人工神经网络

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初中信息技术基础知识要点1、信息、物质、能源是构成世界的三大要素。2、信息技术包括信息的采集(获取)、传递、存储、处理(加工)、发布、交流等技术。3、信息技术的五次技术革命:①语言的使用;②文字的使用;③造纸术和印刷术的应用;④电报、电话、广播、电视的发明和应用;⑤计算机和网络的普及应用。4、以计算机为核心的现代信息技术已成为信息社会的重要技术支柱。5、世界上第一台电子计算机名叫埃尼阿克(ENIAC),它于1946年诞生于美国的宾夕法尼亚大学。6、按所使用的主要元器件划分,计算机经历了①电子管②晶体管③集成电路④大规模和超大规模集成电路四代。7、“个人计算机”(Personal Computer,简称PC机)。8、计算机由原来的单纯的数值计算发展成同时具有文字、绘图、表格、音像处理以及数据通讯等多种功能。多媒体计算机的诞生,各种形式的信e79fa5e98193e78988e69d8331333262343035息都能由计算机进行处理。9、计算机今后发展的总趋势是网络化、多媒体化、智能化。新一代的计算机将是智能化的多媒体计算机。10、计算机的主要特点:①运算速度快②运算精度高③具有存储记忆能力④具有逻辑判断能力⑤具有自动控制能力。11、计算机的应用主要领域有:①数值计算②数据处理③自动控制④计算机辅助设计⑤计算机辅助教育⑥人工智能⑦计算机网络。12、信息包括文字、数字、声音、图像、图表等。13、计算机辅助设计(Computer Aided Design)简称CAD;计算机辅助教学(Computer Assissted Instrction)简称CAI;计算机管理教学(Computer Managed Ins trction)简称CMI。14、人工智能主要包括专家系统、自然语言处理、图像识别以及机器人等。15、计算机网络的主要功能:资源共享、数据通信。16、当今社会已进入信息时代,能否有效、迅速地获取并处理信息,已成为判断一个国家的经济实力及其国际竞争能力的重要标志。未来的“信息高速公路”将成为整个世界的巨大的神经中枢。17、从外观看,计算机主要由显示器、主机、键盘和鼠标组成。18、一个完整的计算机系统由硬件和软件两部分组成,它们共同决定了计算机的工作能力。19、计算机硬件由运算器、控制器、存储器(分内存储器和外存储器)、输入设备和输出设备五部分组成。20、运算器、控制器和外存储器是构成主机的核心部件。主机以外的其他部件通常被称为计算机的外设。21、中央处理器(又称中央处理单元),英文缩写CPU(Central Processing Unit),主要由控制器和运算器组成。它是计算机的核心,通常CPU的型号决定了整机的型号和基本性能。中央处理器时钟频率称为计算机的主频率。主频率通常以兆赫兹(MHZ)为单位,是衡量计算机运算速度的重要指标。目前常用的CPU的型号有Pentium(奔腾)Ⅱ、Pentium(奔腾)Ⅲ、Pentium(奔腾)Ⅳ。22、内存储器简称内存,主要用于存储计算机当前工作中正在运行的程序、数据等,相当于计算机内部的存储中心。内存按其功能可以分为随机存储器(RAM)和只读存储器(ROM)。23、随机存储器(RAM),主要用来随时存储计算机正在进行处理的数据,这些数据不仅允许被读取,还允许被修改。重新启动计算机后,RAM中的信息将全部丢失。我们平常所说的内存容量,指的就是RAM的容量。24、只读存储器(ROM)中存储的信息一般由计算机厂家确定,通常是计算机启动时的引导程序、系统的基本输入输出程序等重要信息,这些信息只能读取,不能修改。重新启动计算机后,ROM中的信息不会丢失。25、存储器存储容量的基本单位为字节(Byte,简称B),常用的单位还有千字节(KB)、兆字节(MB)、千兆字节(GB)等。它们之间换算关系为:1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB 目前常见PC机内存为128MB、256MB等。26、输入设备的功能是将各种信息(如文字、数字、声音、图像等)传送到计算机中去。计算机的输入设备有键盘、鼠标、扫描仪、光笔、语音输入设备等,其中最常用的是键盘和鼠标。http://www.dzjyj.cn/sites/site127/MsgView.jsp?MsgID=15663http://baike.baidu.com/view/1953.htmwww.07swz.com防采集请勿采集本网。

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iPhone 8是Apple(苹果公司)第11代手机,北京时间2017年9月13日凌晨1点,在Apple Park新总部的史蒂夫·乔布斯剧院举行苹果新品发布会上发布的年度旗舰手机。2017年9月13日,2017苹果秋季新品

第3讲 人工神经网络欧阳柳波1 人工神经网络的进展?

iPhone 8 Plus总体性能优于iPhone 7 Plus。iPhone 8 Plus采用64位架构的A11仿生,神经网络引擎,嵌入式M11运动协处理器,而iPhone 7 Plus采用64位架构的A10Fusion;嵌入式M10运动协处理器,A11给

初创阶段(二十世纪四十年代至六十年代):???1943年,美国心理学家W. S. Mcculloch和数理逻辑学家 和数理 逻辑学家W. Pitts 提出了神经元的数学模型,即MP ( Mcculloch-Pitts )模型 以数学逻辑为研究手段,探讨了客观事件在神经网络的形式问 题 1960年,威德罗和霍夫率先把神经网络用于自动控制研究。

电池最耐用,而且质量又好的手机推荐:iphone 11、小米 max2、vivo X9s Plus、华为Mate 8、华为mate 10 pro。1、iphone 11 iPhone 11处理器则是采用A13 仿生第三代神经网络引擎,苹果称其CPU、

M. Minsky和S. Papert于1969 年出版《Perceptron Perceptron》?

过渡阶段(二十世纪六十年代初至七十年代)???

从理论上证明了以单层感知机为代表的网络系统在某些能力方 面的局限性。

60年代末期至 80年代中期,神经网络控制与神经网络进入低潮2/65 人工神经网络的进展(续)?

高潮阶段(二十世纪八十年代)?1982和1984年,美国加州理工学院的生物物理学J. J. Hopfield在美 国科学院院刊发表的两 篇文章,有力地推动了人工神经网络的研究 与应用,并引发了研究神经网络的一次热潮。?

80年代后期以来,随着人工神经网络研究的复苏和发展,对神经网

络控制的研究也十分活跃。

研究进展主要在神经网络自适应控制和 模糊神经网络控制及其在机器人控制中的应用上。?

平稳发展阶段(二十世纪九十年代以后)?

和相关学科交叉融合3/65 ANN 人工神经网络? ? ? ? ? ? ?概述基本原理

前向型神经网络 自组织竞争神经网络 神经网络的应用 与人工智能原理的结合 BP神经网络4/65 概述?

什么叫人工神经网络?

采用物理可实现的系统来模仿人脑神经细胞的结构 和功能的系统。?

为什么要研究神经网络? ??

用计算机代替人的脑力劳动。

计算机速度为纳秒级,人脑细胞反应时间是毫秒级。

而计算机不如人。

长期以来人类的梦想,机器既能超越人的计算能力, 又有类似于人的识别、分析、联想等能力。5/65 概述?

人工智能与神经网络??

共同之处:研究怎样使用计算机来模仿人脑工作过程,学 习——实践——再学习——再实践 。

不同之处:??

人工智能研究人脑的推理、学习、思考、规划等思维活 动,解决需人类专家才能处理的复杂问题。

神经网络企图阐明人脑结构及其功能,以及一些相关学 习、联想记忆的基本规则(联想、概括、并行搜索、学 习和灵活性)6/65 ?例如:?

人工智能专家系统是制造一个专家,几十年难以培养的 专家。

神经网络是制造一个婴儿,一个幼儿,一个可以学习, 不断完善,从一些自然知识中汲取智慧的生命成长过程。

成年人和婴儿 学习过程不一样?

同样是模仿人脑,但所考虑的角度不同。? ?7/65 概述

研究目的 人工智能 人脑推理、学习、思考、规划等 思维活动,解决需人类专家才能 处理的复杂问题。

推理方法、知识表示、机器学习 神经网络 阐明有关人脑结构及其功能 以及相关学习、联想记忆的 基本规律。

生物的生理机制、信息的存 储、传递、处理方式 人懂→机器懂→人懂 图像等→机器→图像等 知识库中有事实和规则,随时添 在网的结构之中,一条出问 加而增大,一条出了毛病有可能 题不会触大错,网络结构不 出错。

会随知识增加变化很大 符号 脉冲形式,以频率表示 树、网等,一条一条执行,并行 原理上是并行结构,与生物 处理较难 信息处理机制一致

研究内容 知识表示方法 知识储存方式

信息传递方式 信息处理方式8/65 ANN 人工神经网络? ? ? ? ? ? ?概述基本原理

前向型神经网络 自组织竞争神经网络 神经网络的应用 与人工智能原理的结合 BP神经网络9/65 基本原理10/65 11/65 12/65 树突 细胞质 细胞核 突触

生物神经元细胞膜

来自其他细胞轴突神经末梢13/65 ?

神经元由细胞体、树突和轴突组成。

细胞体是神经元的主体,它

由细胞核、细胞质和细胞膜三部分构成.从细胞体向外延伸出许 多突起,其中大部分突起呈树状,称为树突.树突起感受作用,接受 来自其他神经元的传递信号.?

由细胞体伸出的一条最长的突起,用来传出细胞体产生的输出信

号,称之为轴突;轴突末端形成许多细的分枝,叫做神经末梢;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。

所谓功能性接触是指非永久性接触,它是神经元之间信息 传递的奥秘之处。14/65 ?

一个神经元把来自不同树突的兴奋性或抑制性输入信号

(突触后膜电位)累加求和的过程,称为整合。

考虑到输入

信号的影响要持续一段时间(毫秒级),因此,神经元的整合 功能是一种时空整合。

当神经元的时空整合产生的膜电位 超过阈值电位时,神经元处于兴奋状态,产生兴奋性电脉冲, 并经轴突输出;否则,无电脉冲产生,处于抑制状态。15/65 图2 一种简化神经元结构16/65 人工神经元模型? ? ? ?

每一个细胞处于两种状态。

突触联接有强度。

多输入单输出。

实质上传播的是脉冲信号,信号的强弱与脉冲频率 成正比。x1 x2 θ xn si 图3 人工神经元的结构模型17/65ui yii ?一般地,人工神经元的结构模型如图3所示。

?它是一个多输入单输出的非线性阈值器件。其中x2,…xn表示神经元的n个输入信号量;?x1,

w1,w2,…,wn表示对应输入的权值,它表示各信号源 神经元与该神经元的连接强度;

U表示神经元的输入总和,它相应于生物神经细胞的膜电 位,称为激活函数;y为神经元的输出;θ 表示神经元的阈值。?18/65 于是,人工神经元的输入输出关系可描述为:

y ? f (U ) U ? ? ?i xi ? ?i ?1 n

函数y=f ( U) 称为特性函数 (亦称作用、传递、激活、活 化、转移函数)。

特性函数可以看作是神经元的数学模型。19/65 常见的特性函数有以下几种: 1. 阈值型

y ? f ( A) ?2. S型1 0

A?0 A?0

这类函数的输入-输出特性多采用指数、对数或 双曲正切等S型函数表示。例如1 y ? f ( A) ? 1 ? e? A

S型特性函数反映了神经元的非线性输出特性。

20/65 3.分段线性型 神经元的输入-输出特性满足一定的区间线性关系,

0 y? KA 1

A?0 0 ? A ? Ak Ak ? A

21/65

式中,K、Ak均表示常量。 人工神经元模型?

以上三种特性函数的图像依次如下图中的 (a)、(b)、(c) 所示 ? 神经细胞的输出对输入的反映。

? 典型的特性函数是非线性的。f(u)1 1f(u)1f(u)0 (a)u0 (b)u0 (c)u

22/65 基本原理-网络结构?

人脑神经网络: ? 人脑中约有140亿个神经细胞 ? 根据 Stubbz 的估计这些细胞被安排在约1000 个主要模块内,每个模块上有上百个神经网络, 每个网络约有10万个神经细胞。

如果将多个神经元按某种的拓扑结构连接起来,就 构成了神经网络。

根据连接的拓扑结构不同,神经网络可分为四大类: 分层前向网络、反馈前向网络、互连前向网络、广 泛互连网络。

23/65? 基本原理-网络模型?

分层前向网络:每层只与前层相联接 网络由若干层神经元组成,一般有输入层、中间层(又 称隐层,可有一层或多层)和输出层,各层顺序连接;

且信息严格地按照从输入层进,经过中间层,从输出 层出的方向流动。 y y y1 2 nx1x2xn

24/65 基本原理-网络模型?

反馈前向网络:输出层上存在一个反馈回路,将信号反 馈到输入层。

而网络本身还是前向型的。

反馈的结果形成封闭环路,具有反馈的单元称为隐单元, 其输出称为内部输出。

y1 y2 ynx1x2xn

25/65 基本原理-网络模型?

互连前向网络:外部看还是一个前向网络,内部有很多 自组织网络在层内互连着。

同一层内单元的相互连接使它们之间有彼此牵制作用。

y1 y2 ynx1x2xn

26/65 基本原理-网络模型?

广泛互连网络:所有计算单元之间都有连接,即网络 中任意两个神经元之间都可以或可能是可达的。

如: Hopfield网络 、波尔茨曼机模型?

反馈型局部连接网络:特例,每个神经元的输出只与 其周围的神经元相连,形成反馈网络。

27/65 基本原理 -网络分类?分类? ? ???

前向型(前馈型); 反馈型;

自组织竞争;

随机网络 其它

28/65 具体来讲,神经网络至少可以实现如下功能:?

数学上的映射逼近。

通过一组映射样本 (x 1 , y 1 )(x 2 , y 2 ) ,…,(x n , y n ) ,网络以自组织方式寻找输入与输出之 间的映射关系:yi=f(xi)。

数据聚类、压缩。

通过自组织方式对所选输入模式聚类。

联想记忆。

实现模式完善、恢复,相关模式的相互回忆等。

优化计算和组合优化问题求解。

利用神经网络的渐进稳定 态,特别是反馈网络的稳定平衡态,进行优化计算或求解 组合优化问题的近似最优解。

29/65?? ? ? ?

模式分类。

现有的大多数神经网络模型都有这种分类能力。

概率密度函数的估计。

根据给定的概率密度函数,通过自 组织网络来响应在空间Rn中服从这一概率分布的一组向量 样本X1,X2,…,Xk。

30/65 基本原理-基本属性?

基本属性:??

非线性: ? 自然界的普遍特性 ? 大脑的智慧就是一种非线性现象 ? 人工神经元处于激活或抑制两种不同的状态,在数学上表现 为一种非线性。

非局域性: ? 一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成 ? 一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征,而且可 能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定 ? 通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局域性 ? 联想记忆是非局域性的典型例子。

31/65 基本原理- 基本属性?

非定常性 ? 人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力 ? 神经网络不但处理的信息有各种各样,而且在处理信息的同 时,非线性动力系统本身也在不断变化 ? 经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。

非凸性:系统演化的多样性??

一个系统的演化方向,在一定条件下,将取决于某个特定的 状态函数,如能量函数,它的极值相应于系统比较稳定的状 态 非凸性是指这种函数有多个极值,故系统具有多个较稳定的 平衡态,这将导致系统演化的多样性。?

32/65 基本原理-优缺点?评价?

优点: 并行性;

分布存储;容错性;

学习能力 缺点: 不适合高精度计算;

学习问题没有根本解决, 慢;

目前没有完整的设计方法,经验参数太多。?

33/65 神经网络学习?

学习(亦称训练)是神经网络的最重要特征之一。神经网络

能够通过学习,改变其内部状态,使输入—输出呈现出某种规律性。?

网络学习一般是利用一组称为样本的数据 , 作为网络的输 入 (和输出 ),网络按照一定的训练规则 (又称学习规则或学 习算法)自动调节神经元之间的连接强度或拓扑结构 ,当网

络的实际输出满足期望的要求 ,或者趋于稳定时 ,则认为学习成功。

34/65 神经网络学习1.学习规则

权值修正学派认为:神经网络的学习过程就是不断调整

网络的连接权值,以获得期望的输出的过程。

所以,学习 规则就是权值修正规则。

2.学习方法分类 从不同角度考虑,神经网络的学习方法有不同的分类。

表9.1列出了常见的几种分类情况。

35/65 神经网络学习

表1 神经网络学习方法的常见分类

36/65 ANN 人工神经网络? ? ? ? ? ? ?概述基本原理

前向型神经网络 BP神经网络 自组织竞争神经网络 神经网络的应用 与人工智能原理的结合

37/65 前向型神经网络?概述???

最初称之为感知器。

应用最广泛的一种人 工神经网络模型,最要原因是有 BP 学习 方法。

前向网络结构是分层的,信息只能从下一 层单元传递到相应的上一层单元。

上层单 元与下层所有单元相联接 特性函数可以是线性阈值的。

38/65 前向型神经网络?

单层感知器x1 w1Σxn wnθY

39/65 前向型神经网络?基本原理和结构极其简单? ? ??

在实际应用中很少出现 采用阶跃函数作为特性函数 2维空间可以明显表现其分类功能,但Minsky 等揭示的致命弱点也一目了然。

关键是学习算法及网络设计方法其中

        u j ? 0 ?1 f (u j ) ? ? ? ? 1     u j ? 0?输出yi等于:

yi ? f (? wij x j ?? j )(1)

40/65 前向型神经网络-单层感知器?分类方法: ? 如果输入x有k个样本,xp, p=1, 2, …, k, x?Rn???

当将这些样本分别输入到单输出的感知器中,在一 定的和下,输出有两种可能+1或-1。

把样本xp看作为在n维状态空间中的一个矢量,则k 个样本为输入空间的k个矢量 前向神经网络就是将n维空间分为SA、SB两个子空间, 其分界线为n-1维的超平面。

即用一个单输出的感知 器通过调整参数及来达到k个样本的正确划分。

41/65 前向型神经网-单层感知器

x A ? S A , x B ? SB其中( A ? 1,2,...l, B ? l ? 1, l ? 2, , , , k )

则存在一组权值wij使得公式(1)满足:

x A ? S A , y ? 1; x B ? SB , y ? ?1

称样本集为线性可分的,否则为线性不可分的。

42/65 前向型神经网-单层感知器? 如:2维空间

x ? ( x1 , x2 )T

w ? (w1 , w2 )T

y ? f (w1 x1 ? w2 x2 ?? )

希望找到一根直线,把A, B两类样本分开,其分界线为:

w1 ? x2 ? ? x1 ? w2 w2

解有无数个。

单层感知器只能解决线性可分类的样本的分类问题。

如样本不能用一个超平面分开,就会产生当年Minsky等提 出的不可分问题 如:异或问题。

43/65 X2+ + + +X1+ + + +

二维输入感知器及其在状态空间中的划分

44/65 前向型神经网络-多层感知器?

多层感知器?

多层感知器的输入输出关系与单层感知器完全 相同。

前一层的输出是下一层的输入。

也被称 为BP网络。

v ?1 v ?1 yl ? f ( ? wkl xk ) k ?0 nv... x

2 k 1 ? f ( ? wik x1 j ) j ?0 n1 n2x1 j ? f ( ? wij xi )i ?0

45/65 前向型神经网络-多层感知器?

多层感知器??

采用BP算法学习时要求传递函数为有界连续可 微函数如sigmoid函数。

因此,网络可以用一个 连续的超曲面(而不仅仅是一个超平面)来完 成划分输入样本空间的功能。

先求误差,用梯度下降的方法求误差的传递。

从后往前算。1 P m?1 P1 P 1 2 E ? ?? (tl ? yl ) 2 P1 l ?0

46/65 初始化

给定输入向量和目标输出

求隐层、输出层各单元输出

求目标值与实际输出的偏差 e Yes Yes

e 满足要求? No 计算隐层单元误差

全部 ei 满足? NoEND

求误差梯度权值学习

47/65 前向型神经网络-多层感知器?

多层感知器???

n层网络可以以n-1个超曲面构成一个符合曲面, 弥补单层感知器的缺陷。

基于BP算法,依据大量样本通过逐步调整神经 元之间的联接权重来构造网络。

理论上,多层前馈网络在不考虑结果规模的前 提下,可以模拟任意的输出函数。

48/65 前向型神经网络-多层感知器?特点:?

用非线性连续可微函数分类,结果为一种模 糊概念。?

当输出f(u)>0时,其输出不一定为1,而是一个 >0.5(有时只是>0)的值,表示所得到的概率为 多少。?

应用最广泛的神经网络模型之一。

49/65 ANN 人工神经网络? ? ? ? ? ? ?概述基本原理

前向型神经网络 BP神经网络 自组织竞争神经网络 神经网络的应用 与人工智能原理的结合

50/65 BP 神经网络?

BP(Back Propagation) 网络即误差反向传 播网络是应用最广泛的一种神经网络模型。(1)BP网络的拓扑结构为分层前向网络;

(2)神经元的特性函数为Sigmoid型(S型)函数,一般取 为 1

f ( x) ?1 ? e? x

(3)输入为连续信号量(实数);

(4)学习方式为有导师学习;

(5) 学习算法为推广的 δ 学习规则,称为误差反 向传播算法,简称BP学习算法。

51/65 BP 神经网络?

BP算法的基本思想:???

正向传播过程中,输入信号从输入层经隐单元层传向输出层, 每一层的神经元状态只会影响到下一层神经元的输入,如果 在输出层得不到期望的输出,则转入反向传播过程。

将误差信号沿原来的连接通路返回,通过修改各层神经元的 连接权值,使得输出误差信号达到最小。

变量定义: ? XX为输入向量,YY为网络输出向量;

? WW(1)(1)、WW(2)(2)分别为输入层——隐层、隐层——输 出层的权值矩阵 ? 每层神经元的个数为:输入层,NN个神经元;

隐层,PP个 神经元;输出层,MM个神经元。

52/65 53/65 54/65 55/65 56/65 57/65 58/65 59/65 60/65 网络训练函数?? ? ? ? ? ??

function [teste,bestep,testouts,wh,wo,errorCurve] = nnTrain(matrices,nrows,ninputs,nhiddens1, nhiddens2,noutputs,hrates,orates,moms,epochs,options) matrices: 训练集合的样式,即输入-期望输出对。

nrows: 样本集的列数,即学习样本的数目。

ninputs, nhiddens1, nhiddens2, noutputs: 输入层节点数;

第一隐 层节点数;

第二隐层节点数(可以为空);输出层节点数。

hrates, orates: 隐层、输出层单元的学习率。

moms: 训练过程激励速率。

epochs: 最大训练过程的迭代数。

options: 函数使用过程的选项。

61/65 BP网络学习举例?

例:设计一个 BP 网络,对表 2 所示的样本数据进行学 习,使学成的网络能解决类似的模式分类问题。

设网 络的输入层有三个节点,隐层四个节点,输出层三个 节点,拓扑结构如下图9所示。

表2 网络训练样本数据输入X1 x2 x3 Y1输出y2 y3

0.3 0.7 0.6

0.8 0.1 0.6

0.1 0.3 0.61 0 00 1 00 0 1

62/65 BP网络学习举例

图 BP网络举例

63/65 ?

用样本数据按BP算法对该网络进行训练,训练结束后,网

络就可作为一种模式分类器使用。

因为网络的输出向量(1,

0,0)、(0,1,0)、(0,0,1)可以表示多种模式或状态。

如可以分别表示凸、凹和直三种曲线,或者三种笔划,也 可以表示某公司的销售情况:高峰、低谷和持平等等。?

当然,要使网络有很好的模式分类能力,必须给以足够多

的范例使其学习,本例仅是一个简单的示例。

64/65 神经网络模型?神经网络模型是一个在神经网络研究和应用中经常提到的概念。

所谓神经网络模型,它是关于一个神经网络的综合

描述和整体概念,包括网络的拓扑结构、输入输出信号类 型、信息传递方式、神经元特性函数、学习方式、学习算 法等等。?

截止目前,人们已经提出了上百种神经网络模型,下表简

介最著名的几种。

65/65 神经网络模型

66/65 神经网络模型

67/65 神经网络模型

68/65 神经网络模型?神经网络模型也可按其功能、结构、学习方式等的不同进行分类。1.按学习方式分类 神经网络的学习方式包括三种,有导师学习、强化学 习和无导师学习。

按学习方式进行神经网络模型分类时, 可以分为相应的三种,即有导师学习网络、强化学习网络 及无导师学习网络。

69/65 神经网络模型

2. 按网络结构分类神经网络的连接结构分为两大类,分层结构与互连结构,

分层结构网络有明显的层次,信息的流向由输入层到输出层,

因此,构成一大类网络 ,即前向网络。

对于互连型结构网络,

没有明显的层次 , 任意两处理单元之间都是可达的 ,具有输 出单元到隐单元 (或输入单元)的反馈连接,这样就形成另 一类网络,称之为反馈网络。

70/65 神经网络模型

3. 按网络的状态分类

在神经网络模型中,处理单元(即神经元)的状态有两种形式: 连续时间变化状态、离散时间变化状态。

如果神经网络模型的 所有处理单元状态能在某一区间连续取值,这样的网络称为连 续型网络;

如果神经网络模型的所有处理单元状态只能取离散 的二进制值0或1(或-1、+1),那么称这种网络为离散型网络。

典型的 Hopfield 网络同时具有这两类网络,分别称为连续型 Hopfield网络和离散型Hopfield网络。

另外,还有输出为二进 制值0或1、输入为连续值的神经网络模型,如柯西机模型。

71/65 神经网络模型

4. 按网络的活动方式分类 确定神经网络处理单元的状态取值有两种活动方式,一 种是由确定性输入经确定性作用函数,产生确定性的输出 状态;

另一种是由随机输入或随机性作用函数,产生遵从 一定概率分布的随机输出状态。

具有前一种活动方式的神经网络,称为确定性网络 。

已 有的大部分神经网络模型均属此类。

而后一种活动方式的 神经网络,称为随机性网络。

随机性网络的典型例子有: 波尔茨曼机、柯西机和高斯机等。

72/65 ANN 人工神经网络? ? ? ? ? ? ?概述基本原理

前向型神经网络 自组织竞争神经网络 神经网络的应用 与人工智能原理的结合 BP神经网络

73/65 自组织竞争神经网络?概述?

在实际的神经网络中,存在一种侧抑制的 现象。

即一个细胞兴奋后,通过它的分支 会对周围其他神经细胞产生抑制。

这种侧 抑制在脊髓和海马中存在,在人眼的视网 膜中也存在。

74/65 自组织竞争神经网络?概述??

这种抑制使神经细胞之间出现竞争,一个 兴奋最强的神经细胞对周围神经细胞的抑 制也强。

虽然一开始各个神经细胞都处于 兴奋状态,但最后是那个输出最大的神经 细胞“赢”,而其周围的神经细胞“输” 了。

胜者为王。小猫

75/65 自组织竞争神经网络?概述??

自组织竞争神经网络是在 “无师自通”的 现象的基础上生成的。

人类等生物的生长过程。

76/65 自组织竞争神经网络?结构:

层内细胞之间互联,在各个神经细胞中加入自 反馈,相互作用,输出y为 :

y ? f (w, x, g ( y))

系统稳定时“胜者为王”。

此时赢者的权向量与输入 向量的欧氏距离最小。

此距离为 :

wT x ?| w || x | cos(x, w)

77/65 自组织竞争神经网络?

自组织映射模型 ? 自组织映射模型是由 Kohonen 提出来的。

模型是以实际神 经细胞中的一种特征敏感的细胞为模型的。

各个细胞分别 对各种输入敏感,可以代表各种输入,反映各种输入样本 的特征。

如果在二维空间上描述这些细胞,则,功能相近 的细胞聚在一起,靠得比较近。

功能不同的离得比较远。

? 网络形成过程: 开始是无序的,当输入样本出现后各个细胞反映不同,强 者依照“胜者为王”的原则,加强自己的同时对周围细胞 进行压抑。

使其对该种样本更加敏感,也同时对其他种类 的样本更加不敏感。

此过程的反复过程中,各种不同输入 样本将会分别映射到不同的细胞上。

78/65 Kohonen网络的结构输出层输入层x1 x2

79/65 Nc(t)的形状和变化情况

Nc(t0)

Nc(t0)

Nc(t1)

Nc(t1)

Nc(t2)

Nc(t2)

80/65 自组织竞争神经网络?特点:

网络中的权值是输入样本的记忆。

如果输 出神经元j与输入n个神经元之间的联接用 wj表示,对应其一类样本x输入,使yj达到 匹配最大。

那么wj通过学习后十分靠近x, 因此,以后当x再次输入时,yj这个神经元 必定会兴奋,yj是x的代表。

.......….?

81/65 自组织竞争神经网络

........…. ? 网络学习时对权的调整不只是对兴奋的那个细胞 所对应的权进行,而对其周围Nc区域内的神经元 同时进行调整。

因此,对于在Nc内的神经元可以 代表不只是一个样本x,而是与x比较相近的样本 都可以在Nc内得到反映。

因此,这种网络对于样 本的畸变和噪声的容差大。

(调整区域函数 有。。。

) 各种函数?

网络学习的结果是:比较相近的输入样本在输出 平面上映射的位置也比较接近。

具有自然聚类的 效果。

82/65 ANN 人工神经网络? ? ? ? ? ? ?概述基本原理

前馈型人工神经元网络 BP神经网络 自组织竞争人工神经网络 神经网络的应用 与人工智能原理的结合

83/65 神经网络的应用?

ANN是一门交叉学科,涉及心理学、生理学、

生物学、医学、数学、物理学、计算机科学等??

应用几乎遍及自然科学的各个领域

应用最多的是模式识别、通讯、控制、信号处

理等方面。

84/65 神经网络的应用?

在模式识别中的基本步骤: 1、根据应用背景选择网络结构 2、数据预处理、构造训练集 3、选择适合的训练函数,训练ANN 4、输入未知样本进行识别

85/65 与人工智能原理的结合?神经网络存在的问题:? ?

网络结构大不宜实现 学习时间长效率低等 利用不完善的领域理论和带有噪声的数据进行解释学习, 产生一种近似正确的解释结构(规则树)。

利用该规则树构造初始神经网络,而后进行BP算法的训 练,达到减少训练时间的目的。?

提出的改进方案:???

其他方案……

86/65

层流净化手术室不仅要求高度洁净的空气(进入手术室的空气首先须经高效过滤器净化),而且要求能控制气流的流通方向(即采用层流超净装置),使气流从洁净度高的手术区域流向洁净度低的区域,并带走和排出气流中的尘埃颗粒(尘粒)和细菌;层流是一股细小、薄层的气流,以均匀的流速向同一方向输送;净化气流的方向分为垂直层流式和水平层流式两种。下面由安徽人和净化为您介绍我国手术室净化级别和洁净度等级。层流净化手术室的级别区分Ⅰ 0.4个/30minφ90皿(10个/m3)5个/cm2 1000级(局部100级)Ⅱ 1.5个/30minφ90皿(50个/m3)5个/cm2 10000级Ⅲ 4个/30minφ90皿(150个/m3)5个/cm2 100000级Ⅳ 5个/30minφ90皿(175个/m3)5个/cm2 300000级洁净等级 适用手术种类 用房安排100级(特别洁净)瓣膜置换、心脏手术、器官移植、人工关节置换、神经外科、手术间1 000级(标准洁净)眼外科、整形外科、非全身烧伤、骨科、普外科中的I类手术、肝胆胰外科 体外循环灌注准备室10 000级(一般洁净)胸外科、泌尿外科、妇产科、耳鼻咽喉科、普外科(除去I类手术)手术间、无菌室100 000级(一般洁净)门诊、急诊、感染手术,全身烧伤 走廊、洗手间、麻醉预备室内容来自www.07swz.com请勿采集。

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