最新7智能计算导论_神经网络1-药学医学精品资料.ppt

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1、最新7智能计算导论_神经网络1-药学医学精品资料ArtificialNeuralNetworks，简记作ANN是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述。简单地讲，它是一个数学模型，可以用电子线路来实现，也可以用计算机程序来模拟，是人工智能研究的一种方法。人工神经网络人工神经系统（ANS）神经网络（NN）自适应网（AdaptiveNetworks）联接主义（Connectionism）神经计算机（Neurocomputer）人工神经网络的别名人工神经网络的历史第二高潮期（1983~1990）1982年，J.Hopf

2、ield提出循环网络建立ANN稳定性的判别依据阐明了ANN与动力学的关系用非线性动力学的方法来研究ANN的特性指出信息被存放在网络中神经元的联接上人工神经网络的历史第二高潮期（1983~1990）1984年，J.Hopfield设计研制了后来被人们称为Hopfield网的电路。较好地解决了著名的TSP问题，找到了最佳解的近似解，引起了较大的轰动。1985年，圣地牙哥加州大学的Hinton、Rumelhart等人所在的并行分布处理（PDP）小组的研究者在Hopfield网络中引入了随机机制，提出所谓的Boltz

3、mann机。人工神经网络的历史第二高潮期（1983~1990）1986年，并行分布处理小组的Rumelhart等研究者重新独立地提出多层网络的学习算法—BP算法，较好地解决了多层网络的学习问题。1988年，RBF神经网络90年代早期，vapnik提出SVM国内首届神经网络大会是1990年12月在北京举行的人工神经网络的历史再认识与应用研究期（1991~）存在应用面还不够宽、结果不够精确等问题改进现有模型、算法，以提高网络的训练速度和运行的准确度。算法的集成希望在理论上寻找新的突破，建立新的专用/通用模型和算法

4、进一步对生物神经系统进行研究，不断地丰富对人脑的认识。生物神经系统生物神经系统生物神经系统生物神经系统生物神经元生物神经元组成：神经细胞被称为生物神经元。神经元主要由三个部分组成：细胞体、轴突。细胞体：由细胞核、细胞质与细胞膜等组成。它是神经元的新陈代谢中心，同时还用于接收并处理对其它神经元传递过来的信息。轴突：由细胞体向外伸出的最长的一条分枝，每个神经元一个，其作用相当于神经元的输出电缆，它通过尾部分出的许多神经末梢以及梢端的突触向其它神经元输出神经冲动。树突：这是由细胞体向外伸出的除轴突外的其它分枝，长度

5、一般均较短，但分枝很多。它相当于神经元的输人端，用于接收从四面八方传来的神经冲动。突触：是神经元之间相互连接的接口部分生物神经元即一个神经元的神经末梢与另一个冲经元的树突相接触的交界面，位于神经元的神经末梢尾端。轴突及突触与其它许多神经元建立联系。树突接收来自不同神经元的信息。神经元之间的这种复杂联系就形成了相应的神经网络。生物神经元生物神经元神经元是构成神经网络的最基本单元（构件）。人工神经元模型应该具有生物神经元的基本特性。人工神经元模型人工神经元模型人工神经元的基本构成人工神经元模拟生物神经元的一阶特性

6、输入：X=（x1，x2，…，xn）联接权：W=（w1，w2，…，wn）T网络输入：net=∑xiwi向量形式：net=XWxnwn∑x1w1x2w2net=XW…激活函数——执行对该神经元所获得的网络输入的变换，也可以称为激励函数、活化函数，传递函数等：O=f(net)激活函数(传递函数)单输入人工神经元神经元输出传输函数偏置(值)输入权值净输入传输函数(硬极限传输函数)HardLimitTransferFunctionβ、γ、θ均为非负实数，θ为阈值。(ThresholdFunction)二值形式：β=1,

7、γ=0;双极形式：β=γ=1传输函数(线性传输函数)LinearTransferFunctionf（n）=k×n+c传输函数(对数-S型函数)Log-SigmoidTransferFunction逻辑斯特函数（LogisticFunction）f(n)=1/(1+exp(-d×n))函数的饱和值为0和1压缩函数（SquashingFunction）f(n)=g+h/(1+exp(-d×n))g，h，d为常数，函数的饱和值为g和g+hS形函数有较好的增益控制传输函数(对数-S型函数)Log-SigmoidTra

8、nsferFunction传输函数总结名称输入/输出关系图标Matlab函数硬极限函数Hardlim对称极限函数Hardlims线性函数Pureline饱和线性函数Satlin传输函数总结对称饱和线性函数Satlins对数S型函数Logsig双曲正切S型函数Tansig正线性函数Poslin竞争函数Compet多输入神经元简化符号传输函数作用的实例n=WP+b=1.5P=[1,2]TW=[1,1]b