人工神经网络Presentationppt课件

,系统工程Presentation,人工神经网络,技术已成为生命的第七种存在方式,Technologyhasbecometheseventhwayofexistenceoflife,1,历史发展,代表人物,理论内容,简介,2,年度工作概述,此处添加详细文本描述，建议与标题相关并符合整体语言风格，语言描述尽量简洁生动。尽量将每页幻灯片的字数控制在200字以内，据统计每页幻灯片的最好控制在5分钟之内。此处添加详细文本描述，建议与标题相关并符合整体语言风格,3,伦敦当地时间10月18日18：00（北京时间19日01：00），谷歌旗下的DeepMind团队公布了进化后的最强版AlphaGo，代号AlphaGoZero。AlphaGoZero的系统从一个对围棋一无所知的神经网络开始，将该神经网络和一个强力搜索算法结合，自我对弈。在对弈过程中，神经网络不断调整、升级，预测每一步落子和最终的胜利者,计算机信息处理能力高于人类，但识别能力比人类相去甚远计算机依靠模型运算人脑并行处理信息,机器会思考吗？,4,由大量简单的基本元件神经元相互连接，通过模拟人的大脑神经处理信息的方式，进行信息并行处理和非线性转换的复杂网络系统。,人工神经网络（ArtificialNeutralNetworks）,5,工作完成情况,此处添加详细文本描述，建议与标题相关并符合整体语言风格，语言描述尽量简洁生动。尽量将每页幻灯片的字数控制在200字以内，据统计每页幻灯片的最好控制在5分钟之内。此处添加详细文本描述，建议与标题相关并符合整体语言风格,6,历史发展,提出“机器思维”的方法,提出自适应线性元件,感知机使神经网络走向低谷,确定人工智能的概念,人工神经网络的构造和学习有了理论指导，神经网络开始复兴,Rumelhart和McClelland发展了BP算法,2006,1955,2009,1969,2014,1986,1949（1947）,1959,1984,7,历史发展,DeepLearning发表，深度学习真正被学学术界接受,吴恩达和谷歌科学家合作，模拟人脑神经网络，自主学习到“猫”,AlphaGo打败李世石，人工智能成为热门话题,2006,2012,2009,2015,2014,2016,1949,1984,8,工作完成情况,此处添加详细文本描述，建议与标题相关并符合整体语言风格，语言描述尽量简洁生动。尽量将每页幻灯片的字数控制在200字以内，据统计每页幻灯片的最好控制在5分钟之内。此处添加详细文本描述，建议与标题相关并符合整体语言风格,9,代表人物,艾伦麦席森图灵AlanMathisnTuring英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。,约翰霍普菲尔德JohnHopfueld提出了霍普菲尔德神经网络,使神经网络的平衡稳定状态有了明确的判断方法,杰弗里辛顿GeoffreyHinton谷歌工程研究员，多伦多大学计算机科学系教授，反向传播算法和对比散度算法的发明人之一,扬勒丘恩YannLeCun师从杰弗里辛顿，AT&T贝尔实验室成员，第一个把BP算法运用在卷积神经网络上的人,吴恩达AndrewNg斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智能实验室主任。人工智能和机器学习领域最权威的学者之一。,戴密斯哈萨比斯DemisHassabisDeepMind创始人。人工智能程序AlphaGo的开发者，神经学家和人工智能企业家,10,工作完成情况,此处添加详细文本描述，建议与标题相关并符合整体语言风格，语言描述尽量简洁生动。尽量将每页幻灯片的字数控制在200字以内，据统计每页幻灯片的最好控制在5分钟之内。此处添加详细文本描述，建议与标题相关并符合整体语言风格,11,研究机器模拟人类的学习活动，获取知识和技能的理论和方法，以改善系统性能的学科。,机器学习（MachineLearning）,12,机器学习,学习方法：统计学习决策树迁移学习增量学习,If(colorisdeepredappleissweet.If(flexible):appleisjuicy.etc.,买苹果：标准1：苹果=熟了,甜标准2：个大+红色的苹果=甜标准3标准4,13,大脑的智慧是一种非线性现象；人工神经元处于激活或抑制两种不同状态，在数学上表现为非线性关系；具有阈值的神经元所构成的网络具有较好的容错性、存储能力,非线性,一个神经网络由多个神经元广泛连接而成系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，同时由单元间的相互连接、相互作用决定,非局限性,人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力系统处理的信息可以有各种变化，系统本身也在不断变化,非常定性,系统的演化方向，在一定条件下取决于某个特定的状态函数，其极值对应系统比价比较稳定的状态人工神经网络汇总这种函数具有多个极值，系统具有多个较稳定的平衡态，系统演化存在多样性,非凸性,14,构造神经元,人工神经网络的基本单位：人工神经元,15,构造神经元,构造神经元,s=11+22+33+,a=0,n0a=1,n0,s=11+22+33+1,16,传递函数,神经元：多个输入、单输出的非线性器件,17,此处添加详细文本描述，建议与标题相关并符合整体语言风格，语言描述尽量,1（红色）,1（圆形）,-1（黄色）,-1（弯型）,感知机学习,18,感知机学习,颜色和形状对神经元来说都是外界的一个刺激，在这里有：1颜色=1or12形状=1or1预设：1=2=1b=0,对苹果的判定：=11+11+0=2对香蕉的判定：=11+11+0=2,step(2)=1step(-2)=0,19,感知机学习,感知机学习规则修改神经网络的权值和偏置wnew=wold+epbnew=bold+e,设1=1，2=1，=0，苹果的形状和颜色均输入属性1：s=11+22+=11+0=0套用step函数：f=0,计算误差：e=t-z=1-0=1带入学习规则：w1=w1+ep=1+11=2w2=w2+ep=1+11=0b=b+e=0+1=1,重新计算属性输入：net=11+22+=12+10+1=3套用step函数：f(step)=1,20,信号源：外界刺激上一神经元输出信号,输出：神经元输出结果下一神经元的信号源,构造神经网络,单层神经网络,21,AND运算：,线性不可分运算：,构造神经网络,分类逻辑运算：,0and0=0香蕉,1and1=1苹果,0and1=0香蕉?,1and0=0香蕉?,22,可见层：输入节点输出节点,隐层：中间层（第一隐层、第二隐层。）,构造神经网络,每一隐层都是一个单层神经网络上一层输出只能是下一层输入，不可跨层链接,多层神经网络（前馈神经网络）,23,前向网络：每一层神经元只接受来自前一层神经元的输入，后面的层对前面的层没有信号反馈。,构造神经网络,有反馈的前向网络：输出层对输入层有信息反馈,层内有相互结合的前向网络：通过层内神经元的相互结合，实现同层神经元之间的横向抑制或兴奋机制,相互结合型网络（全互连或部分互连）：在任意两个神经元之间都有可能