人工神经网络,具有自学习功能
人工智能三大流派
三大流派三大流派（Artificial Intelligence，简称）是一门研究和开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的科学。
随着科技的不断发展，逐渐分化出了三大主要流派，即符号主义流派、连接主义流派和进化主义流派。
1、符号主义流派符号主义流派是领域最早兴起的一种方法论，也被称为经典（Classical ）。
该流派主要关注运用符号逻辑推理和知识表示方法来解决问题。
其核心思想是借助推理、规则和知识表示，将问题的符号表示与相应的问题解决方法进行匹配。
符号主义方法在机器学习、专家系统和自然语言理解等领域取得了一些重要的突破。
1.1 专家系统专家系统是符号主义流派的核心研究领域之一。
它通过建立一套用于模拟专家知识和推理的规则和方法，来解决特定领域中的问题。
专家系统可以将领域专家的经验和知识进行模拟，并通过推理机制提供相应的解决方案。
1.2 逻辑推理逻辑推理是符号主义流派的基础，它利用谓词逻辑和形式化推理来进行问题求解。
逻辑推理可以将问题的符号表示转换为逻辑表达式，然后利用逻辑推理规则进行推导和演绎，最终得到问题的解答。
2、连接主义流派连接主义流派（Connectionism）是对传统符号主义的一种批判和补充，也被称为神经网络。
该流派的核心思想是模拟神经元之间的连接、传递和处理信息的方式，来构建人工神经网络，并通过学习和调整网络参数来实现智能行为。
2.1 人工神经网络人工神经网络模拟了生物神经网络的结构和工作原理，通过模拟大量的人工神经元之间的连接和信息传递来实现智能行为。
人工神经网络具有较强的自学习和自适应能力，在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了很多重要的应用。
2.2 深度学习深度学习是连接主义流派的重要发展方向之一。
深度学习借鉴了人脑神经元之间的层次结构，通过构建深层神经网络来实现对大规模数据的学习与预测。
深度学习在图像处理、语音识别和自然语言处理等领域具有很强的表现力和泛化能力。
人工智能8--神经网络1
阈值函数
S型函数
双曲正切函数
4. 人工神经网络的互联结构
ANN可分为两种 – 相互连接网络 – 分层网络 • 单层 • 两层网络结构 • 多层网络结构
典型的网络结构
相互连接网络
的多层网络
多层神经网络
3层及3层以上的神经网络，称多层 神经网络
可塑性 – 突触传递信息的强度是可变的，即具 有学习功能
学习、遗忘或疲劳（饱和）效应 – 对应突触传递作用增强、减弱和饱和
生物神经网络基本模型
电脉冲
输 入
树 突
细胞体 形成 轴突
突
输
触
出
信息处理
传输
图 12.2 生物神经元功能模型
3. 人工神经元
人工神经网络 – 神经网络是一个并行和分布式的信 息处理网络结构 – 它一般由大量神经元组成 • 每个神经元只有一个输出，可以 连接到很多其他的神经元 • 每个神经元的输入有多个连接通 道，每个连接通道对应于一个连 接权系数
神经网络研究的发展
(1)第一次热潮(40-60年代未) 1943年,美国心理学家W.McCulloch和数学家
W.Pitts在提出了一个简单的神经元模型，即MP模 型。 1958年，F.Rosenblatt等研制出了感知机 (Perceptron）。 (2)低潮(70-80年代初)
(3)第二次热潮
神经网络的优点
一般而言, ANN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ANN方法才能显示出其优越性。 – 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,ANN往往是最有利 的工具。 – 对处理大量原始数据而不能用规则或 公式描述的问题, 表现出极大的灵活性 和自适应性。
基于遗传算法的BP神经网络算法
基于遗传算法的BP神经网络算法基于遗传算法的BP神经网络算法是一种将遗传算法与BP神经网络相结合的机器学习算法。
BP神经网络是一种具有自适应学习功能的人工神经网络，它通过反向传播算法来不断调整网络的权重和阈值，从而实现对样本数据的学习和预测。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过选择、交叉和变异等操作来产生下一代的优秀个体，从而逐步寻找到最优解。
在基于遗传算法的BP神经网络算法中，遗传算法用于优化BP神经网络的初始权重和阈值，以提高网络的学习和泛化能力。
1.初始化个体群体：随机生成一组个体，每个个体代表BP神经网络的初始权重和阈值。
2.适应度评估：使用生成的个体来构建BP神经网络，并使用训练数据进行训练和验证，评估网络的适应度，即网络的性能指标。
3.选择操作：根据个体的适应度值确定选择概率，选择一些适应度较高的个体作为父代。
4.交叉操作：从父代中选择两个个体，通过交叉操作生成两个新的子代个体。
5.变异操作：对新生成的子代个体进行变异操作，引入一定的随机扰动，增加种群的多样性。
6.替换操作：根据一定的替换策略，用新生成的子代个体替代原来的父代个体。
7.终止条件判断：根据预先设定的终止条件（如达到最大迭代次数或达到一些适应度值阈值）判断是否终止算法。
8.返回结果：返回适应度最高的个体，即最优的BP神经网络参数。
然而，基于遗传算法的BP神经网络算法也存在一些缺点。
首先，算法的收敛速度较慢，需要较长的时间进行优化。
其次，算法需要设置一些参数，如种群大小、交叉概率和变异概率等，不同的参数组合可能对算法的性能产生较大影响，需要经过一定的试错过程。
综上所述，基于遗传算法的BP神经网络算法是一种结合了两种优化方法的机器学习算法，能够有效提高BP神经网络的学习和泛化能力。
同时，也需要在实际应用中根据具体情况选择合适的参数设置和终止条件，以获得更好的算法性能。
基础知识续人工神经网络常用学习规则
基于误差函数的梯度信息，沿着梯度的负方向更 新权重和偏置，以逐渐减小误差。
03 应用场景
适用于训练多层前馈神经网络，尤其是深度神经 网络。
反向传播算法
定义
反向传播算法是一种监督学习算 法，通过计算输出层与目标值之 间的误差，逐层反向传播误差， 并更新神经网络的权重和偏置。
工作原理
基于链式法则，将误差信号从输 出层向输入层逐层传递，并根据 误差梯度调整权重和偏置。
自组织映射
概念
01
自组织映射是一种无监督学习规则，通过训练神经网络来学习
输入数据的低维表示。
工作原理
02
通过迭代地更新神经元的权重，使得相似的输入数据映射到同
一神经元上，从而形成低维表示。
应用场景
03
自组织映射常用于数据压缩、可视化、聚类和特征提取等任务。
贪婪逐层预训练
概念
贪婪逐层预训练是一种无监督学习规则，通过逐层贪婪地训练神经网络来预训练模型。
梯度下降法简单易行，适用于大多数 情况，但可能会陷入局部最小值，影 响学习效果。
反向传播算法
反向传播算法是另一种常用的学习规则，通过计 算输出层与目标值之间的误差来反向传播误差， 并更新权重。
反向传播算法能够自动调整权重，适用于多层神 经网络，但计算量较大，训练时间较长。
随机梯度下降法
随机梯度下降法是一种基于梯度下降 法的变种，每次迭代只使用一个样本 来计算梯度，提高了训练速度。
在实际应用中的挑战与机遇
挑战
如何克服数据噪声和过拟合问题，提高网络的泛化能力； 如何设计更有效的网络结构，满足复杂任务需求。
机遇
随着技术的发展，人工神经网络在各个领域的应用越来 越广泛，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等； 同时，随着计算能力的提升，更大规模的网络训练成为 可能，为解决复杂问题提供了更多可能性。
人工神经网络,具有自学习功能
人工神经网络,具有自学习功能人工神经网络，具有自学习功能学习类型学习是神经网络研究的一个重要内容，它的适应性是通过学习实现的。
根据环境的变化，对权值进行调整，改善系统的行为。
由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。
Hebb规则认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位，突触的联系强度随着突触前后神经元的活动而变化。
在此基础上，人们提出了各种学习规则和算法，以适应不同网络模型的需要。
有效的学习算法，使得神人工神经网络经网络能够通过连接权值的调整，构造客观世界的内在表示，形成具有特色的信息处理方法，信息存储和处理体现在网络的连接中。
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。
编辑本段分析方法研究神经网络的非线性动力学性质，主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论，来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质，探索神经网络的协同行为和集体计算功能，了解神经信息处理机制。
为了探讨神经网络在整体性和模糊性方面处理信息的可能，混沌理论的概念和方法将会发挥作用。
混沌是一个相当难以精确定义的数学概念。
一般而言，"混沌"是指由确定性方程描述的动力学系统中表现出的非确定性行为，或称之为确定的随机性。
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。
人工神经网络综述论文
人工神经网络的最新发展综述摘要:人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的处理部件,由人工方式建立起来的网络系统。
该文首先介绍了神经网络研究动向，然后介绍了近年来几种新型神经网络的基本模型及典型应用,包括模糊神经网络、神经网络与遗传算法的结合、进化神经网络、混沌神经网络和神经网络与小波分析的结合。
最后,根据这几种新型神经网络的特点,展望了它们今后的发展前景。
关键词:模糊神经网络;神经网络与遗传算法的结合;进化神经网络;混沌神经网络；神经网络与小波分析。
The review of the latest developments in artificial neuralnetworksAbstract:Artificial neural network is the system that simulates the human brain’s structure and function, and uses a large number of processing elements, and is manually established by the network system. This paper firstly introduces the research trends of the neural network, and then introduces several new basic models of neural networks and typical applications in recent years, including of fuzzy neural network, the combine of neural network and genetic algorithm, evolutionary neural networks, chaotic neural networks and the combine of neural networks and wavelet analysis. Finally, their future prospects are predicted based on the characteristics of these new neural networks in the paper.Key words: Fuzzy neural network; Neural network and genetic algorithm; Evolutionary neural networks; Chaotic neural networks; Neural networks and wavelet analysis1 引言人工神经网络的研究始于20世纪40年代初。
人工神经网络固有的优点和缺点
人工神经网络固有的优点和缺点一、概述人工神经网络，作为模拟人脑神经元组织方式的一种运算模型，自20世纪80年代以来，便成为人工智能领域的研究热点。
其通过大量的节点（或神经元）之间的相互连接和复杂的网络结构，实现对信息的分布式并行处理。
这种独特的处理方式使得人工神经网络在模式识别、智能控制、预测估计等领域展现出了强大的能力，为解决复杂的现实问题提供了新的途径。
人工神经网络并非完美无缺。
尽管其具备强大的学习和处理能力，但由于其内在的复杂性和工作机制，人工神经网络也存在一些固有的缺点。
这些缺点在一定程度上限制了其应用范围和性能提升。
在优点方面，人工神经网络具有强大的自学习和自适应性，能够通过训练自动提取数据的特征并进行分类或预测。
其并行分布性处理的特点使得其能够处理大规模的数据集，并在一定程度上实现容错和鲁棒性。
同时，人工神经网络还具备高度的泛化能力，能够在新的数据上展现出良好的性能。
在缺点方面，人工神经网络的解释性较差，其推理过程和依据往往难以被人类理解。
由于其需要大量的参数和计算资源，使得其训练成本较高，且容易出现过拟合等问题。
同时，人工神经网络对数据的依赖也较强，当数据不充分或质量不高时，其性能可能会受到严重影响。
人工神经网络在具有诸多优点的同时，也存在一些固有的缺点。
在实际应用中，我们需要根据具体问题和需求来选择合适的模型和方法，并采取相应的措施来克服其缺点，以充分发挥其优势。
1. 简述人工神经网络的发展背景和基本原理人工神经网络的发展背景与人类社会对智能的深入探索和对大脑工作机制的日益理解密不可分。
自20世纪40年代以来，随着计算机科学的迅速发展和对人工智能领域需求的不断增长，人们开始尝试模拟人脑神经网络的结构和功能，以实现更高级别的信息处理和智能决策。
在基本原理方面，人工神经网络是基于生物学中神经网络的基本原理，通过模拟人脑神经系统的结构和功能，构建一种能够处理复杂信息的数学模型。
它采用大量的神经元（即节点）相互连接，形成一个复杂的网络结构。
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人工神经网络，具有自学习功能
学习类型学习是神经网络研究的一个重要内容，它的适应性是通过学习实
现的。
根据环境的变化，对权值进行调整，改善系统的行为。
由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。
Hebb规则认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位，突触的联系强度随着突触前后神经元的活动而
变化。
在此基础上，人们提出了各种学习规则和算法，以适应不同网络模型的
需要。
有效的学习算法，使得神
人工神经网络经网络能够通过连接权值的调整，构造客观世界的内在表示，形成具有特色的信息处理方法，信息存储和处理体现在网络的连接中。
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。
编辑本段分析方法
研究神经网络的非线性动力学性质，主要采用动力学系统理论、非线性规
划理论和统计理论，来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质，探索神经网
络的协同行为和集体计算功能，了解神经信息处理机制。
为了探讨神经网络在
整体性和模糊性方面处理信息的可能，混沌理论的概念和方法将会发挥作用。
混沌是一个相当难以精确定义的数学概念。
一般而言，"混沌"是指由确定性方
程描述的动力学系统中表现出的非确定性行为，或称之为确定的随机性。
"确定
性"是因为它由内在的原因而不是外来的噪声或干扰所产生，而"随机性"是指其不规则的、不能预测的行为，只可能用统计的方法描述。
混沌动力学系统
人工神经网络的主要特征是其状态对初始条件的灵敏依赖性，混沌反映其
内在的随机性。
混沌理论是指描述具有混沌行为的非线性动力学系统的基本理论、概念、方法，它把动力学系统的复杂行为理解为其自身与其在同外界进行
物质、能量和信息交换过程中内在的有结构的行为，而不是外来的和偶然的行为，混沌状态是一种定态。
混沌动力学系统的定态包括：静止、平稳量、周期性、准同期性和混沌解。
混沌轨线是整体上稳定与局部不稳定相结合的结果，
称之为奇异吸引子。
一个奇异吸引子有如下一些特征：(1)奇异吸引子是一个吸引子，但它既不是不动点，也不是周期解；(2)奇异吸引子是不可分割的，即不能分为两个以及两个以上的吸引子；(3)它对初始值十分敏感，不同的初始值会导致极不相同的行为。
编辑本段优越性
人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：第一，具有自学习
功能。
例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的
结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。
自学习功能对于预测有特别重要的意义。
预期未来的人工神经网络计算机将为
人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。
第二，具有联想存储功能。
用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
第三，具有高速寻找优化解的能力。
寻找一个复杂问题的优化解，往往需
要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计
算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
编辑本段研究方向
神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面。
理论研究可分为
以下两类：
1、利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。
2、利用神经基础理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优
人工神经网络越的神经网络模型，深入研究网络算法和性能，如：稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等；开发新的网络数理理论，如：神经网络动力学、
非线性神经场等。
应用研究可分为以下两类：
1、神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。
2、神经网络在各个领域中应用的研究。
这些领域主要包括
：模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。
随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用
定将更加深入。
编辑本段发展趋势
人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方
法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经
专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。
人工
神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。
近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，
将在实际应用中得到发展。
将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神
经网络的理论研究开辟了新的途径。
神经计算机的研究发展很快，已有产品进
入市场。
光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。