人工神经网络
合集下载
《人工神经网络》课件
添加项标题
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
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
《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
3、阈值函数（Threshold Function）阶跃函数
o
β
0
θ
net
-γ
4、S形函数
压缩函数（Squashing Function）和逻辑斯特 函数（Logistic Function）。
f（net）=a+b/(1+exp(-d*net)) a，b，d为常数。它的饱和值为a和a+b。 最简单形式为： f（net）= 1/(1+exp(-d*net))
用的； – 5）一个神经元接受的信号的累积效果决定该神经
元的状态； – 6) 每个神经元可以有一个“阈值”。
人工神经元
人工神经元
• 人工神经元模型应该具有生物神经元的六 个基本特性。
x1 w1
x2 w2 … xn wn
∑ net=XW
人工神经元的基本构成
x1 w1
x2 w2 … xn wn
∑ net=XW
• 2、 循环联接 –反馈信号。
联接模式
• 3、层（级）间联接 –层间（Inter-field）联接指不同层中的神 经元之间的联接。这种联接用来实现层 间的信号传递
ANN的网络结构
网络的分层结构
• 简单单级网
x1 x2 … xn
w11 w1m
w2m … wn1
wnm 输入层
o1
o2
… om
输出层
x1 x2 … xn
w11 w1m w2m …wn1
输入层
o1
o2
… 输出层
V
om
单级横向反馈网
• V=（vij） • NET=XW+OV • O=F（NET） • 时间参数——神经元的状态在主时钟的控制下同
人工智能9人工神经网络基础
第九章人工神经网络基础人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是在模拟人脑神经系统的基础上实现人工智能的途径，因此认识和理解人脑神经系统的结构和功能是实现人工神经网络的基础。
而人脑现有研究成果表明人脑是由大量生物神经元经过广泛互连而形成的，基于此，人们首先模拟生物神经元形成人工神经元，进而将人工神经元连接在一起形成人工神经网络。
因此这一研究途径也常被人工智能研究人员称为“连接主义”（connectionism）。
又因为人工神经网络开始于对人脑结构的模拟，试图从结构上的模拟达到功能上的模拟，这与首先关注人类智能的功能性，进而通过算法来实现的符号式人工智能正好相反，为了区分这两种相反的途径，我们将符号式人工智能称为“自上而下的实现方式”，而称人工神经网络称为“自下而上的实现方式”。
人工神经网络中存在两个基本问题。
第一个问题是人工神经网络的结构问题，即如何模拟人脑中的生物神经元以及生物神经元之间的互连方式的问题。
确定了人工神经元模型和人工神经元互连方式，就确定好了网络结构。
第二个问题是在所确定的结构上如何实现功能的问题，这一般是，甚至可以说必须是，通过对人工神经网络的学习来实现，因此主要是人工神经网络的学习问题。
具体地说，是如何利用学习手段从训练数据中自动确定神经网络中神经元之间的连接权值的问题。
这是人工神经网络中的核心问题，其智能程度更多的反映在学习算法上，人工神经网络的发展也主要体现在学习算法的进步上。
当然，学习算法与网络结构是紧密联系在一起的，网络结构在很大程度上影响着学习算法的确定。
本章首先阐述人脑神经系统，然后说明人工神经元模型，进而介绍人工神经网络的基本结构类型和学习方式。
9.1 人脑神经系统人工神经网络是在神经细胞水平上对人脑的简化和模拟，其核心是人工神经元。
人工神经元的形态来源于神经生理学中对生物神经元的研究。
因此，在叙述人工神经元之前，首先介绍目前人们对生物神经元的构成及其工作机理的认识。
人工神经网络建模
语音识别
总结词
语音识别是将人类语音转换成文本的过程， 利用人工神经网络进行语音特征提取和分类 。
详细描述
语音识别技术使得人机交互更加自然，广泛 应用于智能助手、语音搜索、语音翻译等领
域。
自然语言处理
要点一
总结词
自然语言处理是利用人工神经网络对人类语言进行分析、 理解和生成的过程。
要点二
详细描述
自然语言处理技术包括文本分类、情感分析、机器翻译等 ，使得计算机能够更好地理解人类语言，提高人机交互的 效率和自然度。
人工神经网络的应用领域
语音识别
利用循环神经网络（RNN）和 长短时记忆网络（LSTM）识 别语音并转换成文本。
推荐系统
利用深度神经网络为用户推荐 感兴趣的内容。
图像识别
利用卷积神经网络（CNN）识 别图像中的物体和特征。
自然语言处理
利用循环神经网络和注意力机 制处理自然语言任务，如机器 翻译、文本生成等。
训练算法
总结词
训练算法是指导神经网络学习和优化的算法，常用的有梯度下降法等。
详细描述
训练算法根据学习率和优化目标，不断迭代更新网络权重，使网络在训练数据上 获得更好的性能表现。
03
常见的人工神经网络模型
前馈神经网络
总结词
前馈神经网络是一种最基础的人工神 经网络模型，信息从输入层开始，逐 层向前传递，直至输出层。
数据清洗与预处理
去除异常值、缺失值，进 行数据标准化、归一化等 处理，以提高模型的准确 性和稳定性。
数据划分
将训练数据集划分为训练 集、验证集和测试集，以 便于模型训练、验证和评 估。
训练过程中的优化算法
梯度下降法
基于梯度下降的优化算法，通 过迭代更新权重和偏置项，最
人工神经网络
最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、 自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了 良好的智能特性。
神经元
如图所示 a1~an为输入向量的各个分量 w1~wn为神经元各个突触的权值 b为偏置 f为传递函数，通常为非线性函数。以下默认为hardlim() t为神经元输出 数学表示 t=f(WA'+b) W为权向量 A为输入向量，A'为A向量的转置 b为偏置 f为传递函数
分类
根据学习环境不同，神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。在监督学习中，将训练样本的数据 加到网络输入端，同时将相应的期望输出与网络输出相比较，得到误差信号，以此控制权值连接强度的调整，经 多次训练后收敛到一个确定的权值。当样本情况发生变化时，经学习可以修改权值以适应新的环境。使用监督学 习的神经网络模型有反传网络、感知器等。非监督学习时，事先不给定标准样本，直接将网络置于环境之中，学 习阶段与工作阶段成为一体。此时，学习规律的变化服从连接权值的演变方程。非监督学习最简单的例子是Hebb 学习规则。竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子，它是根据已建立的聚类进行权值调整。自组织映射、 适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。
神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。其中，具有分布存储、并行处理、 自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经 成为一大研究热点。由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可 以获得更好的应用效果。目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集 理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。
神经元
如图所示 a1~an为输入向量的各个分量 w1~wn为神经元各个突触的权值 b为偏置 f为传递函数，通常为非线性函数。以下默认为hardlim() t为神经元输出 数学表示 t=f(WA'+b) W为权向量 A为输入向量，A'为A向量的转置 b为偏置 f为传递函数
分类
根据学习环境不同，神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。在监督学习中，将训练样本的数据 加到网络输入端，同时将相应的期望输出与网络输出相比较，得到误差信号，以此控制权值连接强度的调整，经 多次训练后收敛到一个确定的权值。当样本情况发生变化时，经学习可以修改权值以适应新的环境。使用监督学 习的神经网络模型有反传网络、感知器等。非监督学习时，事先不给定标准样本，直接将网络置于环境之中，学 习阶段与工作阶段成为一体。此时，学习规律的变化服从连接权值的演变方程。非监督学习最简单的例子是Hebb 学习规则。竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子，它是根据已建立的聚类进行权值调整。自组织映射、 适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。
神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。其中，具有分布存储、并行处理、 自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经 成为一大研究热点。由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可 以获得更好的应用效果。目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集 理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。
人工神经网络
• ANN学习的特点 学习的特点
①反向传播算法是最常用的ANN学习技术 ②长时间的训练，但训练完成后可快速求出目标函数值 ③神经网络方法学习到的权值是难以解释的。学到的神经网络比学到的规则 难于传达给人类。
3、感知器 、
• 组成神经网络的几种主要单元
感知器（perceptron） 线性单元（liner unit） sigmoid单元（sigmoid unit）
第4章 人工神经网络（ANN）
1、概述 、Biblioteka ① 人工神经网络提供了一种普遍且实用的方法从样例中学习值为实 数、离散值或向量的目标函数。 ② 反向传播算法，使用梯度下降来调节网络参数以最佳拟合由输入输出对组成的训练集合。 ③ 人工神经网络对于训练数据中的健壮性很好。 ④ 人工神经网络已被成功应用到很多领域，解决各种复杂问题。例 如视觉场景分析，语音识别，机器人控制。
其中：
⑤ sigmoid函数（也称logistic函数）
挤压函数、输出范围是0到1单调递增、导数就是容易就是函数本身
•反向传播算法 反向传播算法
对于由一系列确定的单元互连形成的多层网络，反向传播算法可用 来学习这个网络的权值。它采用梯度下降方法试图最小化网络输出值和 目标值之间的误差平方。 网络的误差定义公式，多个输出单元的网络输出的误差：
使用的符号说明 网络中每个节点被赋予一个序号，这里的节点要么是网络的输入， 要么是网络中某个单元的输出 xji表示节点i到单元j的输入，wji表示对应的权值 δn表示与单元n相关联的误差项。 反向传播算法与delta法则不同点是误差项被替换成一个更复杂的误差 项δn。 输出单元k的误差项 输出单元 的误差项 δk与delta法则中的(tk-ok)相似，但乘上了sigmoid挤压函数的导数ok(1ok)。 隐藏单元h的误差项 隐藏单元 的误差项 因为训练样例仅对网络的输出提供了目标值tk，所以缺少直接的目标 值来计算隐藏单元的误差值，采取以下的间接方法计算隐藏单元的误 差项：对受隐藏单元h影响的每一个单元的误差δk进行加权求和，每个 误差δk权值为wkh，wkh就是从隐藏单元h到输出单元k的权值。这个权 值刻画了隐藏单元h对于输出单元k的误差应负责的程度。
什么是人工神经网络
什么是人工神经网络人工神经网络是一种基于机器学习的人工智能技术，它可以让计算机学习如何识别与处理复杂的数据，比如图像、音频和视频。
本文将专注介绍人工神经网络，深入讨论它的构成、工作原理以及它如今所扮演的角色。
人工神经网络是一种仿照生物神经系统的架构和功能而开发的计算机技术。
它最初的概念可以追溯到1957年，由包括Frank Rosenblatt、Marvin Minsky和John McCarthy等在内的几位科学家在系统思想和计算机科学领域开发，它实际上是受到脑神经网络结构启发而发展出来的一种技术。
人工神经网络能够以一种类似于人类“思考”的方式从大量数据中获取结果，比如分析情感、视觉识别、语音识别等。
它可以通过学习过去的经验和观察，来推断当前和未来的情况。
人工神经网络的组成主要有神经元，连接和权重。
每个神经元都有输入、激活函数和输出。
神经元是网络中不同组件的基本部分，它们可以接受、处理和转发信号，以触发期望输出。
连接则用于把不同的神经元连接起来传输信息，这些连接可以赋予不同的权值，影响输入信号的最终输出。
最后，人工神经网络的工作原理，是通过迭代输入数据，调整权重使输出更接近期望结果，并且能够通过反馈机制自我调整参数和权重，以达到期望的训练结果。
人工神经网络如今已经被许多公司和组织使用，用于处理各种任务，包括复杂的图像识别、语音识别、语言建模、自动驾驶以及计算机视觉等。
它们已经成为机器学习和自然计算中最流行的方法之一，并广泛应用于商业、政府以及军事等众多领域。
比如，人工神经网络用于语音识别，top07机器人使用神经网络解析语音，帮助用户进行语音识别；或者用于机器视觉，Google等公司使用深度学习神经网络识别图像，可以对不同的图像进行分类，有效地提升图像浏览的用户体验。
总的来说，人工神经网络是一项设计用来处理繁杂任务的数据处理技术，可以重现生物神经系统架构和功能以及学习能力。
它是一种可以从大量数据中快速获取结果的技术，如今已经得到了普遍应用，被用于各种场景中。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
▪ 对人工神经网络，需要确定合适的能量定义；可以使用数学 上的优化技术来发现如何改变神经元间的联接权重。
ENERGY = measure of task performance error
人工神经网络
▪ 两个主要问题
▪ 结构
How to interconnect individual units?
▪ 学习方法
How to automatically determine the connection weights or even structure of ANN?
Solutions to these two problems leads to a concrete ANN!
ANN结构
▪ 前馈结构(Feedforward Architecture) - without loops - static
i0
y
f
f
n
xi c
2
i1
f ( )
Threshold
f ( )
Logistic Sigmoid
f ( )
1
1 exp( )
激活函数
f ( )
Linear
f ( )
Hyperbolic tangent Sigmoid
y f f gX
f: 激活函数(Activation Function) g: 组合函数(Combination Function)
McClloch and Pitts, A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity, 1943
General structures of feedforward networks
………
……… ………
侧抑制连接
……
x1
x2
x3
xn
………
反馈连接
y1
y2
y3
yn
General structures of feedback networks
……… ……
……… ……… ………
ANN的学习方法
▪ 通过神经网络所在环境的模拟过程，调整网络中的自由参数 Learning by data
▪ 在神经层面上，通物系统中的学习
▪ Hebb学习律
▪ 神经元同时激活，突触强度增加 ▪ 异步激活，突触强度减弱
▪ 学习律符合能量最小原则
▪ 保持突触强度需要能量，所以在需要的地 方保持，在不需要的地方不保持。
ANN的学习规则
▪ 能量最小 ENERGY MINIMIZATION
▪ 反馈/循环结构(Feedback/Recurrent Architecture) - with loops - dynamic (non-linear dynamical systems)
……… ………
……… ………
……… ……… ……… ……… ………
……… ……… ……… ……… ………
………
▪ 学习模型 Incremental vs. Batch
▪ 两种类型 Supervised vs. Unsupervised
学习策略: Hebbrian Learning
▪ 若两端的神经元同时激活，增强联接权重 ▪ Unsupervised Learning
ij t 1 ij t xi t x j t
xj
ij
xi
学习策略: Error Correction
▪ 最小化实际输出与期望输出之间的误差(Supervised)
组合函数
▪ Weighted Sum
n
gX i xi i 1
y f f n i xi
i1
▪ Radial Distance
n
X C
xi ci 2
i 1
y f f n i xi
▪ 抑制状态，对输入信息整合后使细胞膜电位降低，当低于动作电位 的阈值时，无神经冲动产生。
▪ 结构的可塑性
▪ 神经元之间的柔性连接：突触的信息传递特性是可变的 ——学习记忆的基础
神经元模型
▪ 从生物学结构到数学模型
人工神经元
▪ M-P模型
Input
x1
ω1
x2
ω2
ωn
xn
Threshold
θ
y Output
神经元
▪ 神经元特性
▪ 信息以预知的确定方向传递 一个神经元的树突－细胞体－轴突－突触－另
一个神经元树突
▪ 时空整合性 对不同时间通过同一突触传入的信息具有时间
整合功能 对同一时间通过不同突触传入的信息具有空间
整合功能
神经元
▪ 工作状态
▪ 兴奋状态，对输入信息整合后使细胞膜电位升高，当高于动作电位 的阈值时，产生神经冲动，并由轴突输出。
人工神经网络
联结主义学派
▪ 又称仿生学派或生理学派
▪ 认为人的思维基元是神经元，而不是符号 处理过程
▪ 认为人脑不同于电脑
▪ 核心：智能的本质是联接机制。 ▪ 原理：神经网络及神经网络间的连接机
制和学习算法
麦卡洛可（McCulloch） 皮茨（Pitts)
什么是神经网络
▪ 所谓的人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而 构成的一种信息处理系统（计算机）。
f ( ) tanh()
f ( )
Saturating Linear
f ( )
+1
0
Gaussian
人工神经网络
▪ 多个人工神经元按照特定的网络结构联接在一起，就构成了 一个人工神经网络。
▪ 神经网络的目标就是将输入转换成有意义的输出。
生物系统中的学习
▪ 自适应学习
▪ 适应的目标是基于对环境信息的响应获得 更好的状态
仿生
人工神经网络
▪ 个体单元相互连接形成多种类型结构的图
▪ 循环、非循环 ▪ 有向、无向
▪ 自底向上（Bottom-Up）AI
▪ 起源于生物神经系统
▪ 从结构模拟到功能模拟
▪ 生物学启示 ▪ 多层神经网络 ▪ Hopfield网络 ▪ 自组织网络
内容
生物学启示
生物神经元
• 神经元组成：细胞体，轴突，树突，突触 • 神经元之间通过突触两两相连。信息的传递发生在突触。 • 突触记录了神经元间联系的强弱。 • 只有达到一定的兴奋程度，神经元才向外界传输信息。
ENERGY = measure of task performance error
人工神经网络
▪ 两个主要问题
▪ 结构
How to interconnect individual units?
▪ 学习方法
How to automatically determine the connection weights or even structure of ANN?
Solutions to these two problems leads to a concrete ANN!
ANN结构
▪ 前馈结构(Feedforward Architecture) - without loops - static
i0
y
f
f
n
xi c
2
i1
f ( )
Threshold
f ( )
Logistic Sigmoid
f ( )
1
1 exp( )
激活函数
f ( )
Linear
f ( )
Hyperbolic tangent Sigmoid
y f f gX
f: 激活函数(Activation Function) g: 组合函数(Combination Function)
McClloch and Pitts, A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity, 1943
General structures of feedforward networks
………
……… ………
侧抑制连接
……
x1
x2
x3
xn
………
反馈连接
y1
y2
y3
yn
General structures of feedback networks
……… ……
……… ……… ………
ANN的学习方法
▪ 通过神经网络所在环境的模拟过程，调整网络中的自由参数 Learning by data
▪ 在神经层面上，通物系统中的学习
▪ Hebb学习律
▪ 神经元同时激活，突触强度增加 ▪ 异步激活，突触强度减弱
▪ 学习律符合能量最小原则
▪ 保持突触强度需要能量，所以在需要的地 方保持，在不需要的地方不保持。
ANN的学习规则
▪ 能量最小 ENERGY MINIMIZATION
▪ 反馈/循环结构(Feedback/Recurrent Architecture) - with loops - dynamic (non-linear dynamical systems)
……… ………
……… ………
……… ……… ……… ……… ………
……… ……… ……… ……… ………
………
▪ 学习模型 Incremental vs. Batch
▪ 两种类型 Supervised vs. Unsupervised
学习策略: Hebbrian Learning
▪ 若两端的神经元同时激活，增强联接权重 ▪ Unsupervised Learning
ij t 1 ij t xi t x j t
xj
ij
xi
学习策略: Error Correction
▪ 最小化实际输出与期望输出之间的误差(Supervised)
组合函数
▪ Weighted Sum
n
gX i xi i 1
y f f n i xi
i1
▪ Radial Distance
n
X C
xi ci 2
i 1
y f f n i xi
▪ 抑制状态，对输入信息整合后使细胞膜电位降低，当低于动作电位 的阈值时，无神经冲动产生。
▪ 结构的可塑性
▪ 神经元之间的柔性连接：突触的信息传递特性是可变的 ——学习记忆的基础
神经元模型
▪ 从生物学结构到数学模型
人工神经元
▪ M-P模型
Input
x1
ω1
x2
ω2
ωn
xn
Threshold
θ
y Output
神经元
▪ 神经元特性
▪ 信息以预知的确定方向传递 一个神经元的树突－细胞体－轴突－突触－另
一个神经元树突
▪ 时空整合性 对不同时间通过同一突触传入的信息具有时间
整合功能 对同一时间通过不同突触传入的信息具有空间
整合功能
神经元
▪ 工作状态
▪ 兴奋状态，对输入信息整合后使细胞膜电位升高，当高于动作电位 的阈值时，产生神经冲动，并由轴突输出。
人工神经网络
联结主义学派
▪ 又称仿生学派或生理学派
▪ 认为人的思维基元是神经元，而不是符号 处理过程
▪ 认为人脑不同于电脑
▪ 核心：智能的本质是联接机制。 ▪ 原理：神经网络及神经网络间的连接机
制和学习算法
麦卡洛可（McCulloch） 皮茨（Pitts)
什么是神经网络
▪ 所谓的人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而 构成的一种信息处理系统（计算机）。
f ( ) tanh()
f ( )
Saturating Linear
f ( )
+1
0
Gaussian
人工神经网络
▪ 多个人工神经元按照特定的网络结构联接在一起，就构成了 一个人工神经网络。
▪ 神经网络的目标就是将输入转换成有意义的输出。
生物系统中的学习
▪ 自适应学习
▪ 适应的目标是基于对环境信息的响应获得 更好的状态
仿生
人工神经网络
▪ 个体单元相互连接形成多种类型结构的图
▪ 循环、非循环 ▪ 有向、无向
▪ 自底向上（Bottom-Up）AI
▪ 起源于生物神经系统
▪ 从结构模拟到功能模拟
▪ 生物学启示 ▪ 多层神经网络 ▪ Hopfield网络 ▪ 自组织网络
内容
生物学启示
生物神经元
• 神经元组成：细胞体，轴突，树突，突触 • 神经元之间通过突触两两相连。信息的传递发生在突触。 • 突触记录了神经元间联系的强弱。 • 只有达到一定的兴奋程度，神经元才向外界传输信息。