神经网络基础知识精选参考课件

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第一讲 神经网络基础
突触：突触是神经元的树突末梢连接另一神经元的突触 后膜 (postsynaptic membrane)的部分。它是神经元之 间相联系并进行信息传送的结构,是神经元之间连接的 接口。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。
膜电位：神经元细胞膜内外之间存在电位差，称为膜电 位。膜外为正，膜内为负。膜电压接受神经其它神经元 的输入后,电位上升或下降。当传入冲动的时空整合结 果，使膜电位上升，而且当超过叫做动作电位的阈值时, 细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，由轴突输出，这个 过程称为兴奋。
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第一讲 神经网络基础
2 突触传递信息动作原理
膜电位（mv）
兴奋期, 大于动作阈值
动 作
绝对不应期：不响应任何刺激 阈
值
相对不应期：很难相应
t (ms)
根据突触传递信息的动作过 -55
程可以分为两种类型：兴奋型 -70
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3
和抑制型。神经冲动使得细胞 膜电压升高超过动作电压进入
1ms 1ms 3ms
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树突
细胞体
细胞核 轴突
轴突末梢
图1-1a 神经元的解剖
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图1-1b 神经元的解剖
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第一讲 神经网络基础
细胞体：细胞体是由很多分子形成的综合体,内部含有 一个细胞核、核糖体、原生质网状结构等,它是神经元 活动的能量供应地,在这里进行新陈代谢等各种生化过 程。包括细胞核，细胞膜和细胞质。
n
Ii W ijXj为 第 i个 神 经 元 的 净 输 入
j1
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第一讲 神经网络基础
四 人工神经元与生物神经元区别 （1）模型传递的是模拟信号，生物输入输出均

不断迭代，权重逐渐调整到最优解附近。
牛顿法
总结词
牛顿法是一种基于二阶泰勒级数的优化算法，通过迭 代更新参数，以找到损失函数的极小值点。在神经网 络训练中，牛顿法可以用于寻找最优解。
详细描述
牛顿法的基本思想是，利用二阶泰勒级数近似损失函数 ，并找到该函数的极小值点。在神经网络训练中，牛顿 法可以用于寻找最优解。具体来说，根据二阶导数矩阵 （海森矩阵）和当前点的梯度向量，计算出参数更新的 方向和步长，然后更新参数。通过不断迭代，参数逐渐 调整到最优解附近。与梯度下降法相比，牛顿法在迭代 过程中不仅考虑了梯度信息，还考虑了二阶导数信息， 因此具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。
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未来展望与挑战
深度学习的发展趋势
模型可解释性
随着深度学习在各领域的广泛应用，模型的可解释性成为研究热 点，旨在提高模型决策的透明度和可信度。
持续学习与终身学习
随着数据不断增长和模型持续更新，如何实现模型的持续学习和终 身学习成为未来的重要研究方向。
多模态学习
随着多媒体数据的普及，如何实现图像、语音、文本等多模态数据 的融合与交互，成为深度学习的另一发展趋势。
深度学习
通过构建深层的神经网络结构， 提高了对复杂数据的处理能力。
循环神经网络
适用于序列数据，如自然语言 处理和语音识别等领域。
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神经网络的基本结构
感知机模型
感知机模型是神经网络的基本单 元，由一个输入层和一个输出层 组成，通过一个或多个权重和偏
置项来计算输出。
感知机模型只能实现线性分类， 对于非线性问题无法处理。
详细描述
反向传播算法的基本思想是，首先计算神经网络的输出层与实际值之间的误差，然后将误差逐层反向传播，并根 据梯度下降法更新每一层的权重。通过不断迭代，权重逐渐调整，使得神经网络的输出逐渐接近实际值，从而降 低误差。反向传播算法的核心是计算每一层的梯度，即权重的导数，以便更新权重。

信号和导师信号构成，分别对应网络的输入层和输出层。输
入层信号 INPi (i 1,根2,3据) 多传感器对标准试验火和各种环境条件
下的测试信号经预处理整合后确定，导师信号
Tk (k 1,2)
即上述已知条件下定义的明火和阴燃火判决结果，由此我们
确定了54个训练模式对，判决表1为其中的示例。
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基于神经网络的融合算法
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局部决策
局部决策采用单传感器探测的分析算法，如速率持续 法，即通过检测信号的变化速率是否持续超过一定数值来 判别火情。 设采样信号原始序列为
X(n) x1 (n), x2 (n), x3 (n)
式中，xi (n) (i 1,2,3) 分别为温度、烟雾和温度采样信号。
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局部决策
定义一累加函数 ai (m为) 多次累加相邻采样值 的xi (差n) 值之和
样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过
自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。
第二，具有联想存储功能。人的大脑是具有联想功能的。用人
工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
第三，具有容错性。神经网络可以从不完善的数据图形进行学
习和作出决定。由于知识存在于整个系统而不是一个存储单元
中，一些结点不参与运算，对整个系统性能不会产生重大影响。
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仿真结果
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仿真结果
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7.2 人工神经元模型—神经组织的基本特征
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7.2 人工神经元模型—MP模型
从全局看，多个神经元构成一个网络，因此神经元模型的定义 要考虑整体，包含如下要素： （1）对单个人工神经元给出某种形式定义； （2）决定网络中神经元的数量及彼此间的联结方式； （3）元与元之间的联结强度（加权值）。

4. 疲劳：一个神经细胞持续兴奋，其阈值慢慢增加，神经细胞就很难兴 奋的现象。
5. 突触结合的可朔性：突触结合的强度即权重wi，可根据输入、输出信号 可朔性地变化。
6. 输出信号的种类
离散信号：神经元输入、输出信号是一定幅值的脉冲，将输出有 脉冲时视为1，无脉冲视为零；
连续信号：将神经元输入、输出用其脉冲的频率来表示，将最高 脉冲频率视为1，则输入输出信号取值在0和1之间。
Wij aia j
aj
ai
uj
ui
Wij
其中，为学习律常数。
神经网络的学习规则
2. 误差传播式学习-Delta学习规则： Delta学习规则是一种有教师 学习，它是利用神经元的希望输出（答案）与实际输出的误差 进行联接权值的修正。
Wij ti (t) ai (t)y j (t)
学习与遗忘：由 于神经元的可朔 性，突触的传递 作用可增强与减 弱，使神经元具 有学习与遗忘功 能。
神经元的模型特征
1. 时空整合功能
空间总和：单个神经元在同一时间可以从别的神经元接受多达上千 个突触的输入，整个膜电位和输入信号与其权重的线性组合有关：
n
wi xi
i 1
时间总和：神经元对于不同时间通过同一突触的输入信号具有时间 总和的功能。
i y j (t)
yj
ai
uj
ui
Wij
ti
规则又称误差修正规则，这类算法的最终目标是通过反 复迭代运算，使 最小，从而求得最佳的Wij值。这种算法
适用于线性可分函数。
神经网络的学习规则
3. 广义误差传播式学习-广义 规则：广义规则是在规则上的进
一步发展，可适用于多层网络非线性可分函数。

神经元层次模型 组合式模型 网络层次模型 神经系统层次模型 智能型模型
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
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2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
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2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
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2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s

1984年，博士又提出了连续神经网络模型，实现了神经 网络的电子线路仿真，开拓了计算机应用神经网络的新途径， 成功解决了著名的优化组合问题——旅行商问题，引起了相 关领域研究人员的广泛关注。
1986年，等提出多层网络的逆推学习算法，即BP算法， 否定了M.Minsky等人的错误结论，该算法一直成为应用最广、 研究最多、发展最快的算法。
2.1 神经网络概述
胞体：也称为细胞体，包括细胞质、细胞核和细胞膜 三部分，是细胞的营养中心。
树突：胞体的伸延部分产生的分枝称为树突，是接受 从其它神经元传入的信息入口。但不一定是神经传入的唯一 通道，还可以是胞体膜。
轴突：每个神经元只有一个轴突，一般自胞体发出， 与一个或多个目标神经元连接，为神经元的输出通道，其作 用是将细胞体发出的神经冲动传递给另一个或多个神经元。
如果在输出层没有得到期望的输出，则计算输出层的误差变化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传回
1949年，心理学家提出神经 来，修改各层神经元的权值，直至达到期望目标。
但人们在应用专家系统解决语音识别、图像处理和机器人控制等类似人脑形象思维的问题时却遇到很大的唐困纳难。德·赫布
BP算法的核心是最速下降法，这是一种以梯度为基础的误差下降算法，具有原理简单、实现方便等特点，但也有许多不足之处： 联想记忆的作用是用一个不完整或模糊的信息联想出存储在记忆中的某个完整、清晰的模式来。
初创期：标志就是提出模型，建立规则。 神经网络的自学习和自适应能力使其成为对各类信号进行多用途加工处理的一种天然工具。 人工智能
侧，右脑支配人体的左侧，大脑受伤会使他支配的那部分身 体产生功能障碍。
左右脑具有不同的功能。左脑主要是语言中枢，同时从 事分析性工作，如逻辑推理、数学运算和写作等。右脑主要 处理空间概念和模式识别。

2 发展历程
神经网络起源于20世纪40年代，经过多年的发展和研究，如今广泛应用于人工智能、图 像识别、语音识别等领域。
神经元和神经网络模型
神经元
神经网络的基本单位，接收输入信号，经过处理后 产生输出信号。
神经网络模型
由多个神经元组成的网络结构，具有输入层、隐藏 层和输出层，用于解决复杂的问题。
前馈神经网络与反馈神经网络
《神经网络理论基础》 PPT课件
本课件将介绍神经网络的定义和发展历程，神经元和神经网络模型，前馈神 经网络与反馈神经网络，深度神经网络和卷积神经网络，循环神经网络和长 短期记忆网络，神经网络的训练与优化算法，以及神经网络的应用和前景展 望。
神经网络的定义和发展历程
1 定义
神经网络是由大量相互连接的处理单元（神经元）组成的计算模型，模仿生物神经系统 的运行机制。
循环神经网络和长短期记忆网络
循环神经网络
具有反馈连接的神经网络，可以处理序列数据，如自然语言处理和语音合成。
长短期记忆网络
一种特殊的循环神经网络，通过门控单元来记忆长期依赖关系，适用于处理时间序列数据。
神经网络的训练与优化算法
1 训练
使用反向传播算法根据输入和期望输出调整神经网络的权重和偏差，使其逐渐学习到正 确的映射关系。
2 优化算法
常用的优化算法包括梯度下降、Adam、RMSprop等，用于加速神经网络的训练和提高性 能。
神经网络的应用和前景展望
应用领域
神经网络被广泛应用于人工智能、自动驾驶、金融 预测、医学影像分析等领域。
前景展望
随着技术的不断发展，神经网络在未来将继续发挥 重要作用，带来更多创新和突破。
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前馈神经网络
信息只能单向传递，无反馈循环，适用于静态问题的处理。

梯度下降法
定义
梯度下降法是一种优化算法，通过不断迭代更新 参数，使得损失函数逐渐减小并趋于最小值。
计算步骤
计算损失函数关于参数的梯度，然后沿着负梯度 的方向更新参数。
收敛性
梯度下降法不一定能保证全局最优解，但在局部 范围内可以找到一个较优解。反向传播算法01 Nhomakorabea定义
反向传播算法是一种基于梯度下降法的优化算法，用于训练神经网络。
针对序列数据设计的特殊结构，通过记忆 单元实现信息的长期存储和传递，常用于 自然语言处理和语音识别等领域。
CHAPTER
02
前向传播
线性代数基础
线性方程组
介绍线性方程组的基本概念、解法及 其在神经网络中的应用。
矩阵运算
重点讲解矩阵的加法、乘法、转置等 基本运算，以及它们在神经网络中的 重要性。
激活函数
02
它通过卷积运算，将输入数据与一组可学习的滤波 器进行卷积，得到一组特征图。
03
卷积层的参数数量相对较少，能够有效地降低模型 复杂度，减少过拟合的风险。
池化层
01 池化层是卷积神经网络中的一种下采样层，用于 降低数据的维度和计算复杂度。
02 它通过对输入数据进行降采样操作，如最大池化 、平均池化等，提取出关键的特征信息。
《神经网络理论基础》 ppt课件
CONTENTS
目录
• 神经网络概述 • 前向传播 • 反向传播 • 深度神经网络 • 卷积神经网络 • 循环神经网络 • 神经网络的训练与优化
CHAPTER
01
神经网络概述
神经网络定义
神经网络是一种模拟人类大脑神经元 连接方式的计算模型，通过训练不断 优化网络参数，实现对输入数据的分 类、预测和识别等功能。