• 例如：看到柠檬，感觉到嘴里口水增多。因为，由柠檬联想到了酸味。 • 字符识别：
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➢ 再论模式识别：对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的或逻 4
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辑的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和 解释的过程称为“模式识别”，是信息科学和人工智能的重要组成部分。 ❖ 人在分辨不同类别的事物时，抽取了同类事物之间的相同点以及不
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➢ 前项人工神经网络的拓扑结构
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➢ 前层的输出作为后层的输入；
➢ 各层的神经元个数可以不同；
➢ 层数两层以上，目前大多为3层；
➢ 同层神经元不能连接，后层不 能向前层反向连接；
2. 给定未值模式，判断该样本所属类别，称为“工作”或“应用”。
✓ 以上所特说征的选“择学的习好”坏是或模“式训识练别”成，败是的根关据键若，干但已如知何样选本择在“空特间征找”到，合即，
适选的择分什类么面物。理对量于作一为个特样征本，X是i，具体用专yi表业示“它领所域属”的的类问别题，，例需如要，运它用属“于领 第域k”类的。专则业样知本识已来知解，决意。味着{Xi ， yi}已知。这种“学习”又称为“有
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第二讲 前向多层人工神经网络
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§ 2.1 概 述
➢ ANN的主要功能之一 —— 模式识别 ( Pattern Recognition )
模式识别是人类的一项基本智能行为，在日常生活中，我们几乎 时刻在进行着“模式识别”。
✓模式： • 广义地说，存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是 否相同或相似，都可以称之为模式；
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➢ 模式识别，举例：水果分级系统。
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水果品质参数：重量、大小、比重、果形、颜色等
特征矢量：X = [x1, x2, x3, x4, x5]
特征空间：用参数张成。 模式：每个苹果为一个模式，其特征矢量
为特征空间中的一个点； 模式类：一个级别为一个类，一类模式分
布在特征空间的某个特定区域； 模式识别：找出各类之间的分界面。
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➢ ANN的主要功能之二 —— 联想 ( Associative Memory )
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联想的心理学定义：
当一个事物的表象被激活时，也就是说该表象所包含的若干属性单元同时 有效时，我们的注意力焦点就集中在这个表象上，如果对该表象的处理使的 表象被否决时，也就是说由于一些属性单元的失效（或被抑制，或处于高 阻），导致该表象无法成立的时候，剩余的属性单元或许可以构成另一种事 物的表象，或许还需要结合那些被激活了的新的属性（或是由外界事物具有 的新的属性所激活，或是因降低了对一些属性的抑制所导致的激活）。
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✓ 所专 域谓业的“问问工题题作；，”图即，象使则识在是别图给，象出如 处未何 理知从 领类C域C别，D的不图样同象本应获X用取i 目，适的问当所y的i 取等特的于征特多，征少是也。图不显象同然处。X理i来领 自于对模客式观识对别象的的全时过间程观，测应，该其包取括值特无征法提事取先阶限段定。。但但是表，示我y们i类这别里，将取要
• 狭义地说，模式是通过对具体的个别事物进行观测所得到的具有时间和 空间分布的信息；
✓ 模式类：把模式所属的类别或同一类中模式的总体称为模式类(或简称为类);
✓ 模式识别：—在—一对定表量征度事或物观或测现基象础的上各把种待形识式模的式（划数分值到的各，自文的字模的式和类逻中辑去 的关过 系程的叫）作信模息式进识行别处；理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和 解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。
称为第程i个。样本，或者第i个样本的特征矢量。 特征空间：即特征矢量张成的空间，每个样本对应于特征空间上的一点。
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✓ 模式类：特征参数选择合理时，不同类的模式，在特征空间中占据不
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同的分布区域；
✓ 模式识别所要做的事情，包含两个方面：
1. 在不同类别样本点集之间，寻找合理的分界面，或称作“判别函数 （Decision Function）” —— 因为判别函数来自于实际观测数据， 因此称此阶段为 “学习” 或 “训练” ；
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值讲是到离的散有的关、智有能限方的法，，事都先只主涉观及规到定特的征。提取之后的工作。
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➢ 神经元模型
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▪ 神经元的输入：
X x0 x1 xN1
▪ 所完成的运算为：
Net
W
XT
N-1
wi xi
i0
y f Net
式中： W w0 w1 wN1 称为神经元的“权值矢量”； f • 称为神经元的“功能函数”；
同类事物之间的不同点；
模式是和类别（集合）的概念分不开的，只要认识这个集合的有限数量的事物
或现象，就可以识别这个集合中的任意多的事物或现象。为了强调能从具体的 事物或字现符象识中别推：断例出如总汉体字，“我中们”就可把以个有别各的种事写物法或，现但象都称属作于“同模一式类”别，。而把总 体称作更类为别重或要范的畴是。，即使对于某个“中”的具体写法从未见过，也能把 特征矢它量分：到最“简中单”的这情一况类是别用。一组称为“特征参数”的数值信息表示一个客观 对象。识例别如目，标水：果人品们质走分向类一中个用目到的的地大的小时、候重，量总、是比在重不、断果的型观、察颜周色围，的其取值
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Net 称为神经元的“净输入”； y 称为神经元的“输出”；
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➢ 常用的神经元功能函数类型
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▪ 线性函数 f u u 又称为“恒同函数”
▪ 硬限幅函数
1, u 0 fh [u] 0, u 0
▪ S函数(Sigmoid)
f
s
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
[u
]
1
1 e
u
u取值于[0,1]之间。
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