人工神经网络三要素及其特点
人工神经网络概述及在分类中的应用举例
人工神经网络概述及其在分类中的应用举例人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。
为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。
人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。
神经网络在2个方面与人脑相似：(1) 人工神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。
(2) 互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的信息。
他既是高度非线性动力学系统，又是自适应组织系统，可用来描述认知、决策及控制的智能行为。
神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础。
一人工神经网络的基本特征1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。
这特别适于实时控制和动态控制。
各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。
2、非线性映射：人工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。
只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。
因此人工神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。
3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。
作为神经元间连接键的突触，既是信号转换站，又是信息存储器。
每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。
信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上，神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。
4、具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。
比如有人和你提起内蒙古，你就会联想起蓝天、白云和大草原。
用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。
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。
人工智能神经网络
人工智能神经网络人工智能神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种模拟人脑神经网络的计算模型。
它由一些简单的单元（神经元）组成，每个神经元都接收一些输入，并生成相关的输出。
神经元之间通过一些连接（权重）相互作用，以完成某些任务。
神经元神经元是神经网络中的基本单元，每个神经元都有多个输入和一个输出。
输入传递到神经元中，通过一些计算生成输出。
在人工神经网络中，神经元的模型是将所有输入加权求和，将权重乘以输入值并加上偏差值（bias），然后将结果带入激活函数中。
激活函数决定神经元的输出。
不同类型的神经元使用不同的激活函数，如Sigmond函数、ReLU函数等。
每个神经元的输出可以是其他神经元的输入，这些连接和权重形成了一个图，即神经网络。
神经网络神经网络是一种由多个神经元组成的计算模型。
它以输入作为网络的初始状态，将信息传递到网络的每个神经元中，并通过训练来调整连接和权重值，以产生期望的输出。
神经网络的目的是通过学习输入和输出之间的关系来预测新数据的输出。
神经网络的设计采用层次结构，它由不同数量、形式和顺序的神经元组成。
最简单的网络模型是单层感知器模型，它只有一个神经元层。
多层神经网络模型包括两种基本结构：前向传播神经网络和循环神经网络。
前向传播神经网络也称为一次性神经网络，通过将输入传递到一个或多个隐藏层，并生成输出。
循环神经网络采用时间序列的概念，它的输出不仅与当前的输入有关，还与以前的输入有关。
训练训练神经网络是调整其连接和权重值以达到期望输出的过程。
训练的目的是最小化训练误差，也称为损失函数。
训练误差是神经网络输出与期望输出之间的差异。
通过训练，可以将网络中的权重和偏置调整到最佳值，以最大程度地减小训练误差。
神经网络的训练过程通常有两种主要方法：1.前向传播: 在此方法中，神经网络的输入通过网络经过一种学习算法来逐步计算，调整每个神经元的权重和偏置，以尽可能地减小误差。
人工神经网络简介
人工神经网络简介本文主要对人工神经网络基础进行了描述，主要包括人工神经网络的概念、发展、特点、结构、模型。
本文是个科普文，来自网络资料的整理。
一、人工神经网络的概念人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。
该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的关注。
它实际上是一个有大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激活函数（activation function）。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆。
网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激活函数。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。
人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型相结合，借助数学统计工具来实现。
另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的方法，使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力，这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。
人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。
网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。
输入单元接受外部世界的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐单元是处在输入和输出单元之间，不能由系统外部观察的单元。
人工神经网络ANN
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目录
人工神经网络ANN概 述
01
人工神经网络ANN的 组成结构
02
人工神经网络 ANN概述
什么是人工神经网络ANN
定义：人工神经网络（ANN）是一种模拟人脑神经元网络的机器学习算法 结构：由输入层、隐藏层和输出层组成，各层之间通过权重连接 学习方式：通过反向传播算法不断调整权重，使输出结果更加准确 应用领域：图像识别、语音识别、自然语言处理等
前向传播：输入信号通过神经元网络传递，计算输出结果
反向传播：根据输出结果调整神经元权重，降低误差
人工神经网络 ANN的组成结构
输入层
定义：输入层是人工神经网络中的第一层，负责接收来自外界的输入数据 特点：输入层通常由多个神经元组成，每个神经元负责接收一部分输入数据 功能：将输入数据转换为神经网络可以处理的内部表示，为后续的隐藏层提供输入 类型：根据具体的应用场景和任务，输入层可以具有不同的类型和结构
人工神经网络ANN的发展历程
早期阶段：感知机 模型，多层感知器
90年代：BP算法 的提出，多层感知 器的发展
21世纪初：深度 学习的兴起，卷积 神经网络、循环神 经网络等新型网络 的涌现
近年来：自编码器 、生成对抗网络等 新型网络结构的出 现和应用
人工神经网络ANN的基本原理
神经元模型：模拟生物神经元的基本功能
隐藏层
隐藏层定义 隐藏层作用 隐藏层结构 隐藏层参数训练
输出层
定义：输出层是人工神经网络中的最后一层，负责将网络的处理结果输出到外部 功能：输出层将前一层神经元的输出作为输入，通过激活函数将输入转化为具体的输出值 类型：常见的输出层类型包括全连接层、softmax层等 作用：输出层的设计直接影响着人工神经网络的分类或回归任务的准确性
神经网络简介
神经网络简介神经网络（Neural Network），又被称为人工神经网络（Artificial Neural Network），是一种模仿人类智能神经系统结构与功能的计算模型。
它由大量的人工神经元组成，通过建立神经元之间的连接关系，实现信息处理与模式识别的任务。
一、神经网络的基本结构与原理神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
其中，输入层用于接收外部信息的输入，隐藏层用于对输入信息进行处理和加工，输出层负责输出最终的结果。
神经网络的工作原理主要分为前向传播和反向传播两个过程。
在前向传播过程中，输入信号通过输入层进入神经网络，并经过一系列的加权和激活函数处理传递到输出层。
反向传播过程则是根据输出结果与实际值之间的误差，通过调整神经元之间的连接权重，不断优化网络的性能。
二、神经网络的应用领域由于神经网络在模式识别和信息处理方面具有出色的性能，它已经广泛应用于各个领域。
1. 图像识别神经网络在图像识别领域有着非常广泛的应用。
通过对图像进行训练，神经网络可以学习到图像中的特征，并能够准确地判断图像中的物体种类或者进行人脸识别等任务。
2. 自然语言处理在自然语言处理领域，神经网络可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
通过对大量语料的学习，神经网络可以识别文本中的语义和情感信息。
3. 金融预测与风险评估神经网络在金融领域有着广泛的应用。
它可以通过对历史数据的学习和分析，预测股票价格走势、评估风险等，并帮助投资者做出更科学的决策。
4. 医学诊断神经网络在医学领域的应用主要体现在医学图像分析和诊断方面。
通过对医学影像进行处理和分析，神经网络可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
5. 机器人控制在机器人领域，神经网络可以用于机器人的感知与控制。
通过将传感器数据输入到神经网络中，机器人可以通过学习和训练来感知环境并做出相应的反应和决策。
三、神经网络的优缺点虽然神经网络在多个领域中都有着广泛的应用，但它也存在一些优缺点。
医学专题人工神经网络基础知识
• 轴突是单根长纤维，它把细胞体的输出信号导向其他神经元
• 一个(yī ɡè)神经细胞的轴突和另一个(yī ɡè)神经细胞树突的结合点称为突 杂的化学过程决定)确立了神经网络的功能。
第三页，共六十三页。
生物学研究表明一些(yīxiē)神经结构是与生俱来的，而其他部分则是在 学习的过程中形成的。
o
x
-1.0
图
双 极 性 S型函数
第二十二页，共六十三页。
3、线性函数(hánshù)
（1）线性作用函数：输出等于输入，即 y f (x) x
（2）饱和线性作用函数 （3）对称饱和线性作用函数
0 x 0 y f (x) x 0 x 1
1 x 1
1 x 1
y
f (x)
x
1 x 1
化的代数和。这种累加求和称空间整合。 不可逆性，脉冲只从突触前传到突触后，不逆向传递 神经纤维传导的速度，即脉冲沿神经纤维传递的速度，在1—150m／s之间 信息传递时延和不应期，一般为0.3～lms 可塑性，突触传递信息的强度是可变的，即具有学习功能 存在学习、遗忘或疲劳（饱和(bǎohé)）效应
第二十四页，共六十三页。
5、高斯(ɡāo sī)函数 f ( x) e ( x2 2 )
反映出高斯函数(hánshù)的宽度
还有许多(xǔduō)转移函数的数学模型，不一一介绍。
第二十五页，共六十三页。
2.4人工神经网络模型(móxíng)
大量神经元组成庞大的神经网络(wǎngluò)，才能实现对复杂信息的处 理与存储，并表现出各种优越的特性。神经网络(wǎngluò)的强大功能与其 大规模并行互连、非线性处理以及互连结构的可塑性密切相关。因此必须 按一定规则将神经元连接成神经网络(wǎngluò)，并使网络(wǎngluò)中各神经 元的连接权按一定规则变化。生物神经网络(wǎngluò)由数以亿计的生物神 经元连接而成，而人工神经网络(wǎngluò)限于物理实现的困难和为了计算 简便，是由相对少量的神经元按一定规律构成的网络(wǎngluò)。
第一讲神经网络基本原理ppt课件
人工神经网络基本要素
人工神经网络(简称神经网络)是由人工神经元(简称神经元)互 连组成的网络，它是从微观结构和功能上对人脑的抽象、简化，是模 拟人类智能的一条重要途径，反映了人脑功能的若干基本特征，如并 行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。
人工神经网络（ANN）可看成是以人工神经元为节点，用有向加权 弧连接起来的有向图。
20 世 纪 80 年 代 以 来 ， 人 工 神 经 网 络 （ ANN ， Artificial Neural Network）研究取得了突破性进展。神经网络控制是将神经网络与控制 理论相结合而发展起来的智能控制方法。它已成为智能控制的一个新的 分支，为解决复杂的非线性、不确定、未知系统的控制问题开辟了新途 径。
y 是神经元的输出。
神经元的输出 y=f(w*u+θ )
人工神经网络基本要素 —神经元
可见，神经元的实际输出还取决于所选择的作用函数f(x)。神经元的阈值 可以看作为一个输入值是常数1对应的连接权值。根据实际情况，也可以 在神经元模型中忽略它。关于作用函数的选择将在后面详细讨论。在上述 模型中，w和θ是神经元可调节的标量参数。设计者可以依据一定的学习规 则来调整它。
每个神经元的突触数目有所不同，而且各神经元之间的连接强度 和极性有所不同，并且都可调整，基于这一特性，人脑具有存储信息的 功能。图1.1 生物神经元的结构
人工神经网络基本要素 —神经元
神经生理学和神经解剖学的研究 结果表明，神经元是脑组织的基 本单元，是神经系统结构与功能 的单位。
• 大脑
Brain
在此有向图中，人工神经元就是对生物神经元的模拟，而有向弧则 是轴突—突触—树突对的模拟。有向弧的权值表示相互连接的两个人 工神经元间相互作用的强弱。
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4.1.1人工神经网络三要素
人工神经网络是对生物神经系统的某种抽象、简化与模拟，是由许多并行互联的相同神经元
模型组成。网络的信息处理由神经元之间的相互作用来实现;知识与信息存储在处理单元相
互间的物理连接上;网络的学习和识别决定于各神经元连接权系数的动态演化过程。一个神
经网络模型描述了一个网络如何将它的输入矢量转化为输出矢量的过程。通常，神经网络模
型由网络模型的神经元特性、拓补结构和学习或训练规则三个要素确定。
一、神经元特性
作为神经网络基本单元的神经元模型也有其三个基本要素:l)一组连接权;2)一个求和单元:3)
一个非线性激励函数。神经元是神经网络的基本处理单元，它一般是多输入单输出的非线性
器件，其结构模型如图4一1所示。
式中jx(1,2,,)jp为输入信号，kjw(1,2,,)jp为神经元j到神经元k的连接权值，
1pkkjjjuwx
为线性组合结果，k为阈值。为神经元激励函数，ky为神经元的输出。
1. 激活函数 (Activation Functions)
(1) 线性激活函数
xxpurelinxf)()(
(2) 硬限幅激活函数
0 ,00 ,1)lim()(x
x
xhardxf
x
（3）对称的硬限幅激活函数
0 ,10 ,1 )(lim)(x
x
xshardxf
（4）
Sigmoid (S形)激活函数
xexsigxf
1
1
)(log)(
，0
具有平滑和渐进性，并保持单调性，参数可控制其斜率。
)(xf
性质：无穷阶光滑 ),lim()(xhardxf
二、神经网络结构
神经网络由大量并行分布的神经元广泛互联构成。网络的拓补结构是神经网络的一个重要特
征，从连接方式看神经网络结构主要有两种。
(l)前馈型网络
前馈网络中神经元是分层排列的，每个神经元只与前一层的神经元相连。输
入层和输出层与外界相连，其它中间层称为隐层，隐层可为一层或多层。除了通
用的前馈网络外，还存在其变型，如前馈内层互连网络，网络在同一层内相互连
接，互相制约，从外部看还是一个前馈网络，很多自组织网络存在此种结构。
单隐层网络：常用；三、四层网络：特殊的目的；四层以上网络：罕见。
(2)反馈型网络
所有节点都是计算单元，也可接受输入，并向外界输出。网络的任意两个神经元之间都可能
存在连接，信息在各神经元之间反复传递至趋于某一稳定状态。
三、神经网络的学习方法
1、学习方式
网络的学习可以分为3种基本类型:1)网络权值的学习;2)网络节点函数的
学习;3)网络拓补结构的学习。其中，网络权值的学习最为简单，目前大多数文
献中所谓的网络学习指的就是网络权值的学习。下文的介绍也围绕网络权值的
学习进行。学习的过程就是按某种预定的度量通过调节自身参数(如权值)来达到
性能改养的过程。学习方式有三种:
(l)监督学习(有教师学习)
输入层
隐层
输出层
……
……
……
这种学习方式需要外界存在一个“教师”，它可对给定一组输入提供应有的
输出结果，这组己知的输入一输出数据称为训练样本集，学习系统(神经网络)根据
己知输入与实际输出之间的差值(误差信号)来调节系统参数。
（2）非监督学习(无教师学习)
非监督学习不存在外部教师，学习系统完全按照环境提供数据的某些统计规
律来调节自身参数或结构，以表示出外部输入的某种固有特性。
(3)再励学习(强化学习)
这种学习介于上述两种情况之间，外部环境对系统输出结果只给出评价信息
(奖或惩)而不给出正确答案，学习系统通过强化受奖的动作来改善自身的性能。
2、学习算法
(l)误差纠正学习
神经网络的误差信号为()()()kkkendnyn
式中()kdn为理想输出，()kyn为实际输出。误差纠正学习的最终目的是使某一基于误
()ken
的目标函数达到最小，使网络中每个输出单元的实际输出在某种统计意义上逼近理想输出。
(2)Hebb学习
两个神经元之间的连接权，正比于两个神经元的活动值，当两神经元同为激活或同为抑制时，
该连接的强度应增强，反之减弱。
(3)竞争(eompetitive)学习
网络各输出单元相互竞争，原来输出单元中如有某一单元较强，它将获胜并抑制其它单元，
最后只有此强者处于激活状态。
环境 学习系统
输入
环境 教师
学习系统
输入
理想
输出
实际
输出
误差信号
+
—
学习系统 环境
评价
输出
动作
输入 状态
4.1.2人工神经网络的特点
人工神经网络在信息处理方面与传统的计算机相比有自身的优势:
(l)并行性。传统的计算方法是基于串行处理的思想发展起来的，计算和存储是完全独立的两
个部分。计算速度取决于存储器和运算器之间的连接通道，大大限制了它的运算能力。而神
经网络中的神经元之间存在大量的相互连接，所以信息输入之后可以很快地传递到各个神经
元进行并行处理，在值传递的过程中同时完成网络的计算和存储功能，将输入输出的映射关
系以神经元间连接强度(权值)的方式存储下来，其运算效率非常高。
(2)自学习、自组织性。神经网络系统具有很强的自学习能力，系统可以在学习过程中不断
地完善自己，具有创造性。
(3)联想记忆功能。在神经网络的训练过程中，输入端给出要记忆的模式，通过学习并合理
地调一节网络中的权系数，网络就能记住所有的输入信息。在执行时，若网络的输入端输入
被噪声污染的信息或是不完整、不准确的片断，经过网络的处理后，在输出端可得到恢复了
的完整而准确的信息。
(4)很强的鲁棒性和容错性。在神经网络中，信息的存储是分布在整个网络中相互连接的权
值上的，这就使得它比传统计算机具有较高的抗毁性。少数几个神经元损坏或断几处连接，
只会稍许降低系统的性能，而不至于破坏整个网络系统，因而具有强的鲁棒性和容错性。