发挥越来越重要的作用。
未来，神经网络将继续发展和优化，实现更加精准和智能的应用。
神经网络及其在机器学习中的应用
神经网络及其在机器学习中的应用神经网络是一种基于模拟人类大脑结构的人工智能技术，它可以通过学习数据来识别、分类和预测信息，具有广泛的应用价值。
接下来，我们将探讨神经网络的基本原理、常见结构和在机器学习中的应用。
一、神经网络的基本原理神经网络的基本原理是通过多个神经元之间相互连接来模拟人类大脑神经细胞的工作机制。
每个神经元都有多个输入和一个输出，它们通过带有权重的连接来传递信息，然后将这些信息整合并激活输出。
权重可以被调整，以使神经元在处理输入时更加准确。
通常，神经网络分为输入层、隐藏层和输出层。
输入层将原始数据转换成神经网络的输入，隐藏层处理和加工输入，输出层将处理后的数据转换为神经网络的结果。
二、常见的神经网络结构1.前馈神经网络（Feedforward Neural Network）：前馈神经网络中的神经元只能单向传递信息，无反馈回路。
这种网络常用于分类、回归和预测问题。
2.递归神经网络（Recurrent Neural Network）：递归神经网络中的神经元可以根据之前的状态来影响当前状态，它们具有时间因素和序列记忆功能。
这种网络常用于自然语言处理、音频和时间序列分析等问题。
3.卷积神经网络（Convolutional Neural Network）：卷积神经网络的输入通常是图像数据，网络中的每个神经元只与局部区域的数据相连接。
这种网络具有较强的空间和形状特征提取能力，可以应用于图像识别、人脸识别和目标检测等问题。
三、神经网络在机器学习中的应用1.图像识别：神经网络可以通过学习和提取图像中的特征，从而实现图像识别。
常见的应用包括人脸识别、车牌识别、物体识别和图像分类等。
2.语音识别：神经网络可以应用于语音识别，通过学习语音特征和模式，实现自动语音识别。
这种技术常用于智能客服、语音翻译和语音指令等领域。
3.自然语言处理：神经网络可以用于文本分类、情感分析、语义表示和机器翻译等自然语言处理问题。
传统神经网络的原理和应用
传统神经网络的原理和应用一、概述传统神经网络是一种基于人工神经元模型的机器学习算法。
它模拟人类大脑神经元之间的连接方式，通过不断调整网络权重，实现对输入数据的分类和预测。
二、原理传统神经网络由多个神经元按照层次结构组成，每个神经元接收来自上一层神经元的输入，并通过激活函数进行处理后输出。
神经元之间的连接权重决定了输入信号的传递强度，通过不断调整权重实现网络的训练。
传统神经网络通常使用反向传播算法来更新网络权重，使得网络的输出与真实值之间的误差最小化。
三、应用传统神经网络在各个领域都有广泛的应用，下面列举了一些常见的应用领域：1.图像识别–传统神经网络对图像进行卷积和池化等处理，提取图像的特征–基于提取的特征进行分类，如人脸识别、物体识别等2.语音识别–传统神经网络通过语音信号的频谱分析和时域处理，提取语音的特征–基于提取的特征进行语音识别，如语音指令识别、语音转文字等3.自然语言处理–传统神经网络通过分词、词嵌入和序列处理等技术，处理文本数据–基于处理后的文本进行情感分析、机器翻译等应用4.推荐系统–传统神经网络通过对用户行为和物品属性进行建模，预测用户对物品的偏好–基于预测结果进行个性化推荐，提升用户体验5.金融预测–传统神经网络通过历史数据的学习，预测股票价格、汇率等金融指标–基于预测结果进行风险评估、交易策略制定等应用6.医疗诊断–传统神经网络通过医学影像和病人数据的学习，辅助医生进行疾病诊断–基于诊断结果进行疾病预测、治疗建议等应用以上只是传统神经网络的一些常见应用领域，并且传统神经网络仍然在不断发展和改进中，未来将有更多的应用场景涌现。
四、总结传统神经网络作为一种经典的机器学习算法，拥有广泛的应用和研究价值。
通过模拟人类大脑神经元的工作方式，它在图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、金融预测和医疗诊断等领域发挥着重要作用。
随着深度学习技术的兴起，基于传统神经网络的改进和扩展也在不断进行，为更多领域的问题带来了新的解决方案。
神经网络的原理和应用实验报告
神经网络的原理和应用实验报告一、引言神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接和通信的计算模型。
神经网络的原理是基于人脑神经系统的工作方式，通过模拟大量的神经元之间的连接与传递信息，实现了模式识别、分类、回归等任务。
本实验报告将介绍神经网络的原理和应用，以及我们在实验中的具体操作和实验结果。
二、神经网络的原理神经网络是由多个神经元组成的网络，每个神经元都有多个输入和一个输出。
神经元的输入通过加权和的方式传递给激活函数，激活函数决定了神经元的输出。
神经网络通过不断调整神经元之间的连接权重，来学习和适应不同的任务和数据，实现模式识别和分类等功能。
神经网络的训练过程可以分为前向传播和反向传播两个阶段。
前向传播是指输入数据通过神经网络，逐层计算输出结果的过程。
反向传播是指根据网络输出和实际标签之间的误差，以梯度下降的方式调整神经网络中神经元之间的连接权重，从而不断改进网络的预测性能。
三、神经网络的应用神经网络具有广泛的应用领域，包括计算机视觉、自然语言处理、模式识别等。
以下列举了神经网络在各领域的应用：1.计算机视觉：–图像分类：神经网络可以学习识别图像中的不同物体，广泛应用于图像分类任务。
–目标检测：神经网络可以通过边界框和置信度信息，实现对图像中特定目标的检测和定位。
–图像生成：神经网络可以生成具有逼真性的图像，如GAN （生成对抗网络）。
2.自然语言处理：–文本分类：神经网络可以根据输入文本的特征，将其分类到不同的类别。
–机器翻译：神经网络可以将一种语言的文本翻译为另一种语言的文本。
–文本生成：神经网络可以生成与给定输入文本相似的新文本。
3.模式识别：–人脸识别：神经网络可以学习并识别人脸的特征，用于人脸识别和认证。
–声音识别：神经网络可以学习并识别不同声音的特征，用于语音识别和指令识别。
四、实验操作我们在实验中使用了一个包含两个隐藏层的神经网络，用于手写数字的分类任务。
首先，我们将每个手写数字的图像转化为一维的向量作为输入。
神经网络研究及其应用
神经网络研究及其应用神经网络是一种仿生学的计算模型，它能够对输入信息进行分类、识别等操作，并且能够学习和适应新的数据集。
神经网络的研究和应用已经逐渐成为计算机科学、人工智能和机器学习领域的热点。
本文将探讨神经网络在不同领域中的应用，并且简单介绍神经网络的原理。
一、神经网络原理神经网络的工作原理是受到人类神经系统的启发。
神经网络包含了若干层神经元和连接这些神经元的权重。
在神经网络的输入层，数据经过一系列的加权运算，然后将得到的结果传递给下一层神经元，直到输出层产生输出结果。
在这个过程中，神经网络会不断地对输入数据进行调整，直到得到期望输出结果。
二、神经网络在图像识别中的应用神经网络在图像识别中的应用非常广泛。
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别任务和人脸识别任务。
CNN通过卷积操作可以提取输入图片的特征，然后通过全连接神经元层来实现图片的分类。
例如，对于人脸识别任务，可以使用神经网络提取人脸图像中的关键特征，比如眼睛、鼻子、嘴巴等区域，然后通过与存储在数据库中的人脸图像进行比对，就可以完成识别任务。
通过不断地输入新数据进行训练，神经网络可以不断优化模型的准确率。
三、神经网络在自然语言处理中的应用在自然语言处理领域，神经网络被广泛用于机器翻译、文本分类、情感分析等任务。
机器翻译是神经网络最初的应用之一。
现在，Seq2Seq模型被广泛使用来实现翻译，它主要由编码器和解码器组成。
编码器将输入翻译语句编码为一个向量，并且将这个向量传递给解码器用于翻译。
解码器不断地生成目标语言中的新单词，直到生成完成翻译任务。
情感分析是神经网络在自然语言处理中的另一种重要应用。
通过使用递归神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），可以预测某个句子中的情感极性（如正面、负面）。
这种技术可以用于产品评论、社交媒体分析、客户服务等场景。
四、神经网络在推荐系统中的应用推荐系统是一种通过分析用户行为和偏好进行个性化推荐的系统。
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。
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神经网络概述（6）
• 人工神经网络研究的局限性 局限性： 局限性 1. ANN研究受到脑科学研究成果的限制 2. ANN缺少一个完整、成熟的理论体系 3. ANN研究带有浓厚的策略和经验色彩 4. ANN与传统技术的接口不成熟
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神经元结构与连接（1）
• 神经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约 由百亿个神经元组成，神经元互相连接成神经 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、轴突和突触（又称神经键）组成。
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神经网络概述（3）
4. 适应与集成 适应与集成：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 信息融合能力使得它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， 并实现信息集成和融合处理。适于复杂、大规 模和多变量系统。 5. 硬件实现 硬件实现：神经网络不仅能够通过软件而且可 以借助硬件实现并行处理。一些超大规模集成 电路实现硬件已经问世，如神经计算机，它的 研制开始于20世纪80年代后期。“预言神”是 我国第一台研制成功的神经计算机。
神经元结构与连接（10）
• 无导师学习 • Hebb学习率 Hebb学习率：如果处理单元从另一个处理单元 学习率 接收到一个输入，并且两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强。 • 竞争与协同学习规则：利用不同层间或同一层 竞争与协同学习规则 内很近的神经元发生兴奋性连接，而距离较远 的神经元产生抑制性连接。 • 随机连接学习规则 随机连接学习规则：从统计力学、分子热力学 和概率论中关于系统稳态能量的标准出发，进 行神经网络学习的方式称概率式学习。如基于 模拟退火统计优化方法的玻尔兹曼机学习规则。 19
神经元结构与连接（8）
• 神经元互连基本形式（分为前馈和反馈两种）： 神经元互连基本形式（分为前馈和反馈两种）
… … … 输 层 输 … … 隐层 输 网络 … … 层 输 层 隐层 输 馈网络 层 输 层 隐层 输 连网络 层 17
层 隐层 输 层 层内 连网络
神经元结构与连接（9）
• 神经网络训练模式 训练模式： 训练模式 有导师学习：根据期望与实际的网络输出之间 1. 有导师学习 的差调整神经元连接的强度或权，训练方法主 要有Delta规则等。 2. 无导师学习：自动地适应连接权，以便按相似 无导师学习 特征把输入模式分组聚集，训练方法主要有H ebb学习律、竞争与协同学习规则、随机联接 学习规则等。 强化学习：不需要老师给出目标输出，采用一 3. 强化学习 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。遗传算法就是一个例子。 18
神经计算
--吴广发 2011242002
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神经计算-神经网络算法
• 在实际应用中经常遇到一些复杂优化问题，而 往往需要求解它的全局最优解。由于许多问题 具有多个局部最优解，特别是有些问题的目标 函数是非凸的、或是不可微的、甚至是不可表 达的。这样一来，传统的非线性规划问题算法 就不适用了。二十世纪以来，一些优秀的优化 算法，如神经计算、遗传算法、蚁群算法、模 拟退火算法等，通过模拟某些自然现象和过程 而得到发展，为解决复杂优化问题提供了新的 思路和手段。其中，神经计算是以神经网络为 基础的计算。
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神经元结构与连接（2）
• 大脑神经网络是由神经元经突触与树突连接起 来形成的。 • 人工神经网络是由基本处理单元及其互连方法 决定的。
电脉冲 输 入 树 形成 细胞体 突 信息处理 传输 轴突 触 出 突 输
图 12.2 生物神经元功能模型
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神经元结构与连接（3）
• 神经元的M-P模型，即将人工神经元的基本模 M 模型 型和激活函数合在一起构成人工神经元，称之 为处理单元。
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BP网络及其应用举例（5）
• 问题描述 问题描述： • 基于神经网络及其模型优化技术，对大规模肉 鸡养殖中性能预测问题进行深入研究和建模实 现。大量的研究揭示了气象因素是影响家禽生 长的最重要的环节因素之一。 • 采用小鸡和成鸡的两阶段季节性因素进行建模， 即单因素两输入模型。 • 温度->上市率
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BP网络及其应用举例（1）
• 感知器算法中，理想输出与实际输出之差被用 来估计直接到达该神经元的连接的权重的误差。 当为解决线性不可分问题而引入多级网络后， 如何估计网络隐藏层的神经元的误差就成了难 题。 • 反向传播网络（Back-Propagation Network， 反向传播网络 简称BP网络）在于利用输出层的误差来估计输 出层的直接前导层的误差，再用这个误差估计 更前一层的误差。如此下去，就获得了所有其 他各层的误差估计。这样就形成了将输出端表 现出的误差沿着与输入信号传送相反的方向逐22 级向网络的输入端传递的过程。
BP网络及其应用举例（2）
• BP算法是非循环多级网络的训练算法。权值的 调整采用反向传播的学习算法，它是一种多层 前向反馈神经网络，其神经元的变换函数是S 型函数（也可以采用其他处处可导的激活函 数）。输出量为0到1之间的连续量，它可实现 从输入到输出的任意的非线性映射。 • 反向传播采用的是Delta规则，按照梯度下降的 方向修正各连接权的权值。 • BP网络的缺陷 BP网络的缺陷 网络的缺陷：容易导致局部最小值、过度拟 合以及收敛速度较慢等。
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BP网络及其应用举例（4）
• 一般地，BP网络的输入变量即为待分析系统的 内生变量（影响因子或自变量），一般根据专 业知识确定。输出变量即为系统待分析的外生 变量（系统性能指标或因变量），可以是一个， 也可以是多个。 • 事实上，增加隐藏层的层数和隐藏层神经元的 个数不一定总能够提高网络的精度和表达能力。 • 以下通过BP网络模拟程序的运行，展示网络训 练的过程以及实验证明上述论点。
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神经网络概述（4）
• 我国第一台神经计算机面世的报道
7
神经网络概述（5）
• 一般而言，神经网络与经典计算方法相比并非 优越，只有当常规方法解决不了或效果不佳时 神经网络方法才能显示出其优越性。尤其对问 题的机理不甚了解或不能用数学模型表示的系 统，如故障诊断、特征提取和预测等问题，神 经网络往往是最有利的工具。另一方面，神经 网络对处理大量原始数据而不能用规则或公式 描述的问题，也表现出一定灵活性和自适应性。
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神经元结构与连接（7）
• 神经网络每个节点均具有相同的结构，其动作 在时间和空间上均同步。模型主要考虑网络连 接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则、传 递函数等。目前已有近40种不同神经网络模型。 • 实验表明，对大部分网络模型来说（也有例外 情况），W的各个元素不能用相同的数据进行 初始化，因为这样会使网络失去学习能力。一 般地，使用一系列小伪随机数对W进行初始化。 • “小随机数”用来保证网络不会因为权过大而 进入饱和状态，从而导致训练失败；“不同” 用来保证网络可以正常地学习。 16
4
神经网络概述（2）
• 人工神经网络的特性 特性 1. 并行分布处理 并行分布处理：网络具有良好的并行结构和并 行实现能力，因而具有较好的耐故障能力和总 体处理能力。 2. 非线性映射 非线性映射：网络固有的非线性特性，这源于 其近似任意非线性映射（变换）能力，尤其适 用于处理非线性问题。 3. 通过训练进行学习 通过训练进行学习：一个经过适当训练的神经 网络具有归纳全部数据的能力。因此适用于解 决那些由数学模型或描述规则难以解决的问题。
wij = wij + a ( y j − o j ) xi
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神经元结构与连接（6）
• 无奖问答环节： • 感知器曾一度让人工神经网络展现出其独特的 功能和诱人的发展前景。但当Minsky严格地对 问题进行了分析，证明了单级网（感知器）无 法解决“异或”等最基本的问题时，人工神经 网络便从第一个高潮期进入了反思期。 • 那么如何理解感知器无法解决“异或”的问题 呢？
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BP网络及其应用举例（6）
• 应用集均方差比对图
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BP网络及其应用举例（7）
• 由于知识是分布表示的，所以人工神经网络可 以在实际应用中根据不断获取的经验来增加自 己的处理能力。因此，它的学习可以不是一次 完成的。这就要求在一定的范围内，网络在学 会新知识的同时，保持原来学会的东西不被忘 记。这种特性被称作可塑性。 • BP网络不具有这种可塑性。BP网络接收样本的 顺序也会对训练的结果有一定影响。比较而言， 它更“偏爱”较后出现的样本。因为BP根据后 来的样本修改网络的连接矩阵时，进行的是全 面的修改，这使得“信息的破坏”不是局部的。
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神经元结构与连接（12）
• 神经网络的泛化性能还体现在网络对噪声应具 有一定的抗干扰能力上。最佳的泛化能力往往 出现在训练误差的全局最小点出现之前，最佳 泛化点出现存在一定的时间范围。理论上可以 证明在神经网络训练过程中，存在最优的停止 时间。 • 泛化特性的好坏取决于人工神经网络是否从训 练样本中找到内部的真正规律。影响泛化能力 影响泛化能力 的因素主要有：训练样本的质量和数量；网络 的因素 结构；问题本身的复杂程度。
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BP网络及其应用举例（3）
• 多层BP网络 多层BP网络是一种具有三层或三层以上的多层 BP网络 神经网络，每一层都由若干个神经元组成，如 下图所示，它的左、右各层之间各个神经元实 现全连接，即左层的每个神经元与右层的每个 神经元都有连接，而层内的神经元无连接。
ri1 O1
ri2ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
O2
rim
Om
y = f (σ )
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神经元结构与连接（5）
• 寻找感知器网络的判定边界
1
wt p = 0
1
wt p + b = 0
• 感知器的学习是有导师学习，如：
0 p1 = , t1 = 0 0