人工神经网络ann ppt课件

10
off
Stimulus
ui wij x j
j
Response
yi f urest ui
“Hard” threshold
z ON
f
z




else OFF
= threshold
• ex: Perceptrons, Hopfield NNs, Boltzmann Machines
2 1 ez
1
• ex: MLPs, Recurrent NNs, RBF NNs...
• Main drawbacks: difficult to process time patterns, biologically implausible.
10/11/2019
Artificial Neural Networks - I
ms
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
10/11/2019
Artificial Neural Networks - I
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神经网络的复杂性
• 神经网路的复杂多样，不仅在于神经元和突触 的数量大、组合方式复杂和联系广泛，还在于 突触传递的机制复杂。现在已经发现和阐明的 突触传递机制有：突触后兴奋，突触后抑制， 突触前抑制，突触前兴奋，以及“远程”抑制 等等。在突触传递机制中，释放神经递质是实 现突触传递机能的中心环节，而不同的神经递 质有着不同的作用性质和特点
• 10 billion neurons in human brain • Summation of input stimuli
– Spatial (signals) – Temporal (pulses)

文档仅供参考，不能作为科学依据，请勿模仿；如有不当之处，请联系本人改正。
人类智能的具体含义
感知与认识客观事物、客观世界和自我的能力； 通过学习获得经验、积累知识的能力； 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。
• 知识和概念化是否人工智能的核心？ • 认知能力能否与载体分开来研究？ • 认知的轨迹是否可以用类自然语言来描述？ • 学习能力能否与认知分开来研究？ • 所有的认识是否有一种统一的结构？
对以上5个基本问题的不同回答已经形成3个主要的学术流派： 符号主义（Symbolicisim） 联结主义（connetionism） 行为主义（actionism）
通过制造和使用工具来加强和延伸人类的生存、发展。
目的之二：进一步认识自己。
用物化的智能来考察和研究人脑智能的物质过程和规律。
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人工智能的3个主要流派
1991年，人工智能学家D. Krish在《Int. J. Artificial Intelligence》上提出人工智能的5个基本问题：
“世界上最大的未开发疆域，是 我们两耳之间的空间。”（美国汉 诺威保险公司总裁比尔·奥伯莱恩）
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大脑的有关数据
① 人大脑平均只有3磅左右。 只占身体重量比例的1/30；
② 使眼睛可以辨别1000万种细 微的颜色； ③ 使肌肉(如果全部向同一个 方向运动)产生25吨的拉力； ④ 是由100亿个脑细胞和10兆 个神经交汇丛组成。整个大脑 的神经网络足足有10英里长。

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人工神经网络ppt课件
感知器
• 一种类型的ANN系统是以感知器为基础
• 感知器以一个实数值向量作为输入，计 算这些输入的线性组合，如果结果大于 某个阈值，就输出1，否则输出-1
o(x1,..xn .), 11w 0w 1o x1 t.h..ew nrxnw 0ise
其 值 率中，。每用特个来别w决地i是定 ，一输-w个入0是实xi阈对数值感常。知量器，输或出叫的做贡权献
• 算法的一种常用改进方法是随着梯度下降步数 的增加逐渐减小学习速率
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
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梯度下降的随机近似
• 梯度下降是一种重要的通用学习范型，它是搜 索庞大假设空间或无限假设空间一种策略
• 梯度下降应用于满足以下条件的任何情况
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
33
可微阈值单元
• 使用什么类型的单元来构建多层网络？
• 多个线性单元的连接仍产生线性函数，而我们 希望构建表征非线性函数的网络
Байду номын сангаас
• 感知器单元可以构建非线性函数，但它的不连 续阈值使它不可微，不适合梯度下降算法
2019.12.18
机器学习-人工神经网络 作者：Mitchell 译者：曾华军等 讲者：陶晓鹏
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梯度下降法则的推导（4）
• 梯度下降算法如下
– 选取一个初始的随机权向量 – 应用线性单元到所有的训练样例，根据公式4.7计算
每个权值的w 更新权值
• 因为误差曲面仅包含一个全局的最小值，所以 无论训练样例是否线性可分，算法都会收敛到 具有最小误差的权向量，条件是使用足够小的 学习速率

*
《医学信息分析与决策》课程组
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一、神经网络简介
神经网络的基本特征
结构特征： 并行式处理 分布式存储 容错性
能力特征： 自学习 自组织 自适应性
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《医学信息分析与决策》课程组
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一、神经网络简介
神经网络的基本功能
联 想 记 忆 功 能
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《医学信息分析与决策》课程组
9
一、神经网络简介
神经网络的基本功能
人脑与计算机信息处理机制的比较 系统结构 信号形式 信息存储 信息处理机制
*
《医学信息分析与决策》课程组
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一、神经网络简介
生物神经网络 人类的大脑大约有1.41011个神经细胞，亦称 为神经元。每个神经元有数以千计的通道同其 它神经元广泛相互连接，形成复杂的生物神经 网络。 人工神经网络 以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑 神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，就 称为人工神经网络（Artificial Neural Network，缩写 ANN）。
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《医学信息分析与决策》课程组
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一、神经网络简介
神经网络的软硬件实现
MATLAB以商品形式出现后，仅短短几年，就以 其良好的开放性和运行的可靠性，使原先控制 领域里的封闭式软件包（如英国的UMIST，瑞 典的LUND和SIMNON，德国的KEDDC）纷纷淘汰， 而改以MATLAB为平台加以重建。在时间进入20 世纪九十年代的时候，MATLAB已经成为国际控 制界公认的标准计算软件。
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《医学信息分析与决策》课程组
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一、神经网络简介
神经网络的软硬件实现
MATLAB的推出得到了各个领域的专家学者的广 泛关注，在此基础上，专家们相继推出了 MATLAB工具箱，主要包括信号处理、控制系统、 神经网络、图像处理、鲁棒控制、非线性系统 控制设计、系统辨识、最优化、模糊逻辑、小 波等工具箱，这些工具箱给各个领域的研究和 工程应用提供了有力的工具。

1、引言
按照上面的描述，人类个体的智能是一种综合能力。具体来讲，可以包 括一下八个方面的能力：
1 2 3
感知和认识客观事物、客观世界和自我的能力
——感知是智能的基础——最基本的能力
通过学习取得经验与积累知识的能力
——这是人类在世界中能够不断发展的最基本能力
理解知识，运用知识和经验分析、解决问题的能力
图2-1 神经元的解剖
2、生物神经元
突触，是一个神经元与另一 个神经元之间相联系并进行 信息传送的结构。 突触的存在说明：两个神经 元的细胞质并不直接连通， 两者彼此联系是通过突触这 种结构接口的。有时．也把 突触看作是神经元之间的连 接。
图2-2 突触结构
2生物神经元
目前，根据神经生理学的研究，已经发现神经元及其间的 突触有4种不同的行为。神经元的4种生物行为有：
双 极 型 S 型 激 活 函 数： 2 f (net ) , f (net ) (1,1) 1 exp( net )
3神经元的数学模型
线性型激活函数
f (net ) net
神经元的特点：
是一多输入、单输出元件 具有非线性的输入输出特性 具有可塑性，其塑性变化的变化部分主要是权值（Wi）的变 化，这相当于生物神经元的突触变化部分 神经元的输出响应是各个输入值的综合作用结果 输入分为兴奋型（正值）和抑制型（负值）两种。
阈值型：
f (net )
1 net 0 0 net 0
1 net 0 1 net 0
f (net )
3神经元的数学模型
S型（Sigmoid）激活函数
单 极 型 S 型 激 活 函 数： 2 f (net ) 1, f (net ) (0,1) 1 exp( net )

2. 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。
3. 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。
人工神经网络
人工神经网络的特点：
（1）高度的并行性 （2）高度的非线性全局作用 （3）良好的容错性与联想记忆功能 （4）强大的自适应、自学习功能
第二节 人工神经网络的基本结构与模型
人工神经网络
第一节 人工神经网络的概念与发展
T.Kohonen的定义：“人工神经网络是由 具有适应性的简单单元组成的广泛并行互 连的网络，它的组织能够模拟生物神经系 统对真实世界物体所作出的交互反应。”
人工神经网络
历史回顾
➢萌芽期（20世纪40年代） ➢第一高潮期（1950～1968） ➢反思期（1969～1982） ➢第二高潮期（1983～1990） ➢再认识与应用研究期（1991~）
科学发展大趋势
New Society New Education
New Sciences
Info
Bio
Enhancing
Human
Performance
Nano
Cogno
New Industries
New Applications
New Humanbeing
技术创新浪潮的经济长波规律
水力 纺织 铁
人工神经网络
简单神经元网络及其简化结构图
（1）细胞体 （2）树突 （3）轴突（4）突触
人工神经网络
人工神经元模型
输入分量pj（j=1，2，…，r） 权值分量wj（j=1，2，…，r）
激活函数 f(·) 偏差(bias) b
人工神经网络
权值和输入的矩阵形式可以由W的行矢量和 P的列矢量表示：

神经元的输出是激活函数对加 权输入的响应，可以是一个二 进制值（0或1）或一个连续的 值。
激活函数
激活函数决定了神经元的输出方式，是神经网络 中的非线性因素。
常用的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数、 Tanh函数等。
不同的激活函数适用于不同的应用场景，选择合 适的激活函数可以提高神经网络的性能。
人工智能与神经网络的融合将促进多学科交叉，推动相关领 域的发展和进步。
感谢观看
THANKS
反向传播是根据输出误差逆 向计算各层神经元的误差， 并据此调整权重的过程。
前向传播和反向传播的结合实 现了神经网络的训练和学习过
程。
03
常见的人工神经网络模型
多层感知器
总结词
基本的人工神经网络模型，适用于模式分类和回归问题。
详细描述
多层感知器是一种前馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出 层组成。它通过反向传播算法进行训练，通过不断调整权重 和偏置项来最小化输出层和目标值之间的误差。
新型神经网络模型如卷积神经网络（ CNN）、循环神经网络（RNN）和 生成对抗网络（GAN）等将继续得 到深入研究，以解决更复杂的问题。
新型神经网络模型将应用于更多的领 域，如自动驾驶、智能制造、医疗诊 断等，提高生产效率和生活质量。
人工智能与神经网络的融合发展
人工智能与神经网络的融合将进一步加深，形成更加智能化 的系统，推动人工智能技术的发展和应用。
图像识别
用于人脸识别、物 体检测、图像分类 等。
自然语言处理
用于机器翻译、情 感分析、问答系统 等。
金融领域
用于股票预测、风 险评估等。
02
人工神经网络的基本原理
神经元模型
神经元是人工神经网络的基本 单元，模拟人脑神经元的工作 方式。

人工神经网络课件
目录
• 神经网络基本概念 • 前馈神经网络 • 反馈神经网络 • 深度学习基础 • 优化算法与技巧 • 实践应用与案例分析
01 神经网络基本概念
生物神经网络简介
01
02
03
生物神经网络组成
生物神经网络由大量神经 元通过突触连接而成，具 有并行处理、分布式存储 和自学习等特性。
信号传递方式
每次只利用一个样本的梯度信息进行参数更新，计算量小，收敛速度快，但容易受到噪声干扰， 陷入局部最优解。
小批量梯度下降法（Mini-Batch Gradie…
折中方案，每次利用一小批样本的梯度信息进行参数更新，兼具批量梯度下降法和随机梯度下降 法的优点。
正则化方法防止过拟合
L1正则化（Lasso）
01
RNN在自然语言处理领域有广泛应用，如机器翻译、文本生成、情感分析等，同时也可以应用于语音识别 和图像处理等领域。
05 优化算法与技巧
梯度下降法及其改进算法
批量梯度下降法（Batch Gradient Des…
利用整个数据集的梯度信息进行参数更新，计算量大，收敛速度慢，但能找到全局最优解。
随机梯度下降法（Stochastic Gradien…
03 反馈神经网络
反馈神经网络结构
01
02
03
04
神经元之间相互连接，形成反 馈回路。
网络中的每个神经元都接收来 自其他神经元的信号，并产生
输出信号。
输出信号会再次作为输入信号 反馈到网络中，影响其他神经
元的输出。
通过不断调整神经元之间的连 接权重，网络可以学习并适应
不同的输入模式。
Hopfield网络模型与算法
批处理、随机梯度下降等优化策略

MP模型 模式识别的基本定义与方法 线性分类器 感知器
线性阈值单元：
M-P模型(二值神经元模型)：在已知的神经细胞生物学基
础上从信息处理的角度出发，提出神经元的数学模型。
神经细胞视为二值开关元件，细胞按不同方式 组合联接来实现。
模式识别的基本定义与方法
模式识别是人工神经网络应用的一个重要领域。
• 当实际输出与希望输出一致时，误差为零，连接权无需修改； • 当实际输出与希望输出不相同时，连接权需要增加或减少，阈
值也要产生相应的变化。实际输出取十1还是-1取决于
大于零还是小于零， 而式
是由参数
决定的一个三维平面方程。只有当
这一截割平面的空间位置如图所示时，才能正确地划分输入模
式集合。
整个学习和记忆过程，就是根据实际输出与希望输出之间 的误差调整参数W和θ，即调整截割平面的空间位置使 之不断移动，直到它能将两类模式恰当划分的过程。
使用多层感知器就可以解决原始的二维问题。
对于二维，只加一层隐层单元，为三层网络，即可解
决异或问题，如图。
网络的权值和阈值：
当输入样本为二维向量时，隐层中的每一个节点确定了二
维平面上的一条直线，单隐层节点数量增加可以使构成
各种多边形凸域的边数增加，从而在输出层构建出任意形 状的凸域。
如果在此基础上在增加第二个隐层，则该层的每个节点确 定一个凸域，各种凸域经输出层节点组合后成为任意形状
意义的学习定理的道理。”
现在的问题是用什么学习方法才能使隐含层学会呢?
简单的感知器学习过程已不能用于多层感知器，必
须改进学习过程。
§3.2 非线性变换单元组成的前馈网络
多层前馈网络及其函数逼近能力 反向传播神经网络 梯度下降法 反向传播学习算法 几点说明 限制和不足 BP算法的若干改进

H—H方程
I

Cm
dV dt

g k n4 (V
Vk
)

g Nam3h(V
VNa )

gl
(V
Vl
)
研究人工神经网络和目的
揭示功能造福人类 构造ANN用于工程及其他领
域
PDP（Parallel Distributed Processing）理论框架
5 传递规则 wijoi
6 把处理单元的输入及当前状态结合 起来产生激活值的激活规则 7 通过经验修改联接强度的学习规则 8 系统运行的环境（样本集合）
PDP模型下的人工神经元网络模型
x1 w1i x2 w2i

人工智能
人工智能（Artificial Intelligence,简 记AI）最早在1956年被引入的。
人工智能就是研究如何让计算机模 仿人脑进行工作。
学术流派
有代表性的包括： 符号主义（或符号/逻辑主义）学派 联接主义（或并行分布处理）学派 进化主义（或行动/响应）学派
突触传递信息特点：
1、时延性（0.3—1ms） 2、综合性：时间与空间的累加 3、类型：兴奋与抑制 4、脉冲与电位转换（D/A功能） 5、速度:1—150m/s 6、不应期（死区）3—5ms 7、不可逆性（单向） 8、可塑性：强度可变
大脑处理信息的特点
分布存储与冗余性 并行处理 信息处理与存储合一 可塑性与自组织性 鲁棒性
人工神经网络的特点
学习能力 泛化能力 信息的分布存放 适用性问题
1、对大量的数据进行分类，并且只有较少的 几种情况
2、必须学习一个复杂的非线性映射
人工神经网络的发展是曲折的