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UCAS模式识别7_神经网络01
中国科学院大学计算机与控制学院硕士课 《模式识别》
第6章第1讲
人工神经网络
Artificial Neural Networks
向 世 明
smxiang@nlpr.ia.ac.cn
助教:杨学行(xhyang@nlpr.ia.ac.cn); 吴一超(yichao.wu@nlpr.ia.ac.cn)
内容提要
• 介绍
– 发展历史
– 网络结构
• 基本模型
– 单层感知器、多层感知器、RBF 网络
• 扩展模型
– Hopfield 网络、RBM 、DNN 、CNN、Autoencoder 、
RNN 、LTSM等
第一节
人工神经网络发展历程
6.1.1 概述
• 人脑
人是地球上具有最高智慧的动物,而人的指
挥均来自大脑,人类靠大脑进行思考、联想、
记忆和推理判断等,这些功能是任何被称为
“电脑”的一般计算机所无法取代的。
“My brain: Its my second favorite organ.”
伍迪·艾伦 (Woody Allen)
6.1.1 概述
• 人脑
长期以来,科学家一直致力于人脑内部结构
和功能的探讨和研究,并试图建立模仿人类大
脑的计算机。
虽然到目前对大脑的内部工作机理还不甚完
全清楚,但对其结构已有所了解。
6.1.1 概述
大脑里有许许多多(约800亿)
神经细胞。每个神经细胞由两
• 人脑 个部分组成:细胞体和突起
6.1.1 概述
• 人脑
每个神经元可看作是一个小的处理单元,这些神经元按
某种方式连接起来,形成大脑内部的生理神经元网络。
神经元网络中各神经元之间联结的强弱,按外部的激励
信号做自适应变化,而每个神经元又随着所接收到的多个
接收信号的综合大小而呈现兴奋或抑制状态。
现已明确大脑的学习过程就是神经元之间连接强度随外
部激励信息做自适应变化的过程,而大脑处理信息的结果
则由神经元的状态表现出来。
6.1.2 什么是人工神经网络
• Biological Inspiration
神经元之间通过突轴两两相连。
突轴记录了神经元间联系的强弱。
只有达到一定的兴奋程度,神经元
才向外界传输信息。
每个神经元可抽象成一个激励函数
(非线性处理)。
让计算机更加鲁棒、更加智能、且具有学习功能!
6.1.2 什么是人工神经网络
• 按美国神经网络学者Nielsen的定义
– 人工神经网络是一个并行、分布处理结构,由
处理单元及其称为联接的无向通道互连而成。
– 这些处理单元具有局部内存,可以完成局部操
作,该操作由输入至该单元的信号值和存储在
该单元中的信号值来确定。
– 每个处理单元有一个单一的输出联接,输出信
号可以是任何需要的数学模型。
是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型
6.1.3 人工神经网络发展历程
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