1、關于人工神經網絡第一張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月2人工神經網絡的進展初創階段（二十世紀四十年代至六十年代）: 1943年，美國心理學家W. S. Mcculloch和數理邏輯學家 和數理邏輯學家W. Pitts 提出了神經元的數學模型，即MP（ Mcculloch-Pitts ）模型以數學邏輯為研究手段，探討了客觀事件在神經網絡的形式問題1960年，威德羅和霍夫率先把神經網絡用于自動控制研究。過渡階段（二十世紀六十年代初至七十年代）M. Minsky和S. Papert于1969 年出版Perceptron Perceptron從理論上證明了以單層感知機為代表的網絡系統在某些能力

2、方面的局限性。 60年代末期至 80年代中期，神經網絡控制與神經網絡進入低潮第二張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月3人工神經網絡的進展(續)高潮階段（二十世紀八十年代）1982和1984年，美國加州理工學院的生物物理學J. J. Hopfield在美國科學院院刊發表的兩 篇文章，有力地推動了人工神經網絡的研究與應用，并引發了研究神經網絡的一次熱潮。80年代后期以來，隨著人工神經網絡研究的復蘇和發展，對神經網絡控制的研究也十分活躍。研究進展主要在神經網絡自適應控制和模糊神經網絡控制及其在機器人控制中的應用上。平穩發展階段（二十世紀九十年代以后）和相關學科交叉融合第三張，PPT共八十六頁，

3、創作于2022年6月4 ANN 人工神經網絡概述基本原理前向型神經網絡自組織競爭神經網絡神經網絡的應用與人工智能原理的結合BP神經網絡第四張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月5概述什么叫人工神經網絡采用物理可實現的系統來模仿人腦神經細胞的結構和功能的系統。為什么要研究神經網絡用計算機代替人的腦力勞動。 計算機速度為納秒級，人腦細胞反應時間是毫秒級。而計算機不如人。 長期以來人類的夢想，機器既能超越人的計算能力，又有類似于人的識別、分析、聯想等能力。第五張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月6概述人工智能與神經網絡共同之處：研究怎樣使用計算機來模仿人腦工作過程，學習實踐再學習再實踐 。

4、不同之處：人工智能研究人腦的推理、學習、思考、規劃等思維活動，解決需人類專家才能處理的復雜問題。神經網絡企圖闡明人腦結構及其功能，以及一些相關學習、聯想記憶的基本規則（聯想、概括、并行搜索、學習和靈活性）第六張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月7例如：人工智能專家系統是制造一個專家，幾十年難以培養的專家。神經網絡是制造一個嬰兒，一個幼兒，一個可以學習，不斷完善，從一些自然知識中汲取智慧的生命成長過程。 同樣是模仿人腦，但所考慮的角度不同。成年人和嬰兒學習過程不一樣第七張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月8概述第八張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月9 ANN 人工神經網絡概述

5、基本原理前向型神經網絡自組織競爭神經網絡神經網絡的應用與人工智能原理的結合BP神經網絡第九張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月10基本原理第十張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月11第十一張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月12第十二張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月13生物神經元第十三張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月14神經元由細胞體、樹突和軸突組成。細胞體是神經元的主體,它由細胞核、細胞質和細胞膜三部分構成.從細胞體向外延伸出許多突起,其中大部分突起呈樹狀,稱為樹突.樹突起感受作用,接受來自其他神經元的傳遞信號. 由細胞體伸出的一條最長的突起,用來傳出細

6、胞體產生的輸出信號,稱之為軸突;軸突末端形成許多細的分枝,叫做神經末梢;每一條神經末梢可以與其他神經元形成功能性接觸,該接觸部位稱為突觸。所謂功能性接觸是指非永久性接觸,它是神經元之間信息傳遞的奧秘之處。第十四張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月15一個神經元把來自不同樹突的興奮性或抑制性輸入信號(突觸后膜電位)累加求和的過程，稱為整合?？紤]到輸入信號的影響要持續一段時間(毫秒級),因此,神經元的整合功能是一種時空整合。當神經元的時空整合產生的膜電位超過閾值電位時,神經元處于興奮狀態,產生興奮性電脈沖,并經軸突輸出;否則,無電脈沖產生,處于抑制狀態。第十五張，PPT共八十六頁，創作于20

7、22年6月16圖2 一種簡化神經元結構 第十六張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月17人工神經元模型每一個細胞處于兩種狀態。突觸聯接有強度。多輸入單輸出。實質上傳播的是脈沖信號，信號的強弱與脈沖頻率成正比。 圖3 人工神經元的結構模型第十七張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月18一般地,人工神經元的結構模型如圖3所示。它是一個多輸入單輸出的非線性閾值器件。其中 x1，x2，xn表示神經元的n個輸入信號量； w1，w2，wn表示對應輸入的權值,它表示各信號源神經元與該神經元的連接強度； U表示神經元的輸入總和,它相應于生物神經細胞的膜電位,稱為激活函數;y為神經元的輸出;表示神經元的

8、閾值。第十八張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月19于是，人工神經元的輸入輸出關系可描述為： 函數y=f(U)稱為特性函數(亦稱作用、傳遞、激活、活化、轉移函數)。特性函數可以看作是神經元的數學模型。第十九張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月20 1. 閾值型 2. S型 這類函數的輸入輸出特性多采用指數、對數或雙曲正切等S型函數表示。例如 S型特性函數反映了神經元的非線性輸出特性。 常見的特性函數有以下幾種:第二十張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月21 3.分段線性型神經元的輸入輸出特性滿足一定的區間線性關系,其特性函數表達為 式中，K、Ak均表示常量。 第二十一張，PP

9、T共八十六頁，創作于2022年6月22人工神經元模型以上三種特性函數的圖像依次如下圖中的(a)、(b)、(c)所示神經細胞的輸出對輸入的反映。典型的特性函數是非線性的。 第二十二張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月23基本原理網絡結構人腦神經網絡：人腦中約有億個神經細胞根據Stubbz的估計這些細胞被安排在約個主要模塊內，每個模塊上有上百個神經網絡，每個網絡約有萬個神經細胞。 如果將多個神經元按某種的拓撲結構連接起來，就構成了神經網絡。 根據連接的拓撲結構不同，神經網絡可分為四大類：分層前向網絡、反饋前向網絡、互連前向網絡、廣泛互連網絡。 第二十三張，PPT共八十六頁，創作于2022年6

10、月24基本原理網絡模型分層前向網絡：每層只與前層相聯接 網絡由若干層神經元組成，一般有輸入層、中間層（又稱隱層，可有一層或多層）和輸出層，各層順序連接；且信息嚴格地按照從輸入層進，經過中間層，從輸出層出的方向流動。 第二十四張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月25基本原理網絡模型反饋前向網絡：輸出層上存在一個反饋回路，將信號反饋到輸入層。而網絡本身還是前向型的。 反饋的結果形成封閉環路，具有反饋的單元稱為隱單元，其輸出稱為內部輸出。 第二十五張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月26基本原理網絡模型互連前向網絡：外部看還是一個前向網絡，內部有很多自組織網絡在層內互連著。 同一層內單元

11、的相互連接使它們之間有彼此牽制作用。第二十六張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月27基本原理網絡模型廣泛互連網絡：所有計算單元之間都有連接，即網絡中任意兩個神經元之間都可以或可能是可達的。如：Hopfield網絡 、波爾茨曼機模型反饋型局部連接網絡：特例，每個神經元的輸出只與其周圍的神經元相連，形成反饋網絡。 第二十七張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月28基本原理 網絡分類分類前向型（前饋型）；反饋型；自組織競爭；隨機網絡其它第二十八張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月29 具體來講，神經網絡至少可以實現如下功能：數學上的映射逼近。通過一組映射樣本(x1，y1)(x2，y2

12、)，(xn，yn)，網絡以自組織方式尋找輸入與輸出之間的映射關系：yi=f(xi)。數據聚類、壓縮。通過自組織方式對所選輸入模式聚類。 聯想記憶。實現模式完善、恢復，相關模式的相互回憶等。 優化計算和組合優化問題求解。利用神經網絡的漸進穩定態，特別是反饋網絡的穩定平衡態，進行優化計算或求解組合優化問題的近似最優解。 第二十九張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月30模式分類。現有的大多數神經網絡模型都有這種分類能力。 概率密度函數的估計。根據給定的概率密度函數，通過自組織網絡來響應在空間Rn中服從這一概率分布的一組向量樣本X1，X2，Xk。 第三十張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月

13、31基本原理基本屬性基本屬性：非線性：自然界的普遍特性大腦的智慧就是一種非線性現象人工神經元處于激活或抑制兩種不同的狀態，在數學上表現為一種非線性。 非局域性：一個神經網絡通常由多個神經元廣泛連接而成一個系統的整體行為不僅取決于單個神經元的特征，而且可能主要由單元之間的相互作用、相互連接所決定通過單元之間的大量連接模擬大腦的非局域性聯想記憶是非局域性的典型例子。 第三十一張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月32基本原理 基本屬性非定常性人工神經網絡具有自適應、自組織、自學習能力神經網絡不但處理的信息有各種各樣，而且在處理信息的同時，非線性動力系統本身也在不斷變化經常采用迭代過程描寫動力系

14、統的演化過程。 非凸性：系統演化的多樣性一個系統的演化方向，在一定條件下，將取決于某個特定的狀態函數，如能量函數，它的極值相應于系統比較穩定的狀態非凸性是指這種函數有多個極值，故系統具有多個較穩定的平衡態，這將導致系統演化的多樣性。 第三十二張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月33基本原理優缺點評價優點：并行性；分布存儲；容錯性；學習能力 缺點：不適合高精度計算；學習問題沒有根本解決，慢；目前沒有完整的設計方法，經驗參數太多。 第三十三張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月34神經網絡學習學習(亦稱訓練)是神經網絡的最重要特征之一。神經網絡能夠通過學習,改變其內部狀態,使輸入輸出呈現

15、出某種規律性。網絡學習一般是利用一組稱為樣本的數據,作為網絡的輸入(和輸出),網絡按照一定的訓練規則(又稱學習規則或學習算法)自動調節神經元之間的連接強度或拓撲結構,當網絡的實際輸出滿足期望的要求,或者趨于穩定時,則認為學習成功。第三十四張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月35神經網絡學習1.學習規則 權值修正學派認為：神經網絡的學習過程就是不斷調整網絡的連接權值，以獲得期望的輸出的過程。所以，學習規則就是權值修正規則。2.學習方法分類 從不同角度考慮，神經網絡的學習方法有不同的分類。表9.1列出了常見的幾種分類情況。 第三十五張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月36神經網絡學習表

16、1 神經網絡學習方法的常見分類 第三十六張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月37 ANN 人工神經網絡概述基本原理前向型神經網絡BP神經網絡自組織競爭神經網絡神經網絡的應用與人工智能原理的結合第三十七張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月38前向型神經網絡概述最初稱之為感知器。應用最廣泛的一種人工神經網絡模型，最要原因是有BP學習方法。前向網絡結構是分層的，信息只能從下一層單元傳遞到相應的上一層單元。上層單元與下層所有單元相聯接特性函數可以是線性閾值的。 第三十八張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月39前向型神經網絡單層感知器第三十九張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月4

17、0前向型神經網絡基本原理和結構極其簡單在實際應用中很少出現采用階躍函數作為特性函數維空間可以明顯表現其分類功能，但Minsky等揭示的致命弱點也一目了然。關鍵是學習算法及網絡設計方法輸出yi等于：(1)其中第四十張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月41前向型神經網絡單層感知器分類方法：如果輸入x有k個樣本，xp, p=1, 2, , k, xRn當將這些樣本分別輸入到單輸出的感知器中，在一定的和下，輸出有兩種可能+1或-1。把樣本xp看作為在n維狀態空間中的一個矢量，則k個樣本為輸入空間的k個矢量前向神經網絡就是將n維空間分為SA、SB兩個子空間，其分界線為n-1維的超平面。即用一個單輸

18、出的感知器通過調整參數及來達到k個樣本的正確劃分。 第四十一張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月42前向型神經網單層感知器則存在一組權值wij使得公式(1)滿足: 稱樣本集為線性可分的，否則為線性不可分的。 第四十二張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月43前向型神經網單層感知器如：2維空間希望找到一根直線，把A, B兩類樣本分開，其分界線為: 解有無數個。 單層感知器只能解決線性可分類的樣本的分類問題。如樣本不能用一個超平面分開，就會產生當年Minsky等提出的不可分問題如：異或問題。第四十三張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月44+X1X2二維輸入感知器及其在狀態空間中的劃

19、分 第四十四張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月45前向型神經網絡多層感知器多層感知器 多層感知器的輸入輸出關系與單層感知器完全相同。前一層的輸出是下一層的輸入。也被稱為BP網絡。第四十五張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月46前向型神經網絡多層感知器多層感知器 采用BP算法學習時要求傳遞函數為有界連續可微函數如sigmoid函數。因此，網絡可以用一個連續的超曲面（而不僅僅是一個超平面）來完成劃分輸入樣本空間的功能。先求誤差，用梯度下降的方法求誤差的傳遞。從后往前算。第四十六張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月47第四十七張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月48前向型神

20、經網絡多層感知器多層感知器 n層網絡可以以n-1個超曲面構成一個符合曲面，彌補單層感知器的缺陷。基于BP算法，依據大量樣本通過逐步調整神經元之間的聯接權重來構造網絡。理論上，多層前饋網絡在不考慮結果規模的前提下，可以模擬任意的輸出函數。 第四十八張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月49前向型神經網絡多層感知器特點：用非線性連續可微函數分類，結果為一種模糊概念。當輸出f(u)0時，其輸出不一定為，而是一個0.5(有時只是0)的值，表示所得到的概率為多少。 應用最廣泛的神經網絡模型之一。第四十九張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月50 ANN 人工神經網絡概述基本原理前向型神經網絡BP

21、神經網絡自組織競爭神經網絡神經網絡的應用與人工智能原理的結合第五十張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月51BP 神經網絡BP(BackPropagation)網絡即誤差反向傳播網絡是應用最廣泛的一種神經網絡模型。 (1)BP網絡的拓撲結構為分層前向網絡； (2)神經元的特性函數為Sigmoid型(S型)函數，一般取為 (3)輸入為連續信號量（實數）；(4)學習方式為有導師學習；(5)學習算法為推廣的學習規則，稱為誤差反向傳播算法，簡稱BP學習算法。第五十一張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月52BP 神經網絡BP算法的基本思想： 正向傳播過程中，輸入信號從輸入層經隱單元層傳向輸出層

22、，每一層的神經元狀態只會影響到下一層神經元的輸入，如果在輸出層得不到期望的輸出，則轉入反向傳播過程。將誤差信號沿原來的連接通路返回，通過修改各層神經元的連接權值，使得輸出誤差信號達到最小。變量定義：XX為輸入向量，YY為網絡輸出向量；WW(1)(1)、WW(2)(2)分別為輸入層隱層、隱層輸出層的權值矩陣每層神經元的個數為：輸入層，NN個神經元；隱層，PP個神經元；輸出層，MM個神經元。第五十二張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月53第五十三張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月54第五十四張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月55第五十五張，PPT共八十六頁，創作于2022年6

23、月56第五十六張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月57第五十七張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月58第五十八張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月59第五十九張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月60第六十張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月61網絡訓練函數function teste,bestep,testouts,wh,wo,errorCurve = nnTrain(matrices,nrows,ninputs,nhiddens1, nhiddens2,noutputs,hrates,orates,moms,epochs,options)matrices: 訓練

24、集合的樣式，即輸入-期望輸出對。nrows: 樣本集的列數，即學習樣本的數目。ninputs, nhiddens1, nhiddens2, noutputs: 輸入層節點數；第一隱層節點數；第二隱層節點數（可以為空）；輸出層節點數。hrates, orates: 隱層、輸出層單元的學習率。moms: 訓練過程激勵速率。epochs: 最大訓練過程的迭代數。options: 函數使用過程的選項。第六十一張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月62BP網絡學習舉例例：設計一個BP網絡，對表2所示的樣本數據進行學習，使學成的網絡能解決類似的模式分類問題。設網絡的輸入層有三個節點，隱層四個節點，輸出

25、層三個節點，拓撲結構如下圖9所示。 表2 網絡訓練樣本數據 輸入輸出X1 x2 x3Y1 y2 y30.3 0.8 0.10.7 0.1 0.30.6 0.6 0.61 0 00 1 0 0 0 1第六十二張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月63BP網絡學習舉例圖 BP網絡舉例 第六十三張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月64用樣本數據按BP算法對該網絡進行訓練，訓練結束后，網絡就可作為一種模式分類器使用。因為網絡的輸出向量(1，0，0)、(0，1，0)、(0，0，1)可以表示多種模式或狀態。如可以分別表示凸、凹和直三種曲線，或者三種筆劃，也可以表示某公司的銷售情況：高峰、低谷和持

26、平等等。當然，要使網絡有很好的模式分類能力，必須給以足夠多的范例使其學習，本例僅是一個簡單的示例。第六十四張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月65神經網絡模型神經網絡模型是一個在神經網絡研究和應用中經常提到的概念。所謂神經網絡模型，它是關于一個神經網絡的綜合描述和整體概念，包括網絡的拓撲結構、輸入輸出信號類型、信息傳遞方式、神經元特性函數、學習方式、學習算法等等。截止目前，人們已經提出了上百種神經網絡模型,下表簡介最著名的幾種。第六十五張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月66神經網絡模型第六十六張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月67神經網絡模型第六十七張，PPT共八十六頁，

27、創作于2022年6月68神經網絡模型第六十八張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月69神經網絡模型神經網絡模型也可按其功能、結構、學習方式等的不同進行分類。 1.按學習方式分類 神經網絡的學習方式包括三種，有導師學習、強化學習和無導師學習。按學習方式進行神經網絡模型分類時，可以分為相應的三種，即有導師學習網絡、強化學習網絡及無導師學習網絡。第六十九張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月70神經網絡模型 2. 按網絡結構分類 神經網絡的連接結構分為兩大類,分層結構與互連結構，分層結構網絡有明顯的層次,信息的流向由輸入層到輸出層,因此,構成一大類網絡,即前向網絡。對于互連型結構網絡,沒有明

28、顯的層次,任意兩處理單元之間都是可達的,具有輸出單元到隱單元(或輸入單元)的反饋連接，這樣就形成另一類網絡,稱之為反饋網絡。 第七十張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月71神經網絡模型 3. 按網絡的狀態分類 在神經網絡模型中，處理單元(即神經元)的狀態有兩種形式：連續時間變化狀態、離散時間變化狀態。如果神經網絡模型的所有處理單元狀態能在某一區間連續取值，這樣的網絡稱為連續型網絡；如果神經網絡模型的所有處理單元狀態只能取離散的二進制值0或1(或-1、+1)，那么稱這種網絡為離散型網絡。 典型的Hopfield網絡同時具有這兩類網絡，分別稱為連續型Hopfield網絡和離散型Hopfiel

29、d網絡。另外，還有輸出為二進制值0或1、輸入為連續值的神經網絡模型，如柯西機模型。第七十一張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月72神經網絡模型4. 按網絡的活動方式分類 確定神經網絡處理單元的狀態取值有兩種活動方式，一種是由確定性輸入經確定性作用函數，產生確定性的輸出狀態；另一種是由隨機輸入或隨機性作用函數，產生遵從一定概率分布的隨機輸出狀態。 具有前一種活動方式的神經網絡，稱為確定性網絡。已有的大部分神經網絡模型均屬此類。而后一種活動方式的神經網絡，稱為隨機性網絡。隨機性網絡的典型例子有：波爾茨曼機、柯西機和高斯機等。第七十二張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月73 ANN 人工

30、神經網絡概述基本原理前向型神經網絡自組織競爭神經網絡神經網絡的應用與人工智能原理的結合BP神經網絡第七十三張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月74自組織競爭神經網絡概述在實際的神經網絡中，存在一種側抑制的現象。即一個細胞興奮后，通過它的分支會對周圍其他神經細胞產生抑制。這種側抑制在脊髓和海馬中存在，在人眼的視網膜中也存在。第七十四張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月75自組織競爭神經網絡概述這種抑制使神經細胞之間出現競爭，一個興奮最強的神經細胞對周圍神經細胞的抑制也強。雖然一開始各個神經細胞都處于興奮狀態，但最后是那個輸出最大的神經細胞“贏”，而其周圍的神經細胞“輸”了。勝者為王。

31、小貓 第七十五張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月76自組織競爭神經網絡概述自組織競爭神經網絡是在 “無師自通”的現象的基礎上生成的。 人類等生物的生長過程。第七十六張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月77自組織競爭神經網絡結構：層內細胞之間互聯，在各個神經細胞中加入自反饋，相互作用，輸出y為 ：系統穩定時“勝者為王”。此時贏者的權向量與輸入向量的歐氏距離最小。此距離為 ：第七十七張，PPT共八十六頁，創作于2022年6月78自組織競爭神經網絡自組織映射模型自組織映射模型是由Kohonen提出來的。模型是以實際神經細胞中的一種特征敏感的細胞為模型的。各個細胞分別對各種輸入敏感，可以代表各種輸入，反映各種輸入樣本