人工神经网络讲稿ppt

人工神经网络讲稿ppt人工神经网络讲稿ppt第1页主要内容多层网络误差逆传输校正方法人工神经元网络神经元数学模型

生物神经元引言12345人工神经网络讲稿ppt第2页1、引言工业革命以来，人类大量采取机器来减轻大家体力劳动，并取得巨大效益。一样，人类为了经过使用某种机器来减轻脑力劳动，也一直进行着不懈努力。20世纪40年代，因为计算机创造和使用，使人类文明进入计算机时代，在一定程度上减轻了大家脑力劳动神经元网络作为人工智能一个分支，在近几十年来，受到大家广泛重视。智能计算关键问题是关于人脑功效模拟问题。当前认为，人类大脑中神经元对于人脑智能起着关键作用，这些神经元数量非常多，组成了十分复杂神经网络。人工神经网络讲稿ppt第3页1、引言智能定义众所周知人类是含有智能，因为人类能够记忆事物，能够有目地进行一些活动，能够经过学习取得知识，并能在后续学习中不停地丰富知识，还有一定能力利用这些知识去探索未知东西，去发觉、去创新。

粗略地讲，智能是个体有目标行为，合理思维，以及有效适应环境综合能力。也能够说，智能是个体认识客观事物和利用知识处理问题能力。

人工神经网络讲稿ppt第4页1、引言1感知和认识客观事物、客观世界和自我能力——感知是智能基础——最基础能力2经过学习取得经验与积累知识能力——这是人类在世界中能够不停发展最基础能力4联想、推理、判断、决议语言能力3了解知识，利用知识和经验分析、处理问题能力——这一能力能够算作是智能高级形式——是人类对世界进行适当改造、推进社会不停发展能力——这是智能高级形式又首先——主动与被动之分。联想、推理、判断、决议能力是主动基础。按照上面描述，人类个体智能是一个综合能力。详细来讲，能够包含一下八个方面能力：人工神经网络讲稿ppt第5页1、引言5经过学习取得经验与积累知识能力6发觉、创造、创造、创新能力7实时、快速、合理地应付复杂环境能力8预测，洞察事物发展、改变能力人工智能定义

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）最初是在1956年被引入。它研究怎样让计算机模仿人脑从事推理、设计、思索、学习等思维活动，以处理和处理较复杂问题，简单地来说，人工智能就是研究怎样让计算机模仿人脑进行工作。

人工神经网络讲稿ppt第6页2、生物神经元

图2-1

神经元解剖

在人体内，神经元结构形式并非是完全相同；不过，不论结构形式怎样，神经元都是由一些基础成份组成。从图中能够看出：神经元是由细胞体，树突和轴突三个别组成人工神经网络讲稿ppt第7页2、生物神经元突触，是一个神经元与另一个神经元之间相联络并进行信息传送结构。突触存在说明：两个神经元细胞质并不直接连通，二者彼此联络是经过突触这种结构接口。有时．也把突触看作是神经元之间连接。

图2-2

突触结构人工神经网络讲稿ppt第8页2生物神经元当前，依据神经生理学研究，已经发觉神经元及其间突触有4种不一样行为。神经元4种生物行为有：能处于抑制或兴奋状态；能产生暴发和平台两种情况能产生抑制后反冲含有适应性。突触4种生物行为有：能进行信息综合能产生渐次改变传送有电接触和化学接触等各种连接方式会产生延时激发。当前，人工神经网络研究仅仅是对神经元第一个行为和突触第一个行为进行模拟，其它行为还未考虑。人工神经网络讲稿ppt第9页2生物神经元2.1神经元兴奋与抑制2.2神经元信息传递及阀值特征

2.3神经元信息综合特征图2-3.神经元兴奋过程电位改变人工神经网络讲稿ppt第10页3神经元数学模型从神经元特征和功效能够知道，神经元是一个多输入单输出信息处理单元，而且，它对信息处理是非线性。依据神经元特征和功效，能够把神经元抽象为一个简单数学模型。人工神经网络讲稿ppt第11页3神经元数学模型W—权矢量（weightvector）X—输入矢量（inputvector）人工神经网络讲稿ppt第12页3神经元数学模型比较常见是激活函数可归结为三种形式：阀值型、S型和线性型。激活函数：阈值型：人工神经网络讲稿ppt第13页3神经元数学模型S型（Sigmoid）激活函数人工神经网络讲稿ppt第14页3神经元数学模型线性型激活函数神经元特点：是一多输入、单输出元件含有非线性输入输出特征含有可塑性，其塑性改变改变个别主要是权值（Wi）变化，这相当于生物神经元突触改变个别神经元输出响应是各个输入值综合作用结果输入分为兴奋型（正值）和抑制型（负值）两种。人工神经网络讲稿ppt第15页4.人工神经网络

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworkANN）是对人类大脑系统一阶特征一个描述，简单地讲，它是一个数学模型．能够用电子线路来实现．也能够用计算机程序来模拟，是人工智能研究一个方法。人工神经网络提出：信息分布表示运算全局并行和局部操作处理非线性

人工神经网络三大特点：人工神经网络讲稿ppt第16页人工神经网络定义：

人工神经网络是一个并行，分布处理结构，它由处理单元及称为联接无向信号通道互连而成。这些处理单元(PE——ProcessingElement)含有局部内存，并能够完成局部操作、每个处理单元有一个单一输出联接，这个输出能够依据需要被分支成希望个数许多并行联接，且这些并行联接都输出相同信号，即对应处理单元信号，信号大小不因分支多少而改变，处理单元输出信号能够是任何需要数学模型，每个处理单元中进行操作必须是完全局部。也就是说，它必须仅仅依赖于经过输入联接抵达处理单元全部输入信号当前值和存放在处理单元局部内存中值。

4.人工神经网络人工神经网络讲稿ppt第17页4.人工神经网络按照网络结构区分，则有前向网络和反馈网络按照学习方式区分，则有有老师学习和无老师学习网络按照网络性能区分，则有连续型和离散性网络，随机型和确定型网络按照突触性质区分，则有一阶线性关联网络和高阶非线性关联网络按对生物神经系统层次模拟区分，则有神经元层次模型，组合式模型，网络层次模型，神经系统层次模型和智能型模型。人工神经网络分类：人工神经网络讲稿ppt第18页4.人工神经网络第一个：前馈网络（FeedforwardNetwork）下面介绍几个常见神经网络。人工神经网络讲稿ppt第19页—表示一个非线性激活函数，每个神经元激活函数是算子分量，激活函数是标量，是输入矢量和权矢量之积。前馈网络没有反馈，能够连成多层网，前馈网络通常是有老师提供信息，提供期望值，能够从误差信号来修正权值，直到误差小于允许范围。4.人工神经网络人工神经网络讲稿ppt第20页对于输入X（t）仅在初始时刻不为零情况，这种网络也能够保持有输出信号。所以，即在t>0时，输入能够取消或被系统自动保持。假如咱们这里只考虑，则在t>0时，没有输入情况，可将下一时刻输出写成：，为方便起见，也可将网络输出状态表示成：第二种：反馈网络4.人工神经网络人工神经网络讲稿ppt第21页第三种：相互结合型网络相互结合型网络结构如图所表示，它是网状结构网络，组成网络中各个神经元都可能相互双相联接，全部神经元即作输入，同时也用输出。这种网络假如在某一时刻从外部加一个输入信号，各个神经元一边相互作用，一边进行信息处理，直到收敛于某个稳定值为止。4.人工神经网络人工神经网络讲稿ppt第22页第四种：混合型网络前面所讲前馈网络和上述相互结合型网络分别是经典层状解构网络和网状结构网络，介于两种网络中间一个连接方式，如图所表示：它是在前馈网络同一层间各神经元又有互联结构，所以称为混合型网络。这种在同一层内互联目标是为了限制同层内神经元同时兴奋或抑制数目，已完成特定功效。比如：视网膜神经元网络就有许多这种连接形式。4.人工神经网络人工神经网络讲稿ppt第23页学习是神经系统本能，人神经系统是最发达，所以人学习能力也最强。模仿人学习过程大家提出各种神经网络学习方法。有老师学习无老师学习

4.人工神经网络神经网络学习过程：人工神经网络讲稿ppt第24页4.人工神经网络关于综合误差有各种不一样定义，但本质上都是一致。这里介绍两种：第一个：均方根标准误差（Root-mean-squarenormalizederror,RMS误差）式中：——模式k第j个输出单元期望值；——模式k第j个输出单元实际值；M——样本模式对个数；Q——输出单元个数。第二种：误差平方和式中：M——样本模式对个数；Q——输出单元个数。人工神经网络讲稿ppt第25页神经元网络学习规则

神经元网络最大特点就是它含有学习能力，在学习过程中，主要是网络连接权值产生了对应改变，学习到内容也是记忆在连接权之中。令为Wij第i个神经元第j个输入连接权，这个输入能够是外来输入信号，也能够试来自其它神经元输出。学习信号r是Wi和X函数，有时也包含老师信号di，所以有权矢量改变是由学习步骤按时间t，t+1，…，一步一步进行计算。在时刻t连接权改变量为：其中c是一个正数，称为学习常数，决定学习速率。人工神经网络讲稿ppt第26页神经元网络学习规则离散学习步骤可写成：从时刻t到下一个时刻（t+1），连接权按下式计算:其中c是一个正常数，称为学习常数，决定学习速率。人工神经网络讲稿ppt第27页Hebb学习规则权分量用下式调整：或当两个神经元同时兴奋时，突触传递效率加强，那么在人工神经网络中就表现为连接权增加。以a表示神经元A激活值（输出），b表示神经元B激活值，Wab表示两个神经元连接权，则Hebb学习规则数学表示式为：依据Hebb学习规则，学习信号r等于神经元输出：人工神经网络讲稿ppt第28页感知机（Perceptron）学习规则这一规则是有监督学习，学习信号是期望值与神经元实际响应之差学习规则以下列图所表示。注意：这个规则仅能用于双极二进制神经响应。人工神经网络讲稿ppt第29页感知机（Perceptron）学习规则在这一规则下，Oi仅当不正确情况下才进行权调整，误差是学习必要条件。因为期望值（di）与响应值（Oi）均为+1或者-1，所以权调整量为：这里“＋”号，“－”号，当权值无改变。初始权可为任意值。人工神经网络讲稿ppt第30页Delta学习规则仅对连续激活函数，并只对有监督学习模型有效。学习信号为：

误差梯度矢量：这个学习规则可从Oi与di最小方差得出。方差：人工神经网络讲稿ppt第31页Delta学习规则这个规则是与离散感知器学习规则是并行，能够称为连续感知器训练规则，它能够深入推广到多层。普通要求c取较小值，是在权空间，按负方向转动权矢量。梯度矢量分量：因为最小误差要求权变换是负梯度方向，所以取式中c——正常数。人工神经网络讲稿ppt第32页神经元网络工作过程：这里主要介绍两种最常见形式：第一个：回想（recall）——自动联想——异联想第二种：分类（classification）——异联想一个特殊情况——识别自动联想过程

异联想过程分类过程

识别过程人工神经网络讲稿ppt第33页5多层网络误差逆传输校正方法误差逆传输校正方法是利用实际输出与期望输出之差对网络各层连接权由后向前进行校正一个计算方法。理论上讲，这种方法能够适合用于任意多层网络。人工神经网络讲稿ppt第34页5多层网络误差逆传输校正方法为计算方便，咱们首先把网络变量设置以下：输入模式向量：希望输出向量：中间层各单元输入激活值向量：中间层各单元输出向量：输出层各单元输入激活值向量：输出实际值向量：输入层至中间层连接权：中间层至输出层连接权：中间层各单元阈值：输出层各单元阈值：其中人工神经网络讲稿ppt第35页5多层网络误差逆传输校正方法激活函数才用S型函数：激活函数导数为：这里学习规则实际上是一个Delta学习规则，即利用误差负梯度来调整连接权，使其输出误差单调降低。利用Delta学习规则，应该先求出误差函数梯度，所以有以下推导过程：对第k个学习模式，网络希望输出与实际输出偏差设为：人工神经网络讲稿ppt第36页5多层网络误差逆传输校正方法采取平方和误差进行计算：按梯度下降标准，中间层至输出层连接权调整量应为：展开：人工神经网络讲稿ppt第37页5多层网络误差逆传输校正方法利用（4）式可得：因为输出层第t个单元激活值为：输出层第t个单元输出值为：由式（2）可得对于输出函数导数：人工神经网络讲稿ppt第38页5多层网络误差逆传输校正方法所以：所以，由式（6）（7）和（11）可得：为深入简化，

所以：

人工神经网络讲稿ppt第39页5多层网络误差逆传输校正方法同理，由输入层至中间层连接权调整，仍按梯度下降法标准进行：一样也可求出阈值调整量：

为中间层各单元校正误差

以上推导仅是针对某一组学习模式进行，其误差也是某一组误差。对于全部输入模式，咱们有网络全局误差E：人工神经网络讲稿ppt第40页BP网络学习规则与计算方法输入模式顺传输（输入模式由输入层经中间层向输出层传输计算），这一过程主要是利用输入模式求出它所对应实际输出

输出误差逆传输（输出误差由输出层经中间层传向输入层），当这些实际输出值与希望输出值不一样时或者说其误差大雨所限定数值时，就要对网络进行校正。循环记忆训练（模式顺传输与误差逆传输计算过程重复交替循环进行）学习结果判别（判定全局误差是否趋向极小值）。BP网学习过程利用前面求得对各个连接权和阀值进行校正数学表示式，可组成BP网络学习规则。人工神经网络讲稿ppt第41页BP网络应用举例“异或”（XOR）问题：比如有一个BP网络，它由输入、中间和输出层这三层组成，如图所表示。输入层和中间层各有两个神经元，输出层有一个神经元。先要求训练这一网络，使其含有处理“异或”问题能力。首先给网络连接权及其阈值赋予[-0.1,0.1]区间随机数，如上图所表示。在初始状态下输入、输出结果以下表所表示X1X2希望输出实际输出全局误差0000.50.50110.50.51010.50.51100.50.5X2X1X10.08010.06050.05430.0579-0.02910.0999人工神经网络讲稿ppt第42页BP网络应用举例X1X2希望输出实际输出全局误差000