脑认知与人工神经网络课件

1、脑认知与人工神经网络1 脑认知与人工神经网络2 内内 容容 n神经系统神经系统 n神经系统及神经分布 n神经元的基本结构和功能 n神经冲动的传递 n人工神经网络学习系统人工神经网络学习系统 n工作原理 n应用 脑认知与人工神经网络3 生物神经网络 n神经通讯是在神经系统，或神经元与效 应器间传递信息的一种方式 n神经系统的功能 n控制和调节其它系统的活动，使人体成为 一个有机的整体 n维持机体与外环境间的统一 n人类神经系统不仅适应环境，还能主观改 造世界 脑认知与人工神经网络4 神经系统及神经分布 中枢部中枢部 周围部周围部 脑脑 脊髓脊髓 3131对脊神经对脊神经 1212对脑神经对脑神经

2、 内脏神经内脏神经 交感神经 副交感神经 脑认知与人工神经网络5 嗅神经嗅神经 感觉性感觉性 视神经视神经 感觉性感觉性 动眼神经动眼神经 运动性运动性 滑车神经滑车神经 运动性运动性 三叉神经三叉神经 混合性混合性 展神经展神经 运动性运动性 面神经面神经 混合性混合性 前庭蜗神经前庭蜗神经 感觉性感觉性 舌咽神经舌咽神经 混合性混合性 迷走神经迷走神经 混合性混合性 副神经副神经 运动性运动性 舌下神经舌下神经 运动性运动性 连于中脑连于中脑 连于延髓连于延髓 连于脑桥连于脑桥 连于端脑连于端脑 连于间脑连于间脑 十二对脑神经名称、性质十二对脑神经名称、性质 脑认知与人工神经网络6 植物神

3、经系统及其对内脏的调节植物神经系统及其对内脏的调节 又称自主神经系统或又称自主神经系统或 植物神经系统。植物神经系统。 内脏神经系统内脏神经系统 交感神经副交感神经 副交感神经副交感神经 交感神经交感神经 包包 括括 中枢部中枢部 周围部周围部 脑认知与人工神经网络7 交感神经和副交感神经系统的功能 器官交感神经副交感神经 循环系统心跳加快加强、皮肤及内 脏血管收缩，血压升高 心跳减慢减弱，血压 降低 呼吸系统呼吸道平滑肌舒张呼吸道平滑肌收缩 消化系统胃肠平滑肌的活动减弱 括约肌收缩 加强胃肠平滑肌的活 动，括约肌舒张 眼瞳孔扩大瞳孔缩小 汗腺分泌增加不受副交感神经支配 代谢，内分 泌 糖原分

4、解，肾上腺髓质分 泌增加 胰岛素分泌增加，糖 原合成增加 脑认知与人工神经网络8 （一）神经元与神经传导（一）神经元与神经传导 n神经系统中担负神经传导的基本结构和神经系统中担负神经传导的基本结构和 功能单位是神经细胞，即神经元功能单位是神经细胞，即神经元 n神经元的结构组成神经元的结构组成 n细胞体、树突与轴突细胞体、树突与轴突 n神经元通过以下途径完成信号传导神经元通过以下途径完成信号传导 n神经冲动神经冲动(nerve Impuls(nerve Impulse e) ) n突触传递突触传递( (s synapseynapse transmission)transmission) 脑认知与

5、人工神经网络9 q神经元的基本构造 q树突与轴突 树突 轴突 短而分支 长/末端有分支（人的可长达1 m，鲸可达 10 m） 无髓鞘 有髓鞘（外面包着充满磷脂的髓鞘） 接受和传入刺激 传出神经冲动 神经元的结构神经元的结构 神经元 细胞体 突起 树突 轴突 脑认知与人工神经网络10 膝跳反射膝跳反射 实际上是两 个神经元细 胞分别联系 着感受器 （肌索）、 效应器（横 纹肌） 脑认知与人工神经网络11 突触 轴突的末梢分支， 是神经元传出神经冲 动的终端; 突触组成：突触前 膜、突触间隙、突触 后膜 信息通过突触在神经元之间传递，突触是神 经细胞和接受神经信号的细胞之间的连接处 脑认知与人工神

6、经网络12 （二）神经冲动的产生和传导 神 经 冲 动 静息电位(resting potential) 神经纤维处于 静息状态时，存在外正内负的电位差。 动作电位(action potential) 神经纤维受到 足够强的刺激，Na+通道完全开放，膜电位提高 到最高值。 神经冲动(nerve impulse) 动作电位沿神经纤 维向远端传播，使整个神经纤维依次兴奋。 脑认知与人工神经网络13 （1）静息电位 n神经元在静息状态时， 即未接受刺激，未发生 神经冲动时，细胞膜内 积聚负电荷，细胞膜外 积聚着正电荷，膜内外 存在着70 mV电位差； n细胞膜上存在的 Na+,K+ATP泵是造成静 息

7、电位的原因之一 脑认知与人工神经网络14 动 作 电 位 坐 标 图 当神经细胞受 到刺激时，细 胞膜的透性急 剧变化，大量 正离子（主要 是 Na+）由膜外 流向膜内，使 膜两侧电位从 70 mV,一下 子跳到 +35mV， 这就是动作电 位。动作电位 的产生，意味 神经冲动的产 生。 (2) 动作电位 脑认知与人工神经网络15 动作电位传播特点 “全或无” 刺激强度不够，不产生动作电 位； 刺激达到或超过有效强度（阈 值），动作电位恒定为 +35 mV。 快速产生与传播 产生仅需 1 ms； 从刺激点向两侧传播，速度可 达 100 m/S。 不应期 产生动作电位需 1 ms；恢复到 原来静

8、息电位状态35ms； 受刺激后直至恢复到静息电位 状态，总共46ms 这段时间内，神经细胞对新的 刺激无反应，称为不应期。 脑认知与人工神经网络16 神经冲动沿着轴突, 基本上都是按照引起邻段发生动作电位方 式向远端传播，到了突触的地方，如何跨越两层细胞膜之间的 空隙，传向后一个细胞? （3）神经冲动在突触的传导 跨越细胞间隙传导神经冲动的两种方式 电突触 化学突触 膜间间隙 2 nm 20 nm 传导 电位 神经递质 逆向 可以 不可以 常见于 低等动物 高等动物 （蚯蚓、虾、海参等） (脊椎动物，人体) 脑认知与人工神经网络17 神经递质：突触处释神经递质：突触处释 放化学物质，可与突触放

9、化学物质，可与突触 后细胞膜受体特异结合后细胞膜受体特异结合 如：乙酰胆碱、如：乙酰胆碱、 正肾上腺素正肾上腺素 、 氨基丁酸氨基丁酸 、 5 5羟色胺羟色胺 神经递质由突触前细神经递质由突触前细 胞释放，通过受体作用胞释放，通过受体作用 于突触后细胞，引起突于突触后细胞，引起突 触后细胞的反应触后细胞的反应 （4）神经递质及其效应 脑认知与人工神经网络18 二、神经网络学习系统 n模拟人类实际神经网络的数学方法称为神经网络 nT.Koholen的定义：“人工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 应用 n系统辨

10、识 n模式识别 n智能控制等领域 脑认知与人工神经网络19 神经网络学习系统框图 基本原理基本原理 输入部接收外来的输输入部接收外来的输 入样本入样本X X，由训练部进，由训练部进 行网络的权系数行网络的权系数W W调整，调整， 然后由输出部输出结果然后由输出部输出结果 在此过程中，期望的在此过程中，期望的 输出信号（或真值）可输出信号（或真值）可 以作为教师信号输入，以作为教师信号输入， 由该教师信号与实际输由该教师信号与实际输 出进行比较，产生的误出进行比较，产生的误 差去控制修改权系数差去控制修改权系数W W 脑脑/脊髓脊髓 感觉纤维 信息功能反应 运动纤维 感觉运动 脑认知与人工神经网

11、络20 神经与网络学习系统的组成比较 神经神经网络学习系统 传入信号刺激样本 神经中枢 感受器输入部 脑/脊髓/神经 元胞体 训练部（多参数模型、 函数） 运动神经元输出部 信号传出效应器实际输出 脑认知与人工神经网络21 Xl，X2，Xn，是输入样 本信号，W1，W2，Wn是权 系数。输入样本信号Xi可以取 离散值“0”或“1”。输入样 本信号通过权系数作用，在u 产生输出结果 WiXi，即有： u=WiXi=W1X1+W2X2+WnXn 再把期望输出信号Y(t)和u 进行比较，从而产生误差信号 e。即权值调整机构根据误差e 去对学习系统的权系数进行修 改，修改方向应使误差e变小 ，不断进行

12、下去，使到误差e 为零，这时实际输出值u和期 望输出值Y(t)完全一样，则学 习过程结束 神经网络的学习要消耗时间，学习过程要多次重复，甚至达万次级 神经网络的权系数W有很多分量W1，W2，-Wn（多参数修改系统）， 系统的参数的调整就必定耗时耗量。 研究和实时控制中的关键：提高神经网络的学习速度，减少学习次数 脑认知与人工神经网络22 l 人造神经元: 网络结(NN) 功能激活功能激活 输出输出 (阈值) 输入输入 输入输入 输入输入Weight Weight Weight “计算单元” 简单处理简单处理: : 计算总和计算总和 复杂处理复杂处理: : 本身可作为一个网络结本身可作为一个网络

13、结 脑认知与人工神经网络23 5 启动子 转录起始位点 非翻译区 转录区 起始密码子 终止密码子 3 转录终止位点 外显子 切除和拼接位点 GT AG 内含子 脑认知与人工神经网络24 l 基因结构的神经网络. 脑认知与人工神经网络25 已知的基因 完整的基因组 1/2 1/2 培训学习 (sequence and annotation) 验证 (sequence) 未知的基因 程序 选择合适的参数 Good prediction 一种计算机程序，需要用已知基因的序列对程序进行 “培训”，以便能分析同类的新序列 脑认知与人工神经网络26 n机器学习是人工智能的核心研究领域之一 n任何一个没有学

14、习能力的系统都很难被认为是一 个真正的智能系统 n经典定义：利用经验改善系统自身的性能 脑认知与人工神经网络27 机器学习：生物信息学 脑认知与人工神经网络28 机器学习：网络安全 脑认知与人工神经网络29 机器学习：搜索引擎 Google Google的成功，使得的成功，使得Internet Internet 搜搜 索引擎成为一个新兴的产业索引擎成为一个新兴的产业 不仅有众多专营搜索引擎的公司出现（例如不仅有众多专营搜索引擎的公司出现（例如 专门针对中文搜索的就有慧聪、百度等），专门针对中文搜索的就有慧聪、百度等）， 而且而且MicrosoftMicrosoft等巨头也开始投入巨资进行等巨头也开始投入巨资进行 研发研发 GoogleGoogle掘到的第一桶金，来源于掘到的第一桶金，来源于 其创始人其创始人Larry PageLarry Page和