神经网络 配套ppt Ch14_pres

一、反馈网络
1.1 反馈网络简介 1.2 网络稳定性
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火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
1.1 反馈网络简介
反馈网络(Recurrent Network)，又称自 联想记忆网络
– 其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡 点，使得当给网络一组初始值时，网络通过 自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。
反馈神经网络由于其输出端有反馈到其 输入端；所以，Hopfield网络在输入的 激励下，会产生不断的状态变化。
当有输入之后，可以求出Hopfield的输 出，这个输出反馈到输入从而产生新的 输出，这个反馈过程一直进行下去。如 果Hopfield网络是一个能收敛的稳定网 络，则这个反馈与迭代的计算过程所产 生的变化越来越小，一旦到达了稳定平 衡状态；那么Hopfield网络就会输出一 个稳定的恒值。
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火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
2.1 网络模型
分类 – 离散Hopfield网络（DHNN） – 连续Hopfield网络（CHNN）
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DHNN中的激活函数
CHNN中的激活函数
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去
状态空间中，从初始状态A(t0) ，最后到达A*。若A*
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为稳定点，则可以看作是A*把A(t0)吸引了过去，在 A(t0)时能量比较大，而吸引到A*时能量已为极小了
火灾袭来时要迅速疏散逃生，不可蜂 拥而出 或留恋 财物， 要当机 立断， 披上浸 湿的衣 服或裹 上湿毛 毯、湿 被褥勇 敢地冲 出去

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。

设置网络的初始化值、训练参数、自顺应调整 参数和仿真参数,并可对定义的神经网络进展初 始化、训练、自顺应调整、仿真等。
8.1.2 图形用户界面运用例如
仍以例6.1的方式分类问题为例,将待分类方 式重画于图8.2 中。据例6.1 的分析,网络构 造重画于图8.3 中。第1层有5个神经元,第2 层有1个神经元。
该输p 入向量名,单击该窗口的View 按钮,弹出数据
(Data)窗口,在该窗口可以查看到该输入向量的值, 并可以修正数据值。
• ② 确定训练样本的目的向量。按照与输入向量 同样的方法可以确定目的向量,只是选择数据类型
为Targets,输入向量名为t ,数据值为
0.2 0.8 0.8 0.2
• ③ 训练网络。在Network/Data Manager 窗口 选中网络名Demonet,单击Train …按钮,那么弹出 Network:Demonet窗口,如图8.8 所示。
训练样本集为
p
1 2
1 1
2 1
04，
t 0.2 0.8 0.8 0.2，
• 以图形用户界面设计上述神经网络的详细 方法如下：
•
•
图8.2 待分类方式
输入 第一层
第二层
图8.3 两层BP 网络
(l)在MATLAB命令窗口键人nntool,翻开 Network/Data Manager窗口。
(2)创建神经网络 单击New Network … 按钮,弹 出Create New Network 窗口,如图8.4所示。
• 可以看出,网络很好地完成了图8.2 所示的 两类方式分类问题。当然,可以用训练样本以外 的数据进展仿真,此时,需求先在Network/Data Manager窗口建立仿真的输入向量,建立方法与 建立训练样本的输入向量一样,然后在Network: Demonet窗口的Simulate 页面选择该仿真的输 入向量名,进展仿真。

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。