人工神经网络01绪论

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1、1张　凯副教授武汉科技大学计算机学院人工神经网络(ArtificalNeuralNetwork)2第一章神经网络概述1.人工智能与神经网络2.人工神经网络的基本概念3.人工神经网络研究的历史4.人工神经网络的应用领域人工智能人工智能（ArtificialIntelligence，简记为AI）最初在1956年被引入。它研究怎样让计算机模仿人脑从事推理、设计、思考、学习等思维活动，以解决和处理较复杂的问题。智能的概念智能是个体有目的的行为，合理的思维，以及有效的适应环境的综合能力。智能是个体认识客观事物

2、和运用知识解决问题的能力。人类个体的智能是一种综合能力。研究人工智能的目的模拟人的智能，将人类从复杂的脑力劳动中解脱出来4感觉器官神经系统认知效应器官外部世界决策神经系统思维器官典型的“智力生成过程”信息获取信息传递信息认知信息执行外部世界信息再生信息传递认识论信息知识智能策略狭义智能本体论信息认识论信息智能策略智能行为人类智力的信息本质人工智能71.感知与认识客观事物、客观世界和自我的能力2.通过学习取得经验与积累知识的能力3.理解知识，运用知识和经验分析、解决问题的能力4.联想、推理、判断、决策

3、的能力5.运用语言进行抽象、概括的能力6.发现、发明、创造、创新的能力7.实时、迅速、合理地应付复杂环境的能力8.预测、洞察事物发展变化的能力人工神经网络的提出智能可以包含8个方面感知与认识客观事物、客观世界和自我的能力感知是智能的基础——最基本的能力通过学习取得经验与积累知识的能力这是人类在世界中能够不断发展的最基本能力。理解知识，运用知识和经验分析、解决问题的能力这一能力可以算作是智能的高级形式。是人类对世界进行适当的改造，推动社会不断发展的基本能力。2021/7/179人工神经网络的提出联想、

4、推理、判断、决策语言的能力这是智能的高级形式的又一方面。预测和认识“主动”和“被动”之分。联想、推理、判断、决策的能力是“主动”的基础。运用进行抽象、概括的能力上述这5种能力，被认为是人类智能最为基本的能力2021/7/1710人工神经网络的提出作为5种能力综合表现形式的3种能力发现、发明、创造、创新的能力实时、迅速、合理地应付复杂环境的能力预测、洞察事物发展、变化的能力人工神经网络从以下四个方面去模拟人的智能行为1.物理结构：人工神经元将模拟生物神经元的功能2.计算模拟：人脑的神经元有局部计算和存

5、储的功能，通过连接构成一个系统。人工神经网络中也有大量有局部处理能力的神经元，也能够将信息进行大规模并行处理3.存储与操作：人脑和人工神经网络都是通过神经元的连接强度来实现记忆存储功能，同时为概括、类比、推广提供有力的支持4.训练：同人脑一样，人工神经网络将根据自己的结构特性，使用不同的训练、学习过程，自动从实践中获得相关知识人工智能生物神经元及其网络生物神经元及其网络生物神经元及其网络人工神经元及其网络人工神经元及其网络2021/7/1717人工神经网络的概念定义(1)Hecht—Nielsen（

6、1988年）人工神经网络的概念人工神经网络是一个并行、分布处理结构，它由处理单元及其称为联接的无向讯号通道互连而成。这些处理单元（PE—ProcessingElement）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枝成希望个数的许多并行联接，且这些并行联接都输出相同的信号，即相应处理单元的信号，信号的大小不因分支的多少而变化。人工神经网络的概念处理单元的输出信号可以是任何需要的数学模型，每个处理单元中进行的操作必须是完全局部的。也就是说，它必须仅仅依

7、赖于经过输入联接到达处理单元的所有输入信号的当前值和存储在处理单元局部内存中的值。2021/7/1720人工神经网络的概念强调：①并行、分布处理结构；②一个处理单元的输出可以被任意分枝，且大小不变；③输出信号可以是任意的数学模型；④处理单元完全的局部操作人工神经网络的概念定义(2)Rumellhart，McClelland，Hinton人工神经网络的概念1） 一组处理单元（PE或AN）；2） 处理单元的激活状态（ai）；3） 每个处理单元的输出函数（fi）；4） 处理单元之间的联接模式；5） 传递规

8、则（∑wijoi）；6） 把处理单元的输入及当前状态结合起来产生激活值的激活规则（Fi）；7） 通过经验修改联接强度的学习规则；8） 系统运行的环境（样本集合）。2021/7/1723人工神经网络的概念Simpson（1987年）人工神经网络是一个非线性的有向图，图中含有可以通过改变权大小来存放模式的加权边，并且可以从不完整的或未知的输入找到模式。什么是神经网络由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算系统，该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处