神经网络讲解与实例.ppt

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1、人工神经网络(ArtificialNeuralNetwroks-----ANN)1.1人工神经网络发展概况人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks，ANN)：简称神经网络。模拟人脑神经细胞的工作特点：*单元间的广泛连接；*并行分布式的信息存贮与处理；*自适应的学习能力等。优点：(1)较强的容错性;(2)很强的自适应学习能力；(3)可将识别和若干预处理融为一体进行；(4)并行工作方式；(5)对信息采用分布式记忆，具有鲁棒性。四个发展阶段：第一阶段：启蒙期，始于1943年。形式神经元的数学模型提出。第二阶段：低潮期，始于1969年。《感知器》(Perceptio

2、ns)一书出版，指出局限性。第三阶段：复兴期，从1982年到1986年。Hopfield的两篇论文提出新的神经网络模型；《并行分布处理》出版，提出反向传播算法。第四个阶段：1987年至今，趋于平稳。回顾性综述文章“神经网络与人工智能”。人工神经网络的基本特点（1）可处理非线性（2）并行结构．对神经网络中的每一个神经元来说；其运算都是同样的．这样的结构最便于计算机并行处理．（3）具有学习和记忆能力．一个神经网络可以通过训练学习判别事物；学习某一种规律或规则．神经网络可以用于联想记忆．（4）对数据的可容性大．在神经网络中可以同时使用量化数据和质量数据（如好、中、差、及格、不及格等）．

3、（5）神经网络可以用大规模集成电路来实现．如美国用256个神经元组成的神经网络组成硬件用于识别手写体的邮政编码．1.2神经网络基本概念1.2.1生物神经元1．生物神经元的结构细胞体、树突、轴突和突触。2．生物神经元的工作机制兴奋和抑制两种状态。抑制状态的神经元由树突和细胞体接收传来的兴奋电位产生输出脉冲输入兴奋总量超过阈值神经元被激发进入兴奋状态由突触传递给其它神经元1.2.2人工神经元及神经网络人工神经元：生物神经元的简化模拟。人工神经元间的互连：信息传递路径轴突-突触-树突的简化；连接的权值：两个互连的神经元之间相互作用的强弱。图8.2人工神经元模型接收的信息(其它神经元的输

4、出)互连强度/权值作比较的阈值n维输入向量X输出输出函数神经元的动作：输出函数f：也称作用函数，非线性。阈值型S型伪线性型f为阈值型函数时：设，点积形式：式中，1.2.3神经网络的学习学习：同一个训练集的样本输入输出模式反复作用于网络，网络按照一定的训练规则自动调节神经元之间的连接强度或拓扑结构，使实际输出满足期望的要求或者趋于稳定。实质：1．Hebb学习规则典型的权值修正方法：Hebb学习规则、δ误差修正学习如果神经网络中某一神经元与另一直接与其相连的神经元同时处于兴奋状态，那么这两个神经元之间的连接强度应该加强。神经网络的最重要特征之一。wij(t+1)：修正一次后的某一权值

5、；η：学习因子，表示学习速率的比例常数；yj(t)，yi(t)：分别表示t时刻第j个和第i个神经元的状态（输出）。由有：神经元间的连接2.δ学习规则（3）更新权值，阈值可视为输入恒为（－1）的一个权值；（1）选择一组初始权值wij(1)；（2）计算某一输入模式对应的实际输出与期望输出的误差；式中，（4）返回(2)，直到对所有训练模式网络输出均能满足要求。dj，yj(t)：第j个神经元的期望输出与实际输出；xi(t)：第j个神经元的第i个输入。神经网络的学习体现在：权值变化；网络结构变化。η：学习因子；1.3前馈神经网络1.3.1感知器感知器（Perceptron）：F．Rosen

6、blatt于1957年提出。感知器结构示意图*双层（输入层、输出层）；*两层单元之间为全互连；*连接权值可调。结构特点：*输出层神经元个数等于类别数（两类问题时输出层为一个神经元）。设输入模式向量，，共M类。输出层第j个神经元对应第j个模式类，θj：第j个神经元的阈值；wij：输入模式第i个分量与输出层第j个神经元间的连接权。令。取有输出为输出单元对所有输入数值加权求和，经阈值型输出函数产生一组输出模式。M类问题判决规则(神经元的输出函数)为*正确判决的关键：输出层每个神经元必须有一组合适的权值。*感知器采用监督学习算法得到权值；*权值更新方法：δ学习规则。算法描述第一步：设置初

7、始权值wij(1)，w(n+1)j(1)为第j个神经元的阈值。第二步：输入新的模式向量。第三步：计算神经元的实际输出。设第k次输入的模式向量为Xk，与第j个神经元相连的权向量为第j个神经元的实际输出为第四步：修正权值。dj：第j个神经元的期望输出。第五步：转到第二步。当全部学习样本都能正确分类时，学习过程结束。经验证明，当η随k的增加而减小时，算法一定收敛。1.3.2BP网络BP网络主要用于1）函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数。2）模式识别：用一个特定