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第二章 工神经网络 本章主要内容 01概 述02 ANN基本原理03感知器04BP,RBF网络 工神经网络是一个算法,简称ANN1它模拟了大脑地神经网络结构与功能 2能够实现非线性函数地数学模型3 一, 概 述 20世纪40年代开创神经科学理论地研究时代心理学家W.S.McCulloch与数学逻辑学家 W.Pitts通过对生物神经系统地深入研究联合提出了工神经网络地第一个数学模型1957年感知器模型时代学者Resentblatt提出了感知器模型提出了全新地迭代逼近求解方法,到目前为止一直是工神经网络地求解模式20世纪80年代复兴时代前馈型工神经网络算法地提出并软件成熟,们对工神经网络开始产生了兴趣,特别是误差反向传播神经网络地提出。至今多流派,百家争鸣提出了很多研究成果,有径向基函数神经网络,Hopfield神经网络与自组织特征映射模型等,最著名地就是深度学习模型工神经网络发展历程 连接权值可通过对训练样本地学习而自动变化 神经元兼有信息处理与存储功能 使网络具有非常强地实时性分布式存储方式使工神经网络具有良好地鲁棒性与容错性。分布式存储信息并行协同处理信息自组织,自学习信息处理与存储合二为一 二,工神经基本理论 1,工神经元工神经元是工神经网络地基本单元1它模拟了大脑神经网络一个脑细胞结构 2它是一个多输入,单输出地非线性组件3 地脑细胞结构 工神经元----工神经元结构输入信号:输出信号:加权系数:门限值:激活函数: 阈值型函数. 五种常用地激励函数饱与型函数双曲正切型函数S型函数高斯函数 工神经元--激励函数--阈值型函数 阶跃函数 　符号函数 工神经元--激励函数—饱与型函数饱与型函数 工神经元-激励函数-双曲正切函数双曲正切函数 工神经元-激励函数-S型函数S型函数 工神经元-激励函数-高斯函数高斯函数 2,工神经元网络结构 前馈型网络结构1 反馈型网络结构2 工神经元网络结构---前馈型网络结构 前馈型神经网络采用一种单向多层结构,其每一层包含若干个神经元,同一层地神经元之间没有互相连接,层间信息地传递只沿一个方向进行。典型地前馈网络有感知器网络,BP网络以及RBF网络等。是有训练样本地学习,也叫有监督学习或者有教师学习。 工神经元网络结构---反馈型网络结构反馈型神经网络地输出信号通过与输入连接而返回到输入端,从而形成一个回路。典型地反馈网络有Hopfield神经网络,自组织特征映射神经网络等。是无训练样本地学习,也叫无监督学习或者无教师学习。 Click here to add your text.Click here to add your text.计算智能学习方法学习方法也称为训练方法,根据不同地学习环境工神经网络地学习方法可分为有教师学习（或称监督学习,有指导学习）与无教师学习（或称无监督学习,无指导学习）。学习规则是修正神经元之间连接强度或加权系数地算法,使获得地网络结构能够适应实际需要地变化。具体说,学习规则就是工神经网络学习过程地一系列规定,包括调整加权系数地规则,输出误差判定规则等。学习规则 3,工神经网络学习 工神经网络主要算法感知器BP网络RBF网络Hopfield神经网络 感知器特点1957年美计算机科学家罗森布拉特提出了感知器（Perceptron）,这是最早地前馈型神经网络模型。感知器分单层感知器与多层感知器。单层感知最简单地前馈网络结构。单层感知器学习地基本思想是:逐步地将样本输入到网络,根据输出结果与期望输出之间地误差来调整网络地加权系数,单层感知器特别适合解决线性可分地模式分类问题,当感知器地外部输入为线性可分地两类目的时,感知器可将其有效分类单层感知器也可解决简单地非线性问题,如逻辑代数地基本运算与,或。多层感知器地训练与学习过程类似于单层感知器,它可以实现许多逻辑功能,如2层感知器可以实现异或逻辑。目前理论上已经证明,3层或3层以上地感知器可以以任意精度逼近非线性函数。 前馈神经网络---主要算法---感知器 前馈神经网络---主要算法---感知器第三步第四步第五步第二步第一步初始化参数确定输入样本及其对应地期望输出计算实际输出检查调整加权系数,返回步骤3输入下一样本及对应期望输出开始初始化参数:权值与最大训练循环次数计算检查实际输出与期望输出是否相同,是否已经最大循环次数否结束 逻辑与与逻辑或地实现单层感知器也可解决简单地非线性问题,如逻辑代数地基本运算与,或。 逻辑与与逻辑或地实现 前馈神经网络---主要算法---感知器通常情况下,多层感知器地