【上海交通大学】【神经网络原理与应用】作业3

神经网络习题1．由单神经元构成的感知器网络，如下图所示：已知：x0 = 1 w0 = -1 w1= w2 = w3= w4 = 0.5假设：神经元的变换函数为符号函数：即：11y⎧=⎨-⎩ss≥<若该网络输入端有十种不同的输入模式：即： x1 x2 x3 x4 = 0 0 0 0 － 1 0 0 1 试分析该感知器网络对以上输入的分类结果。

2、对于图1所示的多层前馈神经网络，试利用BP算法训练该神经网络，使其能实现如下异或逻辑关系，即(0)(0)(2)x x x120 0 00 1 11 0 11 1 0 Array图1要求：(1)提交编写的程序；(2)对已训练的BP网络进行测试，并画出相应的学习曲线。

3、设有如下的二维非线性函数)cos()sin(),(2121x x x x f ππ=其中]1,1[1 x -∈，]1,1[2 x -∈。

试利用多层前馈神经网络实现该非线性映射。

建议按10.021==x x ∆∆的间隔均匀取点，利用上述解析式进行理论计算，将其结果用以构造输入输出训练样本集。

为了构造输入输出测试样本集，建议按12.021==x x ∆∆的均匀间隔进行采样。

要求：(1)提交编写的程序；(2)给出对网络进行测试后的精度分析结果，并画出相应的学习曲线；(3)分别画出按解析式计算的输出结果及已训练BP 神经网络输出结果的三维图形。

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神经网络理论及应用神经网络（neural network）是一种模仿人类神经系统工作方式而建立的数学模型，用于刻画输入、处理与输出间的复杂映射关系。

神经网络被广泛应用于机器学习、人工智能、数据挖掘、图像处理等领域，是目前深度学习技术的核心之一。

神经网络的基本原理是模仿人脑神经细胞——神经元。

神经元接收来自其他神经元的输入信号，并通过一个激活函数对所有输入信号进行加权求和，再传递到下一个神经元。

神经元之间的连接权重是神经网络的关键参数，决定了不同输入组合对输出结果的影响。

神经网络的分类可分为多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等等。

其中多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）是最基本的神经网络结构。

MLP由输入层、若干个隐藏层和输出层组成，每层包括多个神经元，各层之间被完全连接，每个神经元都接收来自上一层的输入信号并输出给下一层。

通过不断地训练神经网络，即对连接权重进行优化，神经网络能够准确地对所学习的模式进行分类、回归、识别、聚类等任务。

神经网络的应用非常广泛，涉及到各个领域。

在图像处理领域中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种特殊的神经网络，主要应用于图像识别、图像分割等任务。

比如，在医疗领域中，CNN被用于对医学影像进行诊断，对疾病进行分类、定位和治疗建议的制定。

在语音处理领域中，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）因其能够处理序列数据而备受推崇，常用于文本生成、机器翻译等任务。

在自然语言处理领域中，基于预训练的语言模型（Pre-trained Language Models，PLM）在语言模型微调、文本分类和情感分析等方面表现出色。

尽管神经网络有诸多优点，但它也存在一些缺点。

其中最为突出的是过度拟合（overfitting），即模型过于复杂，为了适应训练集数据而使得泛化能力下降，遇到未知数据时准确率不高。

神经网络试卷一、填空题（30分）１、人工神经元网络是由大量的神经元网络通过极其丰富和完善的联接而构成的自适应非线性动力系统。

研究神经网络可以分为两个过程，即快过程，指神经网络的计算过程；慢过程，指神经网络的学习过程。

２、神经元（即神经细胞）是由细胞体、树突、轴突、和突触四个部分组成。

３、神经元的膜电位是指以外部电位作为参考电位的内部电位；静止膜电位是指没有输入时的膜电位，通常为-70mv；动作过程是指外界有输入时，受其影响膜电位的变化过程。

４、神经元的兴奋是指神经元产生膜电位约为100mv，时宽约为1ms的脉冲过程，膜电位的阈值为-55mv，大于-55mv则兴奋。

５、自组织过程就是一种非监督学习，这种学习的目的是从一组数据中提取有意义的特征或某种内在的规律性，它所遵循的规则一般是局部性的，即联接权的改变只与近邻单元的状态有关。

６、人工神经元网络按网络结构可分为前馈型和反馈型；按网络的性能分为连续性和离散性、确定性和随机性网络；按学习的方式可分为有导师和无导师学习；按照突触联接的性质分为一阶线性关联与高阶线性关联。

７、 D.D.Hebb学习规则是由Hebb D D提出来的，是最早、最著名的训练算法，Hebb规则假定：当两个神经细胞同时兴奋时，它们之间的联接强度应该加强。

在ANN中Hebb算法最简单的描述为：如果一个处理单元从另一个处理单元接收输入激励信号，而且两者都处于高激励电平，那么处理单元间的加权就应当增强。

８、误差反传算法的主要思想是把学习过程分为两个阶段：第一阶段（正向传播过程）给出输入信息通过输入层经隐含层逐层处理并计算每个单元的实际输出值；第二阶段（反向过程），若在输出层未能得到期望输出值，则逐层递归的计算实际输出与期望输出之差值（误差）以便根据此差值调节权值，具体些说，就是可对每一个权重计算出接收单元的误差值与发送单元的激活值积。

９、在统计模式识别和回归分析中，降低输入变量的维数是很重要得。

习题2.1什么是感知机？感知机的基本结构是什么样的？解答：感知机是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室时发明的一种人工神经网络。

它可以被视为一种最简单形式的前馈人工神经网络，是一种二元线性分类器。

感知机结构：2.2单层感知机与多层感知机之间的差异是什么？请举例说明。

解答：单层感知机与多层感知机的区别：1. 单层感知机只有输入层和输出层，多层感知机在输入与输出层之间还有若干隐藏层；2. 单层感知机只能解决线性可分问题，多层感知机还可以解决非线性可分问题。

2.3证明定理：样本集线性可分的充分必要条件是正实例点集所构成的凸壳与负实例点集构成的凸壳互不相交.解答：首先给出凸壳与线性可分的定义凸壳定义1：设集合S⊂R n，是由R n中的k个点所组成的集合，即S={x1,x2,⋯,x k}。

定义S的凸壳为conv(S)为：conv(S)={x=∑λi x iki=1|∑λi=1,λi≥0,i=1,2,⋯,k ki=1}线性可分定义2：给定一个数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(x n,y n)}其中x i∈X=R n , y i∈Y={+1,−1} , i=1,2,⋯,n ,如果存在在某个超平面S：w∙x+b=0能够将数据集的正实例点和负实例点完全正确地划分到超平面的两侧，即对所有的正例点即y i=+1的实例i，有w∙x+b>0，对所有负实例点即y i=−1的实例i，有w∙x+b<0，则称数据集T为线性可分数据集；否则，称数据集T线性不可分。

必要性：线性可分→凸壳不相交设数据集T中的正例点集为S+，S+的凸壳为conv(S+)，负实例点集为S−，S−的凸壳为conv(S−)，若T是线性可分的，则存在一个超平面：w ∙x +b =0能够将S +和S −完全分离。

假设对于所有的正例点x i ，有：w ∙x i +b =εi易知εi >0，i =1，2，⋯，|S +|。

上海交大_计算机组成与系统结构第3次作业最新最完整计算机组成与系统结构第三次作业第4章P112习题13：某微机的指令格式如下所示：解：15 10 9 8 7 0OP X DOP：操作码；D：位移量；X：寻址特征位，X=00：直接寻址；X=01：用变址寄存器X1进行变址；X=10：用变址寄存器X2进行变址；X=11：相对寻址。

设(PC)=1234H，(X1)=0037H，(X2)=1122H，请确定下列指令的有效地址。

（1）6723H （2）4444H （3）1282H （4）4321H解：（1）6223H=0110011100100011B,X=11,相对寻址，有效地址=PC+D=1234H+23H=1257H（2）4444H=0100010001000100B，X=00，直接寻址，有效地址=D=44H（3）1282H=0001001010000010B，X=10，变址寻址，有效地址=X2+D=1122H+82H=11A24H（4）4321H=0100001100100001B，X=11，相对寻址，有效地址=PC+D=1234H+21H=1255H第5章P159习题22、23、24、2522、参见如图所示的数据通路，IR为指令寄存器，PC为程序计数器(具有自增功能)，M为主存(受R/W信号控制)，AR为地址寄存器，DR为数据缓冲寄存器，ALU由+、-控制信号决定完成何种操作，控制信号G控制的是一个门电路。

另外，线上标注有控制信号，例如Yi表示Y寄存器的输入控制信号，R1o为寄存器R1的输出控制信号，未标字符的线为直通线，不受控制。

存数指令“STA R1, (R2)”的含义是将寄存器R1的内容传送至(R2)为地址的主存单元中，请画出其指令周期流程图，并列出相应微操作控制信号序列。

IRPCARMDRXYA L UR0R1R2R3G+-IR iPC iAR iR/WDR iR0iR3iX iY iIR o PC oDR o R0oR3oA 总线B 总线解：STA R1, (R2)(R1) → (R2)23、参见习题22的数据通路。

2-1 分析为什么平方损失函数不适用于分类问题？损失函数是一个非负实数，用来量化模型预测和真实标签之间的差异。

我们一般会用损失函数来进行参数的优化，当构建了不连续离散导数为0的函数时，这对模型不能很好地评估。

直观上，对特定的分类问题，平方差的损失有上限(所有标签都错，损失值是一个有效值)，但交叉熵则可以用整个非负域来反映优化程度的程度。

从本质上看，平方差的意义和交叉熵的意义不一样。

概率理解上，平方损失函数意味着模型的输出是以预测值为均值的高斯分布，损失函数是在这个预测分布下真实值的似然度，softmax 损失意味着真实标签的似然度。

在二分类问题中y = { + 1 , − 1 }在C 分类问题中y = { 1 , 2 , 3 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， C }。

可以看出分类问题输出的结果为离散的值。

分类问题中的标签，是没有连续的概念的。

每个标签之间的距离也是没有实际意义的，所以预测值和标签两个向量之间的平方差这个值不能反应分类这个问题的优化程度。

比如分类 1,2,3, 真实分类是1, 而被分类到2和3错误程度应该是一样的,但是明显当我们预测到2的时候是损失函数的值为1/2而预测到3的时候损失函数为2，这里再相同的结果下却给出了不同的值，这对我们优化参数产生了误导。

至于分类问题我们一般采取交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function ）来进行评估。

2-2 在线性回归中，如果我们给每个样本()()(,)n n x y 赋予一个权重()n r ，经验风险函数为()()()211()()2N n n T n n R w r y w x ==−∑，计算其最优参数*w ，并分析权重()n r 的作用.答：其实就是求一下最优参数*w ,即导数为0，具体如下：首先，取权重的对角矩阵:()(),,,n P diag r x y w =均以向量(矩阵）表示，则原式为：21()||||2T R P Y X Ω=−Ω ,进行求导：()0T R XP Y X ∂=−−Ω=∂Ω，解得：*1()T XPX XPY −Ω=，相比于没有P 时的Ω：1()T withoutP XX XY −Ω=，可以简单理解为()n r 的存在为每个样本增加了权重，权重大的对最优值ω的影响也更大。

了解神经网络的基本原理和应用领域神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互连接和信息传递方式的计算模型。

它由一系列人工神经元组成，每个神经元都与其他神经元相连并通过加权传递信号。

网络的结构可以是单层的，也可以是多层的。

神经网络的基本原理是通过训练集合，调整神经元之间的连接权重，以实现对输入数据的分类、识别或预测能力。

训练过程中，网络通过反向传播算法不断调整权重，优化模型的预测结果。

这种学习方式使得神经网络能够从无标签数据中学习到一定的规律和特征，从而能够进行准确的分类和预测。

神经网络的应用领域非常广泛，以下是一些常见的应用领域：1.图像识别：神经网络在图像识别方面有着广泛的应用。

通过训练神经网络模型，可以实现对图片中物体、人物等的自动识别。

例如人脸识别、车牌识别、病理图像分析等。

2.语音识别：语音识别是一种将语音信号转化为文字的技术。

神经网络在语音识别中有着重要的应用，例如自动语音助手、语音识别输入法等。

3.自然语言处理：神经网络在自然语言处理方面能够实现对文本的分类、情感分析、机器翻译等。

这一领域的应用包括智能客服、舆情监测、机器翻译等。

4.推荐系统：神经网络在个性化推荐系统中有着广泛应用，通过对用户行为数据的分析和学习，提供用户个性化的商品、信息或服务推荐。

5.金融预测：神经网络在金融领域中可以应用于股票市场预测、风险评估、信用评分等方面。

由于其强大的非线性拟合能力，能够较好地对复杂的金融数据进行建模和预测。

6.医学诊断：神经网络在医学领域中可以通过分析病人的医学数据，辅助医生进行疾病预测、诊断和决策支持。

例如肿瘤检测、心电图分析、疾病风险评估等。

除了上述应用领域，神经网络还可以用于语音合成、机器人控制、自动驾驶、电子游戏智能化等等。

随着神经网络算法的发展、计算能力的提高以及数据的蓬勃增长，神经网络在越来越多的领域得到了广泛的应用和深入的研究。

综上所述，神经网络作为一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，不仅有着广泛的应用领域，也在各行各业得到了越来越多的关注。

神经网络例题神经网络例题一、简介1.1 概述本章节主要介绍神经网络的基本概念和相关背景知识。

1.2 神经网络的原理本章节详细介绍神经网络的原理，包括神经元的模型、权重和偏置的计算方式、激活函数的选择等内容。

二、神经网络的构建2.1 网络结构设计本章节讲解如何根据具体问题设计神经网络的结构，包括网络层数、每层神经元的数量等。

2.2 数据预处理该章节介绍如何对原始数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和标准化等。

2.3 网络参数初始化本章节详细介绍神经网络中参数初始化的方法，包括随机初始化和其他常用方法。

三、神经网络的训练和优化3.1 损失函数选择本章节讲解如何选择适合的损失函数来反映模型的训练效果。

3.2 反向传播算法该章节详细介绍反向传播算法的原理和具体实现步骤，以及常见的优化算法，如梯度下降、动量法等。

3.3 训练技巧和策略本章节介绍训练神经网络的一些常用技巧和策略，包括学习率的调整、批量归一化、正则化等。

四、神经网络的应用4.1 语音识别该章节以语音识别为例，介绍神经网络在自然语言处理领域的应用。

4.2 图像处理本章节以图像处理为例，介绍神经网络在计算机视觉领域的应用。

4.3 自动驾驶该章节以自动驾驶为例，介绍神经网络在智能交通领域的应用。

五、总结和展望本章节对全文进行总结，并展望神经网络在未来发展的前景。

附件：本文档涉及的附件包括示例代码、训练数据集和实验结果。

法律名词及注释：1.神经网络：一种模仿生物神经网络工作方式的计算模型。

2.反向传播算法：一种常用于训练神经网络的优化算法，通过计算损失函数的梯度来调整网络参数。

3.梯度下降：一种常用的优化算法，在梯度的相反方向更新参数以最小化损失函数。

4.学习率：在梯度下降算法中控制每次参数更新的步长的超参数，影响训练速度和准确性。

一 简述人工神经网络常用的网络结构和学习方法。

（10分）答：1、人工神经网络常用的网络结构有三种分别是：BP 神经网络、RBF 神经网络、Kohonen 神经网络、ART 神经网络以及Hopfield 神经网络。

人工神经网络模型可以按照网络连接的拓扑结构分类，还可以按照内部信息流向分类。

按照拓扑结构分类：层次型结构和互连型结构。

层次型结构又可分类：单纯型层次网络结构、输入层与输出层之间有连接的层次网络结构和层内有互联的层次网络结构。

互连型结构又可分类：全互联型、局部互联型和稀疏连接性。

按照网络信息流向分类：前馈型网络和反馈型网络。

2、学习方法分类：⑴.Hebb 学习规则：纯前馈网络、无导师学习。

权值初始化为0。

⑵.Perceptron 学习规则：感知器学习规则，它的学习信号等于神经元期望输出与实际输出的差。

单层计算单元的神经网络结构，只适用于二进制神经元。

有导师学习。

⑶.δ学习规则：连续感知学习规则，只适用于有师学习中定义的连续转移函数。

δ规则是由输出值与期望值的最小平方误差条件推导出的。

⑷.LMS 学习规则：最小均放规则。

它是δ学习规则的一个特殊情况。

学习规则与神经元采用的转移函数无关的有师学习。

学习速度较快精度较高。

⑸.Correlation 学习规则：相关学习规则，他是Hebb 学习规则的一种特殊情况，但是相关学习规则是有师学习。

权值初始化为0。

⑹.Winner-Take-All 学习规则：竞争学习规则用于有师学习中定义的连续转移函数。

权值初始化为任意值并进行归一处理。

⑺.Outstar 学习规则：只适用于有师学习中定义的连续转移函数。

权值初始化为0。

2．试推导三层前馈网络BP 算法权值修改公式，并用BP 算法学习如下函数：21212221213532)(x x x x x x x x f -+-+=,其中：551≤≤-x ，552≤≤-x 。

基本步骤如下：（1）在输入空间]5,5[1-∈x 、]5,5[2-∈x 上按照均匀分布选取N 个点（自行定义），计算)(21x x f ,的实际值，并由此组成网络的样本集；（2）构造多层前向网络结构，用BP 算法和样本集训练网络，使网络误差小于某个很小的正数ε；（3）在输入空间上随机选取M 个点（N M >，最好为非样本点），用学习后的网络计算这些点的实际输出值，并与这些点的理想输出值比较，绘制误差曲面；（4）说明不同的N 、ε值对网络学习效果的影响。

目录摘要 (1)Abstract (1)1绪论 (2)1.1人工神经网络概述 (2)1.2人工神经网络的基本模型 (3)1.3人工神经网络的特点 (5)1.4人工神经网络的分类 (5)2神经网络发展 (6)2.1早期阶段 (6)2.2过渡阶段 (6)2.3复兴时期 (7)2.4发展时期 (7)3神经网络基本原理 (9)3.1人工神经网络的工作机理 (9)3.2人工神经网络的互连方式 (9)4其他神经网络 (12)4.1回归神经网络（RNN） (12)4.2卷积神经网络（CNN） (12)4.3模糊神经网络 (13)5深度学习的发展与应用 (15)5.1深度学习在语音识别中的应用 (15)5.2深度学习在语言处理中的应用 (16)总结 (17)参考文献 (18)摘要神经控制是一种新型的控制系统,其在动态模拟、建模和控制方面应用广泛。

人工神经网络是人工智能的重要分支，具有自适应、自组织和自学习的特点。

回顾了人工神经网络理论的发展历史，并介绍了其在信息、医学、经济、控制等领域的应用及研究现状。

随着人们对人工神经网络不断地探索和研究，并将其与一些传统方法相结合，将推动人工智能的发展，在以后的生产生活中发挥更大的作用。

关键词：人工神经网络；应用；现状；发展AbstractNeural control is a new type of control system in the dynamic simulation, modeling and control applications. As an important branch of artificial intelligence，artificial neural network own the characteristics of self-adaption,self-organization and self-learning. Review the development history of artificial neural network theory and its application and research status in the field of information，medicine，economic，control and others are introduced. As continuous exploring and researching the combination of artificial neural network and some traditional methods will promote the development of artificial intelligence and play a bigger role in the production and living later.Key words: Artificial Neural Network；application；current situation；prospect1绪论1.1人工神经网络概述人工神经网络是对生理学上真实人脑生物神经元网络的结构、功能、以及若干基本特性的某种理论抽象、简化和模拟，它实际上是一种复杂的信息处理系统，是由大量神经元通过极其丰富和完善的联接而构成的自适应非线性动态系统。

20 08 –20 09 学年第 一 学期 考试方式： 开卷[ ] 闭卷[√]课程名称： 神经网络使用班级： 计算机科学与技术（医学智能方向）06 班级： 学号： 姓名： 一、单项选择题（每空2分，共30分）1. 人工神经网络的激活函数主要有三种形式，下面(A )对应的是非线性转移函数， ( B )对应的是对应的是域值函数，( C )分段线性函数。

()()101)f())f )01e 1, 1f , 11)f 01, 1v A v B v C v v v v v v D v v ≥⎧==⎨-<+⎩≥⎧⎪=-<<=⎨⎪-≤-⎩（）2. 根据神经元的不同连接方式，可将神经网络分为两大类：分层网络和相互连接型网络。

分层网络将一个神经网络模型中的所有神经元按照功能分成若干层。

一般有输入层、隐含层(中间层)和输出层，各层顺次连接。

下面图形(D )对应的是相互连接型网络，图形(C )对应的是层内互联的前向网络，图形( B)对应的是具有反馈的前向网络，图形( A)对应的是单纯的前向网络。

x 1x 2x n12mx 1x 2x n12mx 1x 2x n12mx 1x 2x n12ma)b)c)d)3. 在MATLAB 中，下面的（○3）命令可以使用得下次绘制的图和已经绘制的图将不在同一张图上。

A) hold on（设置在同一张图绘制多条曲线）B) figure （下次的图和已绘制的不在同一张图上）C) plot D) hold off（取消在同一张图绘制多条曲线）3.下面是一段有关向量运算的MATLAB代码:>>y= [3 7 11 5];>>y(3) = 2运算后的输出结果是（○8）A) 3 2 11 5 B) 3 7 2 5C) 2 7 11 5 D) 3 7 11 24. 下面是一段有关矩阵运算的MATLAB代码:>>A = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12]；>>B = A(2,1:3)取出矩阵A中第二行第一个到第三个构成矩阵B若A(2,3)=5将矩阵第二行第三列的元素置为5A=[A B’]将B转置后，再以列向量并入AA(：，2)=[]删除第二列：代表删除列A([1,4],:)=[]删除第一和第四行：代表删除行A=[A;4,3,2,1]加入第四行那么运算后的输出结果是（○9）A) 5 7 8 B) 5 6 8 C) 5 6 7D) 6 7 85.下面对MATLAB中的plot(x,y,s)函数叙说正确的是（○10）A) 绘制以x、y为横纵坐标的连线图(plot(x,y)) B绘制多条不同色彩的连线图(plot(x,y))C) 默认的绘图颜色为蓝色D) 如果s=’r+’，则表示由红色的+号绘制图形6. 如果现在要对一组数据进行分类，我们不知道这些数据最终能分成几类，那么应该选择（○11）来处理这些数据最适合。

2021年上海交通大学人工智能技术及应用期末考试试卷提示：题包A必做，题包B~G是6选2或3个，题包H和I是2选1 （本试卷考试时间150分钟；本试卷实际是以自适应考试形式进行，因此每题分值仅供参考）题包A一、单选题 ( 本大题 10 道小题，每小题 1 分，共 10 分），从下面题目给出的A、B、C、D四个可供选择的答案中选择一个正确答案。

1.下列关于人工智能的叙述，错误的是_________。

A.人工智能技术很新，与其他科学技术很少结合B.人工智能+是科学技术发展趋势之一C.人工智能技术它与其他科学技术相结合，极大地提高了应用技术的智能化水平D.人工智能有力地促进了社会的发展2. 状态空间是利用状态变量和操作符号表示系统或问题的有关知识的符号体系。

状态空间可以用一个四元组表示：_________。

A.开始状态、目标状态、规则和操作B.初始状态、中间状态、目标状态和操作C.状态集合、操作算子的集合、初始状态集合、目的状态集合D.开始状态、中间状态、结束状态和其他状态3.2016年3月，AlphaGo围棋软件战胜韩国棋手李世石，2017年3月又战胜我国棋手柯洁。

AlphaGo使用的搜索技术是_________。

A.深度优先搜索B.A*算法C.A 算法D.蒙特卡洛树搜索4.线性回归中，总体误差平方和(TSS)、残差平方和(RSS)与回归误差平方和(ESS)三者的关系是_________。

A.RSS=TSS+ESSB.TSS=RSS+ESSC.ESS=RSS-TSSD.ESS=TSS+RSS5.过拟合模型表现在训练集上的特点是_________。

A.低方差和低偏差B.高方差和低偏差C.低方差和高偏差D.高方差和高偏差6.语音识别系统主要包含_________四大组成部件。

A.特征提取、声学模型、语言模型、解码搜索B.语法模型、语义模型、语法结构、识别算法C.特征提取、声学模型、语法结构、语义模型D.语法模型、语义模型、语言模型、解码搜索7.物以类聚人以群分，当企业面对大量的消费者用户时，他不可能对所有的用户做到真正的1对1的营销，这个时候往往就需要通过聚类分析先对用户进行细分，然后针对细分人群制定针对性的营销策略。

神经网络作业（袁晓艺）《神经网络基础与运用》学习体会姓名：袁晓懿学号：0610220527导师：廖桂生课程属性：限选课当前我们学习的《神经网络基础与运用》，可以说是利用人工构造的神经元，经过不同模式的训练，达到模拟生物神经元功能的目的。

从1984年单神经元网络被用来稳定电话系统中长距离传输的声音信号以来，神经网络的应用已经覆盖了航空、电子、金融、医疗、电信、交通等各个行业。

可以想象，随着神经网络科学研究的逐步深入以及应用领域的不断拓广，神经网络必将产生更加深远的影响。

一、神经网络发展简述神经网络这一学科领域，最早可以追溯到19世纪末或者20世纪初，这一时期研究对象主要集中于学习、视觉和条件反射等一般理论，并没有涉及有关神经元工作的数学模型。

现代神经网络研究的开始是以20世纪40年代，Warren McCulloch和Walter Pitts从原理上证明人工神经网络可以计算任何算术和逻辑函数为标志。

60年代，由于缺乏新思想和用于实验的高性能计算机，动摇了人们对神经网络的研究兴趣。

到了80年代，随着个人计算机和工作站能力的急剧增强和广泛应用，以及不断引入的新概念，克服了摆在神经网络研究面前的障碍，人们对神经网络的研究热情空前高涨。

二、四种网络模型学习规则截至目前，我们主要学习了四种网络模型，即：感知机、有监督的Hebb网络、Widrow-Hoff 模型和反向传播模型。

此外，我们还从一个模式识别问题上，引出了竞争网络（hamming网络）和Hopfield网络。

下面，我就各个网络模型的学习规则谈一些体会。

（一）感知机学习规则1943年，Warren McCulloch和Walter Pitts最早提出了一种人工神经元模型，把神经元输入信号的加权和与其阈值相比较以确定神经元的输出。

如果加权和小于阈值，则该神经元的输出值为0；如果加权和大于阈值，则该神经元的输出值为1。

但由于没有找到训练这一网络的方法，因此必须设计这些神经元网络的参数以实现特定的功能。

人工神经网络的发展历程历史沿革1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为MP模型。

他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。

1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。

60年代，人工神经网络的到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出，其中包括感知器和自适应线性元件等。

M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron》一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题。

他们的论点极大地影响了神经网络的研究，加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就，掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性，使人工神经网络的研究处于低潮。

在此期间，一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究，提出了适应谐振理论（ART网）、自组织映射、认知机网络，同时进行了神经网络数学理论的研究。

以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。

1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了Hopfield神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断。

1984年，他又提出了连续时间Hopfield神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究，1985年，又有学者提出了波耳兹曼模型，在学习中采用统计热力学模拟退火技术，保证整个系统趋于全局稳定点。

1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。

人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视，美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”，国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为。

在日本的“真实世界计算（RWC）”项目中，人工智能的研究成了一个重要的组成部分。