神经网络理论基础课件.ppt

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1、神经网络理论基础以冯·诺依曼型计算机为中心的信息处理技术的高速发展，计算机在信息化社会中起着十分重要的作用。但是，当用它来解决某些人工智能问题时却遇到了很大的困难。模糊控制从人的经验出发，解决了智能控制中人类语言描述和推理问题，但在处理数值数据、自学习能力等方面远未达到人脑境界图片来自蒲慕明教授的第6届模式识别会议大会报告版权归其所有从人脑生理、心理学着手，模拟人脑工作机理大脑是由生物神经元构成的巨型网络，它在本质上不同于计算机，是一种大规模的并行处理系统，它具有学习、联想记忆、综合等能力，并有巧妙的信息处理方法。图片来自蒲慕明教授的第6届模式识别会议大会报告版权归其所有图片来自蒲

2、慕明教授的第6届模式识别会议大会报告版权归其所有图片来自蒲慕明教授的第6届模式识别会议大会报告版权归其所有图片来自蒲慕明教授的第6届模式识别会议大会报告版权归其所有神经网络原理生物神经元人脑大约由1012个神经元组成，神经元互相连接成神经网络神经元是大脑处理信息的基本单元，以细胞体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞，其形状很像一棵枯树的枝干。它主要由细胞体、树突、轴突和突触(Synapse，又称神经键)组成。单个生物神经元解剖图细胞体：包括细胞质、细胞膜和细胞核树突：用于为细胞体传入信息轴突：为细胞体传出信息，其末端为神经末梢，含传递信息的化学物质突触：神经元

3、之间的接口（可塑性）从神经元各组成部分的功能来看，信息的处理与传递主要发生在突触附近。当神经元细胞体通过轴突传到突触前膜的脉冲幅度达到一定强度，即超过其阈值电位后，突触前膜将向突触间隙释放神经传递的化学物质。突触有两种：兴奋性突触和抑制性突触。前者产生正突触后电位，后者产生负突触后电位。突触传递信息的功能和特点归纳为：信息传递有时延，一般为0.3～lms。信息的综合有时间累加和空间累加。（时空整合）突触有兴奋性和抑制性两种类型。具有脉冲／电位信号转换功能。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之间存在不应期。不可逆性，脉冲只从突触前传到突触后，不逆向传递

4、。（动态极化性）可塑性，突触传递信息的强度是可变的，即具有学习功能。存在遗忘或疲劳效应。人工神经网络(简称神经网络)也是由大量的、功能比较简单的形式神经元互相连接而构成的复杂网络系统，用它可以模拟大脑的许多基本功能和简单的思维方式。人工神经网络是模拟人脑思维方式的数学模型，从微观结构和功能上对人脑进行抽象和简化，模拟人类智能是对人脑的模拟人工神经网络人工神经元模拟生物神经元人工神经元模拟生物神经元人工神经网络模拟生物神经网络人工神经元模拟生物神经元生物神经元生物神经元生物神经元人工神经元生物神经元人工神经元生物神经元人工神经元生物神经元－－信息处理单元生物神经元－－信息处理单元信息

5、输入生物神经元－－信息处理单元信息传播与处理生物神经元－－信息处理单元信息传播与处理（整合）生物神经元－－信息处理单元信息传播与处理：兴奋或抑制生物神经元－－信息处理单元信息输出生物神经元－－信息处理单元生物神经元－－信息处理单元生物神经元－－信息处理单元生物神经元－－信息处理单元生物神经元－－信息处理单元生物神经元－－信息处理单元人工神经元－－信息处理单元人工神经元－－信息处理单元信息输入信息输入人工神经元－－信息处理单元信息传播与处理：积与和人工神经元－－信息处理单元人工神经元－－信息处理单元信息传播人工神经元－－信息处理单元信息传播与处理:非线性人工神经元－－信息处理单元信息

6、输出人工神经元－－信息处理单元人工神经－－信息处理单元人工神经元信息输入输出人工神经元信息输入输出人工神经元信息输入输出人工神经元信息输入输出人工神经网络模拟生物神经网络生物神经网络生物神经网络生物神经网络生物神经网络人工神经网络生物神经网络人工神经网络生物神经网络人工神经网络生物神经网络人工神经网络生物神经网络人工神经网络生物神经网络人工神经网络生物神经网络人工神经网络生物神经网络人工神经网络+生物神经网络人工神经网络人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANN）:一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂

7、程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练”。（引自《环球科学》2007年第一期《神经语言：老鼠胡须下的秘密》）人工神经网络以数学手段来模拟人脑神经网络结构和特性神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，它一般由许多个神经元组成，每个神经元只有一个