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计算智能--人工神经网络共53页文档

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人工智能 Word 文档---精品管理资料

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人工智能的应用领域摘要：随着社会的快速发展，人工智能得到了愈来愈广泛的关注,大家对他的研究越来越多,它的发展速度也越来越快，伴随着应用领域逐渐加大人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活。

关键字：人工智能，计算机技术,应用人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能，人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用一在机械领域的应用1。

1机械设计机械设计实际上是一个模型的综合和分析的过程，它不仅包括大量的计算、分析、绘图等数值计算型工作；还包括拟定初始方案,选择最优方案,制定合理结构等方案设计工作。

目前, 有些企业已引入CAD/CAM 系统，由于CAD/CAM系统对符号推理工作需要综合运用多种科学的专门知识和丰富的实践经验才能解决，这需要CAD/CAM系统具有智能性,因此，设计智能化已成为机械设计中一个很热门的研究课题之一,它把计算机从数值处理扩展到非数值处理，包括知识与经验的集成、推理和决策,力图使机械设计过程自动化，减少人类专家在设计过程中由于个人因素造成的不足。

此外,与传统设计方法相比，专家系统在机械设计中有着不可比拟的优势,它不仅可以长期稳定工作、节省成本，还可以为专家知识特别是启发式知识提供存储手段和传授途径、易于继承。

1。

2机械制造在机械生产制造过程中，需要为工厂中所有的装配机器供应零件.目标可能由监控者提供，也可能由系统对当时状态做出评估而产生.智能系统怎样推断出适当的目标，然后构造试图达到目标的动作序列，这个过程通常称为规划（planning)，它是自动问题求解的特例，是人工智能研究的重要子领域. 此外，计算机集成加工系统（CIMS）和柔性加工系统（FMS)在近年来获得迅速发展.在一个复杂的加工过程中,不同条件下的多种操作是必要的.环境的不确定性以及系统软硬件的复杂性，向当代工程师们设计和实现有效的集成控制系统提出了挑战.为了把现有的Petri 网技术用于现代加工系统,需要开发一种新技术，把机器智能技术和Petri 网理论以及智能离散事件控制器连接起来。

人工神经网络-95页PPT文档资料

人工神经网络-95页PPT文档资料
MATLAB名字由MATrix和 LABoratory 两词的前三个字 母组合而成。20世纪七十年代后期，时任美国新墨西 哥大学计算机科学系主任的Cleve Moler教授出于减轻 学生编程负担的动机，为学生设计了一组调用LINPACK 和EISPACK库程序的“通俗易用”的接口，此即用 FORTRAN编写的萌芽状态的MATLAB。
《医学信息分析与决策》课程组
10
一、神经网络简介
神经网络的基本功能










传统分类能力












ANN 分类能力
分类与识别功能
2019/11/29
• ①“初值:步长:终值” 产生一个行向量（行矩 阵）。当步长为1时可以省略。如：1:5;1:2:6
• ②特殊命令：linspace(x,x2,n): ones(n)
（3）用input指令输入单个参数 （4）用小型矩阵或用数据文件输入
2019/11/29
《医学信息分析与决策》课程组
28
二、MATLAB简介
25
二、MATLAB简介
数值与变量
①数值
②变量：
• 变量名、函数名是对大小写很敏感的，两个字符串 表示的变量，字母都相同，大小写不同，也视为不 同的变量；
• 第一个字母必须是英文字母； • 字符间不可留空格； • 最多只能有31个字符（只能用英文字母、数字和下
连字符） • 一行中“%”后的内容仅作注释用，对MATLAB的计
《医学信息分析与决策》课程组
11
一、神经网络简介

第一讲 人工智能与计算智能概述

第一讲 人工智能与计算智能概述

1.2 人工智能的发展简史
第一阶段——孕育期 （1956年以前） 第二阶段——人工智能基础技术的研究和形成 （1956年—1970年） 第三阶段——发展和实用化阶段 （1971年—1980年） 第四阶段——知识工程与专家系统 （1980年至今）
第一阶段——孕育期
公元前，古希腊哲学家亚里士多德（Aristotle）创立了古典形式逻辑。 17世纪，英国哲学家和自然科学家培根（F. Bacon）系统地提出了古典归 纳推理。 17世纪，德国数学家莱布尼茨（G. W. Leibniz）提出了数理逻辑的基本 思想。 1642年，法国物理学家和数学家帕斯卡（B. Pascal）发明了世界上第一 台会演算的机械加法机。 1673年，Leibniz在这台加法机的基础上发展并制成了可进行四则运算的 计算器。 1832年，英国数学家巴比奇（C. Babbage）制成可用来计算简单数学表 的差分机，并提出分析机（能自动完成各种类型数字计算）的设计思想。 19世纪中叶，英国数学家布尔（G. Boole）出了布尔代数，初步实现了 Leibniz的数理逻辑思想 。
1956年，Newell和Simon等人编写的程序Logic Theorist证明了《数学 原理》中第二章的三十八条定理，又于1963年证明了该章中的全部五十二条 定理。他们的成果使人工智能研究走上以计算机程序来模拟人类思维的道路 ，第一次把求解方法和问题的领域知识分离开。在相同的研究途径下， Selfridge编制了字符识别程序、Samuel研制了跳棋程序。Samuel的跳 棋程序具有学习功能，在1959和1962年分别打败了Samuel本人和美国一 个州的跳棋冠军。 1957年，Simon、Newell和肖（J. C. Shaw）合作开发了表处理语言 IPL（Information Processing Language。 1957年，罗森勃拉特（F. Rosenblatt）提出著名的感知机（ Perceptron）模型，该模型是第一个完整的人工神经网络。 1958年，美籍逻辑学家王浩在自动定理证明中取得的重要进展。他的程序在 IBM-704计算机上用不到5分钟的时间证明了《数学原理》中“命题演算” 的全部220条定理。 1959年，王浩的改进程序用8.4分钟证明了上述220条定理及谓词演算

人工神经网络实验报告

人工神经网络实验报告

人工神经网络实验报告
本实验旨在探索人工神经网络在模式识别和分类任务中的应用效果。

实验设置包括构建神经网络模型、数据预处理、训练网络以及评估网
络性能等步骤。

首先，我们选择了一个经典的手写数字识别任务作为实验对象。

该
数据集包含了大量手写数字的灰度图片，我们的目标是通过构建人工
神经网络模型来实现对这些数字的自动识别。

数据预处理阶段包括了对输入特征的标准化处理、数据集的划分以
及对标签的独热编码等操作。

通过对原始数据进行预处理，可以更好
地训练神经网络模型，提高模型的泛化能力。

接着，我们构建了一个多层感知机神经网络模型，包括输入层、隐
藏层和输出层。

通过选择合适的激活函数、损失函数以及优化算法，
我们逐步训练网络，并不断调整模型参数，使得模型在训练集上达到
较高的准确率。

在模型训练完成后，我们对网络性能进行了评估。

通过在测试集上
进行预测，计算模型的准确率、精确率、召回率以及F1-score等指标，来全面评估人工神经网络在手写数字识别任务上的表现。

实验结果表明，我们构建的人工神经网络模型在手写数字识别任务
中表现出色，准确率高达95%以上，具有较高的识别准确性和泛化能力。

这进一步验证了人工神经网络在模式识别任务中的强大潜力，展
示了其在实际应用中的广阔前景。

总之，本次实验通过人工神经网络的构建和训练，成功实现了对手写数字的自动识别，为人工智能技术在图像识别领域的应用提供了有力支持。

希望通过本实验的研究，可以进一步推动人工神经网络技术的发展，为实现人工智能的智能化应用做出更大的贡献。

53476《计算智能》第2章PPT

53476《计算智能》第2章PPT

1, 1,
x≥0 x0
f(x)
1
0
x
-1
阶跃函数
符号函数
人工神经元--激励函数—饱和型函数
1, f (x) kx, 1,
x≥ 1 k
1≤x 1
k
k
x1 k
f(x) 1
0
x
-1
饱和型函数
人工神经元-激励函数-双曲正切函数
f
(x)
tanh(x)
ex ex
ex ex
f(x) 1
0
x
-1
双曲正切函数
参数 逻辑与 逻辑或
表 2.1 逻辑与和逻辑或神经网络结构中参数的选取
1
2
f(x)
f (x) 1 x≥0
0.5
0.5
0.75
f (x) 0 x 0
f (x) 1 x≥0
0.5
0.5
0.25
f (x) 0 x 0
逻辑与和逻辑或的实现
人工神经元-激励函数-S型函数
f (x)
1
, 0
1 exp(1 x)
f(x)
β=5.0
1
0.5 β=1
0
x
S型函数
人工神经元-激励函数-高斯函数
f (x) ex2 /2
f(x) 1
-1
0 1x
高斯函数
2、人工神经元网络结构
1 前馈型网络结构 2 反馈型网络结构
人工神经元网络结构---前馈型网络结构
学习规则是修正神经元之间连接强度或加权系数的算法， 使获得的网络结构能够适应实际需要的变化。具体说， 学习规则就是人工神经网络学习过程的一系列规定，包 括调整加权系数的规则、输出误差判定规则等。

人工智能导论 第8章 人工神经网络及其应用(导论)1-47

人工智能导论 第8章 人工神经网络及其应用(导论)1-47

x1
y
m 1
x2
y
m 2
x p1
y
m pm
35
8.2.2 BP学习算法
2. 学习算法
当yik
1 1 euik
时
x
d y wikj1
k k1 ij
d
m i
yim (1
yim)(
ym i
y) i
— —输出层连接权调整公式
d y y w d k i
k
i (1
k pk 1
i)
k 1 k1 li l
9
8.1 神经元与神经网络
1. 生物神经元的结构 2. 神经元数学模型 3. 神经网络的结构与工作方式
10
8.1.2 神经元数学模型
2. 人工神经元模型
1943年，麦克洛奇和皮兹提出M －P模型。
u1
（权重/突触）
wi1 （细胞体）
（神经冲动）
…
f ()
yi
un
win
激励函数
i （阈值）
-1
29
8.2 BP神经网络及其学习算法
1. BP神经网络的结构 2. BP学习算法 3. BP算法的实现
30
8.2.2 BP学习算法
▪ 两个问题：
（1）是否存在一个BP神经网络能够逼近给定的样本或者函数。
（ 2）如何调整BP神经网络的连接权，使网络的输入与输出与 给定的样本相同。
1986年，鲁梅尔哈特（D. Rumelhart）等提出BP学习算法。
A {aij}NN
U u1 uM T
B {bik }N M
1 N T
V v1
T
vN
Y y1 yN T

第一讲计算智能导论

第一讲计算智能导论

图灵测试
❖ 从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问 题似乎没有什么困难，可以通过编制特殊的程序 来实现。然而，如果提问者并不遵循常规标准， 编制回答的程序是极其困难的事情。例如，提问 与回答呈现出下列状况：
图灵试验
❖ 问：你会下国际象棋吗？ ❖ 答：是的。 ❖ 问：你会下国际象棋吗？ ❖ 答：是的。 ❖ 问：请再次回答，你会下国际象棋吗？ ❖ 答：是的。 你多半会想到，面前的这位是一部笨机器。
然而，这种状况也没能维持几年，勤奋好学
的中学生很快又超过了大学教授，他居然把学习 的触角伸进了当时最新数学分支——集合论和泛 函分析，同时还阅读了大量历史和文学方面的书 籍，并且学会了七种外语。毕业前夕，冯·诺依曼 与数学教授联名发表了他第一篇数学论文，那一 年，他还不到17岁。
考大学前夕，匈牙利政局动荡，冯·诺依曼 便浪迹欧洲各地，在柏林和瑞士一些著名的大学 听课。22岁时，他获瑞士苏黎士联邦工业大学化 学工程师文凭。一年之后，轻而易举摘取布达佩 斯大学数学博士学位。在柏林当了几年无薪讲师 后，他转而攻向物理学，为量子力学研究数学模 型，又使自己在理论物理学领域占据了突出的地 位。风华正茂的冯·诺依曼，靠着顽强的学习毅力， 在科学殿堂里“横扫千军如卷席”，成为横跨 “数、理、化”各门学科的超级全才。
系詞有两种：「是」或「不是」；量词亦有兩种：「所有」 (all)或「有」(some)。
亚里斯多德与逻辑、推理
(A) 所有S是P (或 凡S是P)，例如「凡人是動物」； (B) 凡S不是P，例如「凡貓不是狗」； (C) 有S是P，例如「有花是白的」； (D) 有S不是P，如有花不是白的。
所谓「逻辑推論」，即指由前提推导出结论的正 确(valid)的方法，在这种正确推论中，若前提为 真，則结论亦必然为真。

人工智能_第五章计算智能

人工智能_第五章计算智能




传统分类能力
ANN 分类能力
分类与识别功能
§5.2.1人工神经网络研究的进展
三、基本功能
优化计算功能
§5.2.1人工神经网络研究的进展
§5.2.2人工神经网络的结构
2.生理神经元的功能
从生物控制论的观点，神经元作为控制和信息处理的基本单元，具有下列
一些重要的功能与特性：
• 时空整合功能：神经元对于不同时间通过同一突触传入的神经冲动，具有时 间整合功能。对于同一时间通过不同突触传入的神经冲动，具有空间整合功 能。两种功能相互结合，具有时空整合的输入信息处理功能； • 兴奋与抑制状态：即兴奋（细胞膜电位升高）和抑制（细胞膜电位降低）。 • 脉冲与电位转换：突触界面具有脉冲/电位信号转换功能。 • 神经纤维传导速度：神经冲动沿神经纤维传导的速度在1-150m/s之间。 • 突触延时和不应期：突触对神经冲动的传递具有时延和不应期，在相邻的二 次冲动之间需要一个时间间隔，即为不应期。 每个人脑大约含有1011-1012个神经元，每一神经元又约有103-104个突触。神
匹配等， 而反馈型神经网络则是一个非线性动力学系统，它具有如下两个重要特征：
1．系统具有多个稳定状态，从某一初始状态开始运动，系统最终可以到
为1或0取决于其输入之和大于或小于内部阈值θ。
§5.2.2人工神经网络的结构
激发函数一般具有非线性特性，常用的非线性特性如下图所示，分述于下：
① 阈值型
对于这种模型，神经元没有内部状态，激发函数为一阶跃函数，如图 (a) 所示。这时，输出为： 1 f(xi)=U(xi)= 0 ② 分段线性强饱和型 见图 (b)。 ,xi>0 ,xi≤0

人工神经网络ANN方法简介

人工神经网络ANN方法简介

人类智能的具体含义
感知与认识客观事物、客观世界和理解知识、运用知识和经验分析、解决问题的能力；
联想、推理、判断、决策的能力；
运用语言进行抽象、概括的能力； 以上5点是人类智能的基本能力。 发现、发明、创造、创新的能力； 实时、迅速、合理地应付复杂环境的能力； 预测、洞察事物发展、变化的能力。 以上3点是前5种能力新的综合表现形式。
w1
w2 wi xi
u ( X ) wi x i W X
wn
设X = (x1, x2, …, xn)表示n个输入，W = (w1, w2, …, wn)表示它 们对应的联结权重。
故神经元所获得的输入信号累计效果为：
uX
wi xi
i 1
n
W , X

称u(X)为整合函数。
第一阶段
1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts对神经元进行形式化研究，提 出了神经元的数学模型——MP模型。
1944年，D. O. Hebb提出改变神经元联结强度的Hebb学习规则，至今仍然 是人工神经网络学习算法的一个基本原则。 1957年，Rosenblatt首次引进感知器(Perceptron)概念来模拟生物的感知、 学习能力。 1962年，Widros提出用于自适应系统的连续取值的线性网络。
x1
w1
x2 xn
w2 wn
wi xi
感知器的激活函数
神经元获得网络输入信号后，信号累计效果整合函数u(X)大于 某阈值 时，神经元处于激发状态；反之，神经元处于抑制状 态。 构造激活函数，用于表示这一转换过程。要求是[-1, 1]之间 的单调递增函数。 激活函数通常为3种类型，由此决定了神经元的输出特征。

ANN神经网络ppt课件

ANN神经网络ppt课件

.
14
兴奋与抑制状态
神经元具有两种的常规工作状态：当传入冲动的时空整 合结果使细胞膜电位升高，超过动作电位阈值（约为40mV） 时，细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，由轴突输出；当 传入冲动的时空整合结果使膜电位下降至低于动作电位阈 值时，细胞进入抑制状态，无神经冲动输出，满足“0—1” 律，即“兴奋—抑制”状态；
特征和简单、通用、鲁棒性强、适于并行处理的优点。
在并行搜索、联想记忆、模式识别、知识自动获取等
方面得到了广泛的应用。 .
8
典型的代表如遗传算法、免疫算法、模拟退火 算法、蚁群算法、微粒群算法，都是一种仿生 算法，基于“从大自然中获取智慧”的理念， 通过人们对自然界独特规律的认知，提取出适 合获取知识的一套计算工具。总的来说，通过 自适应学习的特性，这些算法达到了全局优化 的目的。
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
突触有两种类型，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
.
13
特点：
时空整合功能
神经元对于不同时间通过同一突触传入的神经冲动， 具有时间整合功能；对于同一时间通过不同突触传入的 神经冲动，具有空间整合功能。两种功能相互结合，具 有时空整合的输入信息处理功能，所谓整合是指抑制或 兴奋的受体电位或突触电位的代数和；
计算智能是以生物进化的观点认识和模拟智能。按照这一观点， 智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产 生的。在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的（头脑）结 构被保存下来，智能水平也随之提高。因此说计算智能就是基于 结构演化的智能。
在概念提出初期，狭义的计算智能包括人工神经网络、模糊逻辑和进化 计算。

人工智能概论(PPT 53页)

人工智能概论(PPT 53页)
9
1.2. 关于智能
1.2. 关于智能
几种关于智能的观点
• 思维理论
• 智能的核心是思维； • 智能来自于大脑的思维活动； • 知识是思维的产物； • 通过对思维规律与方法的研究可望揭示智能的本质。
10
1.2. 关于智能
1.2. 关于智能
几种关于智能的观点
• 知识理论
• 智能就是在巨大知识空间中找到满意解的能力。
开创了AI研究的新领域。
27
1.4. AI发展
GPS vs. ES
• GPS：
寻求一个通用的逻辑推理系统，能解决所有类型问题。
• ES：
专注于相对狭小的专业领域，建立基于知识的AI系统。
1977年第五届国际人工智能联合会议，Feigenbaum提出了
知识工程 (Knowledge Engineering)概念，对以知识为基础的
• Bacon(1561～1626)：在《新工具论》中提出归纳法；
• (德)Leibnitz(1646～1716)：在研制四则计算器时，提出通用符号和 推理计算，使形式逻辑符号化，奠定数理逻辑的基础；
• (英)Boole(1815～1864)：创立布尔代数，首次用符号语言描述思维
活动的基本推理规则；
26
1.4. AI发展
反思
• AI指导思想：用计算机模拟人类思维的普遍规律；
• 模拟重心：建立通用万能的符号逻辑运算体系(GPS)； • 问题关键：忽视现实世界的复杂性和问题的多样性。
总结过去经验及教训，E.A.Feigenbaum提出以知识为中心
的人工智能，此观点被大多数人接受。 1965年, Feigenbaum研制成功专家系统(rt System)，
有些人甚至断言：

人工智能第五章计算智能

人工智能第五章计算智能
虚拟现实技术是指通过计算机技术模拟出一个三维的虚拟环境，用户可以通过特殊设备与之进行交互。
三维重建和虚拟现实技术是相辅相成的，三维重建可以为虚拟现实提供真实感更强的场景和模型，而虚 拟现实则可以为三维重建提供更加直观和交互性更强的展示方式。
06
计算智能的未来展望
人工智能与大数据的融合发展
人工智能与大数据的融合将进一步推动各领域的智能化进程，提高生产效率和生活 质量。
04
自然语言处理
自然语言处理的基本概念
自然语言处理（NLP）
是指利用计算机对人类自然语言进行各种处理，包括理解、生成、 转换等。
自然语言处理的目标
让计算机能够理解和生成人类语言，实现人机交互。
自然语言处理的应用
搜索引擎、语音助手、机器翻译等。
词向量表示方法
词袋模型
将文本中的每个词表示为一个高维向量，向 量的每个维度表示一个词袋，词袋中包含该 维度对应的词。
池化层
02
03
全连接层
池化层用于降低数据的维度，减 少计算量并提高模型的泛化能力。
全连接层将卷积层和池化层提取 到的特征进行整合，输出最终的 分类结果。
循环神经网络
序列建模
循环神经网络能够处理序列数据，通过记忆机制将序列中的信息逐 个传递给神经网络进行处理。
长短期记忆网络
长短期记忆网络是循环神经网络的一种改进，它通过引入门控机制 来控制信息的流动，提高了对序列数据的记忆能力。
目标检测是图像分类的一种 扩展，它不仅需要对图像进 行分类，还需要识别出图像 中的特定物体并对其位置进
行定位。
常见的图像分类和目标检测 算法包括支持向量机、神经 网络等。这些算法通过训练 大量的标注数据集来提高分 类和检测的准确率。

AI第5章计算智能ppt课件

AI第5章计算智能ppt课件
实践证明，只有将AI和CI很好地结合起来，才能更好地 模拟人类智能，才是智能科学发展的正确方向。
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13
内容提要
第5章 计算智能
1、概述 2、神经计算 3、模糊计算 4、遗传算法
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14
5.2 神经计算
以神经网络为基础的计算。 广义上，神经网络可泛指生物神经网络，也可指人工神 经网络。 人工神经网络（Artificial Neural Network）是指模拟人 脑神经系统的结构和功能，运用大量的处理部件，由人工方 式建立起来的网络系统。 人脑是ANN的原型，ANN是对人脑神经系统的模拟。 人工智能领域中，在不引起混淆的情况下，神经网络一般都 指的都是ANN。
3、反思期（1969-1982）
1969年Minsky和Papert在《感知机》一书中指出感知机的缺陷(异 或运算不可表示)，使得神经网络的研究从兴起期进入了停滞期。
芬兰学者Kohonen提出了自组织映射理论(SOM)，美国学者 Grossberg提出了自适应谐振理论(ART)，这些研究成果对神经网络以后 的发展产生了重要影响。
他认为，人工神经网络应当称为计算神经网络。
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5
尽管计算智能与人工智能的界限并不十分明显，但讨论它
们的区别和联系是有必要的。
贝兹德克对相关术语给予一定的符号和简要说明或定义。
他给出有趣的ABC： A－Artificial，表示人工的（非生物的），即人造的。 B－Biological，表示物理的＋化学的＋(?)＝生物的。 C－Computational，表示数学＋计算机。
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11
2、关系
生物智能 (Biological Intelligence，BI)

人工神经网络基本原理

人工神经网络基本原理

人工神经网络基本原理
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟人类大脑神经元工作方式的计算模型，由多个神经元节点相互连接而成。

它可以通过学习和适应性调整来进行信息处理和模式识别。

人工神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。

输入层接受外部输入信号，隐藏层用于处理这些信号，输出层则给出最终的输出结果。

每个层中的神经元节点与下一层的节点相连接，并通过具有可调整权值的连接进行信息传递。

每个神经元节点接收到输入信号后，会对其进行加权求和，并通过激活函数将结果转换为输出信号。

在训练过程中，人工神经网络根据输入样本和期望输出进行学习。

通过调整连接权值，神经网络逐渐优化其输出结果，使得实际输出与期望输出之间的误差最小化。

这一过程称为反向传播算法，通过梯度下降的方式，不断更新权值以逼近最优解。

人工神经网络具有较强的非线性拟合能力和自适应学习能力，可以用于解决分类、回归、模式识别等各种问题。

它已经广泛应用于图像和语音识别、自然语言处理、金融预测、医学诊断等领域。

然而，人工神经网络也存在一些挑战和限制。

例如，过拟合问题会导致网络在训练集上表现良好但在测试集上表现较差；训练时间较长，且需要大量的训练数据和计算资源；网络结构的选择和调优需要经验和专业知识。

总的来说，人工神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，具有强大的非线性拟合能力和自适应学习能力。

虽然存在一些挑战和限制，但它在许多领域中都有广泛应用和研究价值。

人工智能Artificial Intelligence_14141共30页文档

人工智能Artificial Intelligence_14141共30页文档

Hopfield网络（3）
• Hopfield网络的基本结构如下，N1, N2, ┅ ，Nn表示网络的n个神经元， 其转移特性函数为ƒ(x)，ƒ(x)，┅ , ƒ(x) , 门限值为1， 2 ，┅ n 。对于 离散型Hopfield网络，各结点一般选相同的转移特性函数，且为符号函 数，即有 ƒ(x) = ƒ(x) = ┅ = ƒ(x) = sign(x) 这里假定：各结点门限值相等，且等于0。
2. 网络有两种类型：离散和连续。离散是说单元是二值的，它 们的激活是用（1，-1）或（1，0）表示。而在连续的网络 中，单元的激活是连续的，它们可以取0到1之间的任一实 数值
Artificial Intelligence
Computational Intelligence : 4
© Graduate University , Chinese academy of Sciences .
• 吸引子的吸引域。对于某些特定的初始状态，网络按一定的 运行规则最后可能稳定在同一吸引子上。称能够稳定在吸引 子v(t)的所有初始状态集合为 的吸引域v(t).
Artificial Intelligence
Computational Intelligence : 7
Hopfield网络（6）
• 网络运行的收敛性：
• 令：x = (x1, x2, ┅ , xn)T,x{-1,+1} n 为网络的输入 y=(y1, y2, ┅ ,yn) T, y {-1,+1} n 为网络的输出 v(t)=(v1(t), v2(t), ┅ vn(t)) T, v(t) {-1，+1} n为网络在时刻t的状态，
其中：对离散网络，t {0,1,2, ┅}为离散时间变量； Wij为从Ni到Nj的连接权值

高级人工智能计算智能课件

高级人工智能计算智能课件
高级人工智能计算 智能课件
目 录
• 人工智能概述 • 计算智能简介 • 高级人工智能技术 • 人工智能与计算智能的结合 • 案例分析 • 总结与展望
01
人工智能概述
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机器能够模拟人类 的智能行为，实现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
模拟人类的感知、认知、学习和推理等智能行为 ，实现机器的自主决策和智能控制。
强化学习的优点是能够处理连 续的决策问题，并具有适应性 和鲁棒性。
迁移学习
01 02 03 04
迁移学习是一种机器学习方法，它利用已经训练好的模型来加速新任 务的学习过程。
迁移学习的应用范围包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。
迁移学习的核心思想是将已学知识迁移到新任务中，以减少重新训练 模型的时间和成本。
详细描述
智能语音助手能够理解和执行用户的语音指令，提供信息查 询、智能问答、日程提醒等服务。常见的智能语音助手有Siri 、Alexa等。
案例三：自动驾驶汽车
总结词
自动驾驶汽车是一种具备高度自主能力的智能车辆。
详细描述
自动驾驶汽车利用传感器、计算机视觉、导航定位等技术实现车辆的自主驾驶 。它能够识别交通信号、障碍物和行人，自动规划行驶路线，提高道路安全性 和运输效率。
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技术发展趋势
随着算法模型的不断优化和硬件性能的提升，人 工智能技术将朝着更加智能化、自主化的方向发 展。
应用前景展望
未来人工智能将在更多领域发挥重要作用，如智 能制造、智慧城市、智能农业等，为人类带来更 加美好的生活。
伦理与法律问题探讨
随着人工智能技术的广泛应用，伦理和法律问题 也将成为研究的重点，需要加强相关研究和规范 。
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