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1.2 人工神经网络
• 研究大脑的目的： a）揭示功能造福人类 b）构造ANN用于工程及其他领域 • （生物神经网络的模型化：ANN） BNN modeling ANN ANN非BNN模型，而是对结构及功能大 大简化后保留主要特性的某种抽象与模型。
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神经网络直观理解
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单个神经元特性
•神经元的膜电位与时/30
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BNN 脉冲，
ANN 模拟电压
• ANN等效模拟电压近似BNN脉冲密度， 仅有空间累加无时间累加（可认为时间 累加已隐含于等效模拟电压之中） • ANN中未考虑时延、不应期及疲劳等 可建立更为精确的模型，但一般NN研究 无此必要（方法论）
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S型函数（Sigmoid） a) 对数正切 y=1/(e-n+1)
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b)双曲正切 y=tanh(n)
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4.辐射基函数
a) 高斯函数
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b)三角波函数
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人工神经网络的构成
• 基本模型 • 连接的几种基本形式
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ANN的发展史
20世纪40年代：兴起与萧条
1943年 M-P model 心理学家W.S.McCulloch和 数学家W.Pitts提出： 形式神经元的数学描述与构造方法 与阈值神经元model基本相同，权值固定 1949年 心理学家D.O.Hebb提出突触强度可调的 假设： 学习过程发生在突触上 Hebb规则：
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20世纪60年代,低潮
• 1969年 Minsky和Papert编写的 《Perceptron》 出版，使NN的研究进入低潮 Problems：single lager P.仅可解线性问题， NL XOR无法求解； 求解XOR 应该是MLP， 但MLP是否有意义，理论上不能得到有力证明 当时现状：数字计算机发达，认为可解决一切 问题 工业水平上，NNC不存在 但工作并未停止。
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ANN与BNN的比较
BNN
单元上差别 信息上差别 规模及智能
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ANN
忽略了影响 关系简单 模拟电压 小<
影响因素多 脉冲 大, 高
10 个元
低
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1.3 ANN的发展
• ANN的发展史 • ANN的现状 1）NN研究学术机构 2）NN研究的主要问题方向： 1. 理论研究 2. 应用研究
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神经元模型（1）
• 神经元是人工神经网络的基本处理单元， 它一般是一个多输入/单输出的非线性 元件。神经元输出除受输入信号的影响 之外，同时也受到神经元内部其他因素 的影响，所以在人工神经元的建模中， 常常还加有一个额外输入信号，称为偏 差（bias），有时也称为阈值或门限值。
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常用学习规则
a) Hebb学习 D.Hebb1949年提出：两元同时兴奋，则突触 连接加强 b)δ学习规则 误差校正规则 梯度方法 （BP即为其中一种）
ij i j
j F yi y j
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ij ji
c) 相近学习规则
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大脑处理信息的特点
• 分布存储与冗余性：记忆在大量元中，每个元存 在许多信息的部分内容，信息在神经网络中的记 忆反映在神经元间的突触连接强度上(weights）; • 并行处理：NN既是处理器又是存储器（并行处理 不同于并行机）; • 信息处理与存储合一：每个元兼有二者功能; • 可塑性与自组织性：可塑性是学习记忆的基础; • 鲁棒性：高连接度导致一定的误差和噪声不会使 网络性能恶化。是智能演化的重要因素。
1 A f (W * P b) 1
W *P b 0 W *P b 0
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2、线性型 a) 全线性
A f (W * P b) W * P b
•
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b) 正线性
0 A f (W * P b ) n W* Pb 0 W* Pb 0
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形状图
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类型
• 单极——无脊椎动物 • 双极——视网膜神经元neuron • 多极——脊椎、锥体、小脑蒲根
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原
则
• 神经元间信息传递的理论基础 • 原则1 动态极化原则（即信号沿确定 方向流动） 树突 轴突 突触 其他神经元 • 原则2 连接的专一性原则 神经元之间元细胞质的连续 神经元不构成随机网络 每一神经元与一些神经元形成特 殊的精确的联系
• 学习规则简介
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关于学习问题
• 学习：实例学习 举一反三的能力 • 机器学习: 从数据中归纳出规律,进行预 测或者对其性质作出判断
• 神经网络—启发式学习 • 支持向量机---统计学习理论
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学习规则
• 1）直接设计计算 e.g. Hopfield 作优化计算 • 2）学习得到,即通过训练(training)
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突触传递信息特点
• • • • • • • • • 1 时延性 : （0.3~1ms） 2 综合性 ： 时间与空间的累加 3 类型： 兴奋与抑制 4 脉冲与电位转换: （D/A功能） 5 速度： 1~150m/s 6 不应期（死区）： 3~5ms 7 不可逆性（单向） 8 可塑性 : 强度可变 ,有学习功能 脉冲
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连接形式
• • • • 辐射式：一到多 聚合式：多到一 链锁式：空间上加强与扩大作用 环式：反馈作用（可正可负）
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辐射式：一到多
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聚合式：多到一
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链锁式：空间上加强与扩大作用
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环式：反馈作用（可正可 负)
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• 1975年 Albus提出CMAC网络（Cerebella Model Articulation Controller） • 1977年 英国 Grossberg提出ART网络 （Adaptive Resonance Theory） Kohonen提出自组织映射理论 福岛邦彦（K.Fukushima）提出认 识 机（Neocognitron）模型 甘利俊（S.Amari）：NN数学理论 • 其它NL系统理论 Prigogine 非平衡系统的自组织理论 Haken 协同学 2018/11/30
Part2 Artificial Neural Network 第二部分 人工神经网络
之一 －－神经网络基础
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一、神经网络概论
• 神经网络种类
• 生物神经网络（Biological Neural Networks）
• 人工神经网络（Artificial Neural Networks)
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1.1 生物神经元网络
• 1.1.1生物神经元 • 1.1.2人脑神经网络
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1.1.1 生物神经元。
• 人的大脑由1012个神经元构成，神经元互相
连接成神经网络
• • • • • •
神经元组成：细胞体为主体 神经元功能：刺激、兴奋、传导、效应 形状图 神经元类型 原则 突触传递信息特点
ij i j
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20世纪50年代 , 第一次高潮
1957年：F.Rosenblatt提出感知网络 （Perceptron）模型，这是第一个完整 的ANN
基本构成为阀值单元、网络 初具并行处理、分布存储、学习等功能 用于模式识别、联想记忆 引起NN研究的第一次高潮
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1. 神经元分层排列，可又多层
2. 层间无连接
3. 方向由入到出
感知网络（perceptron即为此） 应用最为广泛
•
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全反馈结构图
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Inner RNN结构图
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回归网络特点
• Output 与 Input相连（全反馈） 特点：1. 内部前向 2. 输出反馈到输入 例： Fukushima网络
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几种常用的作用函数
1、阀值型（硬限制型)
2、线性型 3、S型函数（Sigmoid） 4、辐射基函数
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1、阀值型（硬限制型）
1 A f (W * P b) 0 W *P b 0 W *P b 0
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• Inner recurrent 特点：层间元互相连接
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互联网络
• 结构图
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互联网络特点
• 每个元都与其它元相连 例： Hopfield Boltzmann机
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ANN研究中的核心问题 How to determine the weights(加权系数)
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神经元模型（2）
• 。
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