单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第二章 神经网络基础 本章简单地介绍生物神经元神经元模型人工神经网络模型及其学习算法1第二章 神经网络基础§2.1 生物神经元模型§2.2 人工神经元模型§2.3 网络拓扑结构类型§2.4 人工神经网络模型§2.5 神经网络的学习§2.6 小结2§2.1 生物神经元模型神经元是脑组织的基本单元是神经系统结构与功
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第2章 人工神经网络基础主要内容:BN与AN拓扑结构存储训练重点:AN拓扑结构训练难点:训练第2章 人工神经网络基础2.1 生物神经网 2.2 人工神经元 2.3 人工神经网络的拓扑特性2.4 存储与映射 2.5 人工神经网络的训练人脑是具有高度智能的复杂系统. 结构上是140亿个神经细胞(neurons)互连的大规模神经网
第二章 神经网络基础知识生物神经元人工神经元模型人工神经网络模型2.1 人工神经网络的生物学基础人类大脑大约包含有1.4?1011个神经元每个神经元与大约103105个其它神经元相连接构成一个极为庞大而复杂的网络即生物神经网络神经生理学和神经解剖学的研究结果表明神经元(Neuron)是脑组织的基本单元是人脑信息处理系统的最小单元2生物神经元的主要内容生物神经元的结构生物神经元信息处理机制信息的产
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神经网络发展历史 树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋 神经元细胞体将接收到的所有信号进行简单地处理后由轴突输出 神经元的轴突与另外神经元神经末梢相连的部分称为突触图 反馈型神经网络 最基本的神经网络学习算法:1 Hebb学习规则 Hebb学习规则是一种联想式学习算法生物学家基于对生物学和心理学的研究认为两个神经元同时处于激发状态时它们之间
§7 神经网络的理论基础传统的基于模型的控制方式:是根据被控对象的数学模型来设计控制器并对控制规律加以数学解析描述模糊控制:是基于专家经验和领域知识总结出若干条模糊控制规则构成描述具有不确定性复杂对象的模糊关系通过被控系统输出误差及误差变化和模糊关系的推理合成获得控制器解决了智能控制中人类语言的描述和推理问题在机器人模拟人脑的感知推理等智能行为方面迈出了重要一步但在数据处理自学习能力方面还远未达
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第11章 神经网络11.3 神经网络神经网络的本质是两阶段非线性统计模型11.3 神经网络Z称为导出特征在神经网络中也成为隐藏层先由输入的线性组合创建Z再以Y为目标用Z的线性组合建立模型11.3 神经网络激活函数σ(?)的选取神经网络源于人脑开发模型神经元接收到的信号超过阀值时被激活由于需要光滑的性质阶梯函数被光滑阀函数取代1
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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级人工神经网络及其应用第2讲神经网络基础知识 何建华电信系华中科技大学2003年2月21日内容安排一生物神经元二人工神经网络结构三神经网络基本学习算法一生物神经元生物神经元突触信息处理信息传递功能与特点1.1 生物神经元神经元是大脑处理信息的基本单元人脑大约由1011个神经元组成神经元互相连接成神经网络神经元以细胞体为主体由许多
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