神经网络基本原理优秀课件

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神经网络专题ppt课件

(4)Connections Science
(5)Neurocomputing
(6)Neural Computation
(7)International Journal of Neural Systems
7
3.2 神经元与网络结构
人脑大约由1012个神经元组成，而其中的每个神经元又与约102～ 104个其他神经元相连接，如此构成一个庞大而复杂的神经元网络。神经元是大脑处理信息的基本单元，它的结构如图所示。它是以细胞体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞，其形状很像一棵枯树的枝干。它主要由细胞体、树突、轴突和突触 (Synapse，又称神经键)组成。
15
4.互连网络
互连网络有局部互连和全互连两种。全互连网络中的每个神经元都与其他神经元相连。局部互连是指互连只是局部的，有些神经元之间没有连接关系。 Hopfield 网络和 Boltzmann 机属于互连网络的类型。
16
人工神经网络的学习
学习方法就是网络连接权的调整方法。人工神经网络连接权的确定通常有两种方法：
4
5. 20世纪70年代代表人物有Amari, Anderson, Fukushima, Grossberg, Kohonen
经过一段时间的沉寂后，研究继续进行
▪ 1972年，芬兰的T．Kohonen提出了一个与感知机等神经网络不同的自组织映射理论(SOM)。 ▪ 1975年，福岛提出了一个自组织识别神经网络模型。 ▪ 1976年C．V．Malsburg et al发表了“地形图”的自形成
6
关于神经网络的国际交流
第一届神经网络国际会议于1987年6月21至24日在美国加州圣地亚哥召开，标志着神经网络研究在世界范围内已形成了新的热点。

神经网络原理与应用课件.ppt

f(x) 1
或
1ex p(x)
f(x)1(1th( x))
2
x0
f(x) +1
0
x
-1
这类曲线可连续取值，反映了神经元的饱和特性。
2024/11/24
神经网络与模式识别研究室
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• 3.神经网络的连接方式
神经网络是由大量的神经元以不同的方式连接而成的大规模复杂系统，不同的网络模型可能具有不同的连接方式，常用的连接方式有：
2024/11/24
神经网络与模式识别研究室
2
•从第一台数字计算机问世（1946年），
计算机系统几经更新换代，经历了由电子管、晶体管、LSI、VLSI，到后来的奔腾4、双核技术等发展阶段。
•近年来，软件方面也在不断升级更新，计算机性能越来越优越，应用也越来越广泛。
•尽管如此，但计算机系统并非万能，它存在着自身的局限性和物理极限（小型化），其特点是串行运算，输入输出存在线性的和确定性的关系。
2024/11/24
神经网络与模式识别研究室
28
• 而另一阶段则是工作期，此时神经网络已经训练好，连接权值保持不变，即通过信息的不断传递，使各神经元状态发生变化，从而使网络最终达到一个稳定平衡态，这就像人脑寻找记忆的过程，这一过程相对较快，各神经元的状态也称之为短期记忆。
2024/11/24
2024/11/24
神经网络与模式识别研究室
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• NN的问世标志着认知科学、计算机科学及人工智能的发展又处于一个新的转折点，它的应用和发展，不但会推动神经动力学本身，而且将影响新一代计算机的设计原理，可能为新一代计算机和人工智能开辟一条崭新的途径，并为信息科学带来革命性的变化。

神经网络学习PPT课件

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。
07
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。
02
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。

《神经网络理论基础》PPT课件

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。

神经网络ppt课件

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
12
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
19
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
9
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

BP神经网络基本原理与应用PPT

BP神经网络的学习
• 网络结构 – 输入层有n个神经元，隐含层有q个神经元, 输出层有m个神经元
BP神经网络的学习
– 输入层与中间层的连接权值: wih
– 隐含层与输出层的连接权值: – 隐含层各神经元的阈值: bh
who
– 输出层各神经元的阈值: bo
– 样本数据个数: k 1,2, m
– 激活函数:
(二)误差梯度下降法
求函数J(a)极小值的问题，可以选择任意初始点a0,从a0出发沿着负梯度方向走，可使得J(a)下降最快。 s(0)：点a0的搜索方向。
BP神经网络的学习
(三) BP算法调整，输出层的权值调整
直观解释
当误差对权值的偏导数大于零时，权值调整量为负，实际输出大于期望输出，权值向减少方向调整，使得实际输出与期望输出的差减少。当误差对权值的偏导数小于零时，权值调整量为正，实际输出少于期望输出，权值向增大方向调整，使得实际输出与期望输出的差减少。
❖ 众多神经元之间组合形成神经网络，例如下图的含有中间层（隐层）的网络
人工神经网络（ANN）
c
k l
c
k j
cqk
… … c1 Wp1
W1j cj Wpj
W1q cq
输出层LC
W11 Wi1
Wij
Wiq Wpq W
… b1 Vn1
Vh1 V11
V1i bi Vhi
… Vni
V1p bp Vhp Vnp
BP神经网络的学习
(三) BP算法调整，输出层的权值调整
式中： —学习率最终形式为：
BP神经网络的学习
(三) BP算法调整，隐藏层的权值调整
隐层各神经元的权值调整公式为：

第一讲神经网络基本原理ppt课件

人工神经网络基本要素
人工神经网络(简称神经网络)是由人工神经元(简称神经元)互连组成的网络，它是从微观结构和功能上对人脑的抽象、简化，是模拟人类智能的一条重要途径，反映了人脑功能的若干基本特征，如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。
人工神经网络（ANN）可看成是以人工神经元为节点，用有向加权弧连接起来的有向图。
20 世纪 80 年代以来，人工神经网络（ ANN ， Artificial Neural Network）研究取得了突破性进展。神经网络控制是将神经网络与控制理论相结合而发展起来的智能控制方法。它已成为智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、未知系统的控制问题开辟了新途径。
y 是神经元的输出。
神经元的输出 y=f(w*u+θ )
人工神经网络基本要素 —神经元
可见，神经元的实际输出还取决于所选择的作用函数f(x)。神经元的阈值可以看作为一个输入值是常数1对应的连接权值。根据实际情况，也可以在神经元模型中忽略它。关于作用函数的选择将在后面详细讨论。在上述模型中，w和θ是神经元可调节的标量参数。设计者可以依据一定的学习规则来调整它。
每个神经元的突触数目有所不同，而且各神经元之间的连接强度和极性有所不同，并且都可调整，基于这一特性，人脑具有存储信息的功能。图1.1 生物神经元的结构
人工神经网络基本要素 —神经元
神经生理学和神经解剖学的研究结果表明，神经元是脑组织的基本单元，是神经系统结构与功能的单位。
• 大脑
Brain
在此有向图中，人工神经元就是对生物神经元的模拟，而有向弧则是轴突—突触—树突对的模拟。有向弧的权值表示相互连接的两个人工神经元间相互作用的强弱。

神经网络基本介绍PPT课件

神经系统的基本构造是神经元(神经细胞 )，它是处理人体内各部分之间相互信息传递的基本单元。
每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它较短分支—树突组成。
轴突功能是将本神经元的输出信号(兴奋 )传递给别的神经元，其末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。
将神经网络与专家系统、模糊逻辑、遗传算法等相结合，可设计新型智能控制系统。
(4) 优化计算在常规的控制系统中，常遇到求解约束
优化问题，神经网络为这类问题的解决提供了有效的途径。
常规模型结构的情况下，估计模型的参数。 ② 利用神经网络的线性、非线性特性，可建立线
性、非线性系统的静态、动态、逆动态及预测模型，实现非线性系统的建模。
(2) 神经网络控制器神经网络作为实时控制系统的控制器，对不
确定、不确知系统及扰动进行有效的控制，使控制系统达到所要求的动态、静态特性。 (3) 神经网络与其他算法相结合
4 新连接机制时期（1986-现在）神经网络从理论走向应用领域，出现
了神经网络芯片和神经计算机。神经网络主要应用领域有：模式识别
与图象处理（语音、指纹、故障检测和图象压缩等）、控制与优化、系统辨识、预测与管理（市场预测、风险分析）、通信等。
神经网络原理神经生理学和神经解剖学的研究表明，人脑极其复杂，由一千多亿个神经元交织在一起的网状结构构成，其中大脑皮层约 140 亿个神经元，小脑皮层约 1000亿个神经元。人脑能完成智能、思维等高级活动，为了能利用数学模型来模拟人脑的活动，导致了神经网络的研究。
(2) 学习与遗忘：由于神经元结构的可塑性，突触的传递作用可增强和减弱，因此神经元具有学习与遗忘的功能。决定神经网络模型性能三大要素为：

神经网络基本理论资料PPT课件

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。

神经网络原理与应用第1讲：基础知识PPT课件

定了神经网络的基础。
1957年，心理学家Frank Rosenblatt提出了感知机模型，它可以识别一些简单的
模式，但无法处理异或（XOR）问题。
1974年，Paul Werbos提出了反向传播算法，解决了感知机模型无法学习异或问题
的问题。
2006年，加拿大多伦多大学的Geoffrey Hinton等人提出了深度学习的概念，开启了
权重更新是根据损失函数的梯度调整权重的过程，通过不断地迭代优化，使神经网络逐渐接近最优解。权重更新的过程通常使用梯度下降法或其变种进行。
03
神经网络的类型
前馈神经网络
总结词
前馈神经网络是最基本的神经网络类型，信息从输入层开始，逐层向前传递，直至输出层。
详细描述
前馈神经网络中，每一层的神经元只接收来自前一层的输入，并输出到下一层。这种网络结构简单，易于训练和实现，常用于模式识别、分类和回归等任务。
利用神经网络进行游戏AI的决策和策略制定，如AlphaGo
等。
02
神经网络的基本概念
神经元模型
总结词
神经元是神经网络的基本单元，模拟生物神经元的行为。
详细描述
神经元模型通常包括输入信号、权重、激活函数和输出信号等部分。输入信号通过权重进行加权求和，经过激活函数处理后得到输出信号。
激活函数
06
神经网络的应用实例
图像识别
总结词
图像识别是神经网络应用的重要领域之一，通过训练神经网络识别图像中的物体、人脸等特征，可以实现高效的图像分类、目标检测等功能。
详细描述
神经网络在图像识别领域的应用已经取得了显著的成果。例如，卷积神经网络（CNN）被广泛用于图像分类、目标检测和人脸识别等任务。通过训练神经网络，可以自动提取图像中的特征，并基于这些特征进行分类或检测目标。这大大提高了图像识别的准确性

神经网络基础PPT课件

AlexNet
VGGNet
ResNet
DenseNet
由Yann LeCun等人提出，是最早的卷积神经网络之一，用于手写数字识别。
由Alex Krizhevsky等人提出，获得了2012年 ImageNet图像分类竞赛的冠军，引入了ReLU 激活函数和数据增强等技巧。
由牛津大学Visual Geometry Group提出，通过反复堆叠3x3的小型卷积核和2x2的最大池化层，构建了深度较深的网络结构。
内部表示。
隐藏层
通过循环连接实现信息的持久化，捕捉序列中
的动态信息。
输出层
将隐藏层的状态转化为具体的输出。
循环连接
将隐藏层的状态反馈到输入层或隐藏层自身，实现信息的循环传递。
序列建模与长短时记忆网络（LSTM）
序列建模
01
RNN通过循环连接实现对序列数据的建模，能够处理任意长度
的序列输入。
久化。
Jordan网络
与Elman网络类似，但将输出层的状态反馈到隐藏层。
LSTM网络
长短时记忆网络，通过引入门控机制实现对长期依赖信息的
有效处理。
GRU网络
门控循环单元网络，一种简化的LSTM结构，具有较少的参
数和较快的训练速度。
06 深度学习框架 TensorFlow使用指南
TensorFlow安装与配置教程
非线性可分问题
不存在一条直线（或超平面）能够将两类样本完全分开的问题。对于这类问题，需要使用非线性分类器或者核方法等技巧进行处理。
处理非线性可分问题的方法
包括使用多项式核、高斯核等核函数将数据映射到高维空间使其线性可分；或者使用神经网络等非线性模型对数据进行建模和分类。

神经网络基本原理课件

• Hebb型学习 Hebb型学习（Hebbian Learning）的出发点是 Hebb学习规则如果神经网络中某一神经元同另一直接与它连接的神经元同
• Hebb型学习 Hebb学习方式可用如下公式表示： ωij(t+1)= ωij(t) +η[xi(t)*xj(t)] 其中，ωij（t＋1）表示对时刻t
人工神经网络的运行一般分为学习和工作两个阶段。
人工神经网络学习
人工神经网络最具有吸引力的特点是它的学习能力。
人工神经网络学习和记忆的心理学基础
人工神经网络学习
学习和记忆同样也应该是人工神经网络的一个重要特征。
人工神经网络的学习过程就是它的训练过程。人工神经网络的功能特性由其连接的拓扑结构
人工神经网络人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。尽管人类神经系统规模宏大、结构复杂、功能神奇，但其最基本的处理单元却只有神经元。人工神经系统的功能实际上是通过大量
人工神经网络人工神经元之间通过互连形成的网络称为人工神经网络。在人工神经网络中，神经元之间互连的方式称为连接模式或连接模型。它不仅决定了神经元网络的互连结
人工神经网络的学习算法学习算法是人工神经网络研究中的核心问题
神经网络学习算法有很多，大体可分为有导师学习（
有导师学习一般需要事先收集样本数据。将数据分为训练集和检验集两部分，以保证所训练出的神经网络同时具有拟合精度和泛化能力。
• 神经网络的学习规则
日本著名神经网络学者Amari 于1990年提出一种神经网络权值训练的通用学习规则。 η 是一正的常量，其值决定了学习的速率，也称为学习率或学习因子； t时刻权值的调整量与t时刻的输入量和学习信号r的乘积成正比。

神经网络理论基础PPT课件

神经网络的复兴
20世纪80年代，随着反向传播算法的提出，神经网络重新受到关注。反向传播算法使得神经网络能够通过学习来调整权重，从而提高了网络的性能。
感知机模型
1957年，心理学家Frank Rosenblatt提出了感知机模型，它是最早的神经网络模型之一，用于解决模式识别问题。
深度学习的兴起
神经网络的模型
总结词
神经网络的模型是由多个神经元相互连接而成的计算模型，它能够模拟生物神经系统的复杂行为。
详细描述
神经网络模型可以分为前馈神经网络、反馈神经网络和自组织神经网络等类型。前馈神经网络中，信息从输入层逐层传递到输出层，每一层的输出只与下一层相连。反馈神经网络中，信息在神经元之间来回传递，直到达到稳定状态。自组织神经网络能够根据输
入数据的特性进行自组织、自学习。
神经网络的参数
总结词
神经网络的参数是用于调整神经元之间连接强度的可训练参数，它们在训练过程中不断优化以实现更好的性能。
详细描述
神经网络的参数包括权重和偏置等。权重用于调整输入信号对激活函数的影响程度，偏置则用于调整激活函数的阈值。在训练过程中，通过反向传播算法不断调整参数，使得神经网络能够更好地学习和逼近目标函数。
作用
误差函数用于指导神经网络的训练，通过最小化误差函数，使网络逐渐逼近真实数据。
梯度下降法
基本思想
梯度下降法是一种优化算法，通过不断调整神经网络的参数，使
误差函数逐渐减小。
计算方法
计算误差函数的梯度，并根据梯度信息更新网络参数。
优化策略
采用不同的学习率或适应学习率策略，以加快训练速度并避免
2006年，深度学习的概念被提出，神经网络的层次开始增加，提高了对复杂数据的处理能力。

《神经网络理论基础》课件

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。

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12
• 人脑神经系统的结构与特征
（2）高度并行性人脑大约有1011～1012个神经元，每个神经元
又有103～105个突触，即每个神经元都可以和其他 103～105个神经元相连，这就提供了非常巨大的存储容量和并行度。例如，人可以非常迅速地识别出一幅十分复杂的图像。
13
（3）分布式功能人们通过对脑损坏病人所做的神经心理学研究，
信号为离散的电脉冲信号，而细胞膜电位的变化为连续的电位信号。这种在突触接口处进行的“数/模”转换，是通过神经介质以量子化学方式实现的如下过程：电脉冲→神经化学物质→膜电位
（4）神经纤维传导速率神经冲动沿神经纤维传导的速度在1m/s～150m/s之间。其
速度差异与纤维的粗细、髓鞘(包绕在神经元的轴突外部的物质，起绝缘作用 )的有无有关。一般来说，有髓鞘的纤维，其传导速度在100m ／s以上，无髓鞘的纤维，其传导速度可低至每秒数米。
9
• 生Байду номын сангаас神经元的功能与特征
根据神经生理学的研究，生物神经元具有如下重要功能与特性。（1）时空整合功能神经元对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，使生物神经元对由突触传入的神经冲动具有时空整合的功能。
（2）兴奋与抑制状态神经元具有兴奋和抑制两种常规的工作状态。当传入冲动的时空整合结果使细胞膜电位升高，超过动作电位的阈值时，细胞进入兴奋状态，产生神经冲动。相反，当传入冲动的时空整合结果使细胞膜电位低于动作电位阈值时，细胞进入抑制状态，无神经冲动输出。
10
（3）脉冲与电位转换突触界面具有脉冲/电位信号转化功能。沿神经纤维传递的
3
人脑的基本组成是脑神经细胞，大量脑神经细胞相互联接组成人的大脑神经网络，完成各种大脑功能。而人工神经网络则是由大量的人工神经细胞（神经元）经广泛互连形成的人工网络，以此模拟人类神经系统的结构和功能。
了解人脑神经网络的组成和原理，有助于对人工神经网络的理解。
4
人工神经网络概述
人体神经结构与特征
•虽然神经元的形态各不相同，但是都由细胞体和突起两大部分组成，而突起又分树突和轴突。
5
• 轴突是由细胞体向外延伸出的所有纤维中最长的一条分枝，用来向外传递神经元产生的输出信号。每个神经元只发出一条轴突，短的仅几个微米，其最大长度可达1m以上。
6
• 突触，在轴突的末端形成了许多很细的分枝，这些分枝叫神经末梢。每一条神经末梢可以与其他神经元形成功能性接触，该接触部位称为突触。每个神经元大约有103～105个突触，换句话说，每个神经元大约与 103～105个其它神经元有连接，正是因为这些突触才使得全部大脑神经元形成一个复杂的网络结构。所谓功能性接触，突触的信息传递特性可变，因此细胞之间的连接强度可变，这是一种柔性连接，也称为神经元结构的可塑性，这正是神经元之间传递信息的奥秘之一。
神经网络基本原理优秀课件
1
人工神经网络（ ANN，Artificial Neural Network）也简称为神经网络（NN），是由大量的简单处理单元经广泛并行互连形成的一种网络系统。它是对人脑系统的简化、抽象和模拟，具有人脑功能的许多基本特征。
目前，人工神经网络已成为许多高科技领域的一个热门话题。在人工智能领域，它已实际应用于决策支持、模式识别、专家系统、机器学习等许多方面。
没有发现大脑中的哪一部分可以决定其余所有各部分的活动，也没有发现在大脑中存在有用于驱动和管理整个智能处理过程的任何中央控制部分。人类大脑的各个部分是协同工作、相互影响的，并没有哪一部分神经元能对智能活动的整个过程负有特别重要的责任。
可见，在大脑中，不仅知识的存储是分散的，而且其控制和决策也是分散的。因此，大脑是一种分布式系统。
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由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此，关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的见解。目前使用得较广泛的是T.Koholen（芬兰赫尔辛基技术大学）的定义，即"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。"
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• 人脑神经系统的结构与特征
（1）记忆和存储功能人脑神经系统的记忆和处理功能是有机地结合
在一起的。神经元既有存储功能，又有处理功能，它在进行回忆时不仅不需要先找到存储地址再调出所存内容，而且还可以由一部分内容恢复全部内容。尤其是当一部分神经元受到损坏（例如脑部受伤等）时，它只会丢失损坏最严重部分的那些信息，而不会丢失全部存储信息。
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• 树突是指由细胞体向外延伸的除轴突以外的其他所有分支。不同的神经元其树突的数量也不同，长度较短，但数量很多，它是神经元的输入端，用于接受从其他神经元的突触传来的信号。
• 细胞体是神经元的主体，胞体和树突表面是接受的其他神经元传来的信号的主要部位。
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神经元中的细胞体相当于一个初等处理器，它对来自其他各个神经元的信号进行总体求和，并产生一个神经输出信号。由于细胞膜将细胞体内外分开，因此，在细胞体的内外具有不同的电位，通常是内部电位比外部电位低。细胞膜内外的电位之差被称为膜电位。在无信号输入时的膜电位称为静止膜电位。当一个神经元的所有输入总效应达到某个阈值电位时，该细胞变为活性细胞（激活），其膜电位将自发地急剧升高产生一个电脉冲。这个电脉冲又会从细胞体出发沿轴突到达神经末梢，并经与其他神经元连接的突触，将这一电脉冲传给相应的神经元。
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（4）容错功能容错性是指根据不完全的、有错误的信息仍能
做出正确、完整结论的能力。大脑的容错性是非常强的。例如，我们往往能够仅由某个人的一双眼睛、一个背影、一个动作或一句话的音调，就能辨认出来这个人是谁。
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（5）联想功能人脑不仅具有很强的容错功能，还有联想功能。
善于将不同领域的知识结合起来灵活运用，善于概括、类比和推理。例如，一个人能很快认出多年不见、面貌变化较大的老朋友。