神经网络基本原理-1.ppt

神经网络 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。 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。 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。 人工神经网络概述 人体神经结构与特征 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。 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。 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。 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。 生物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。 （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。 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。 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