1.1-a-神经网络应用-绪论

主讲人：吴静珠

北京工商大学计算机与人工智能学院

A150404神经网络应用

第1章绪论课程信息任课教师：吴静珠(pubwu@163.com)考核方式：闭卷综合成绩评定：考勤（10%）+实验报告+汇报（20%）+雨课堂（20%）+考试（50%）教材:可参考廉小亲，吴静珠，高超，郑彤.神经网络理论及应用，清华大学出版社，2025韩力群，施彦.人工神经网络理论及应用，机械工业出版社，2018.

2本章内容1.1人工神经网络（ANN）发展简介1.2人工神经网络（ANN）商业应用领域1.3生物神经网络的特点及人工神经网络31.1人工神经网络（ANN）发展简介4人工神经网络（ANN）是机器学习的一个重要算法。5ANN发展历程：启蒙时期（1890-1969）低潮时期（1969-1982）复兴时期（1982-1986）新时期（1987-至今）以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，就称为人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，缩写ANN）。1.1人工神经网络（ANN）发展简介逻辑思维；形象思维系统结构、信号形式、信息存储、信息处理机制不同第一代神经网络感知器（1958）无法解决“异或”“非线性”无能为力启蒙时期（1890-1969）1.1人工神经网络（ANN）发展简介M-P神经元模型（1943）Hebb（1949）大脑的活动是靠脑细胞的组合连接实现的低潮时期（1969-1982）Minsky于1969年合作出版了《感知器》。Kohonen网络、无监督分类。1.1人工神经网络（ANN）发展简介复兴时期（1982-1986）第二代神经网络BP（反向传播，Back-propagate）神经网络（~1985）有监督学习；训练速度非常慢；易陷入局部极小点。1.1人工神经网络（ANN）发展简介新时期（1982-至今）第三代神经网络深度机器学习（DML,DeepMachineLearning）信息表达的计算模型，和大脑皮层类似1.1人工神经网络（ANN）发展简介10第一代神经网络感知器（~1960）第二代神经网络BP（反向传播，Back-propagate）神经网络（~1985）第三代神经网络深度机器学习（DML,DeepMachineLearning）无法解决“异或”“非线性”无能为力有监督学习；训练速度非常慢。易陷入局部极小点。信息表达的计算模型，和大脑皮层类似1.1人工神经网络（ANN）发展简介1.2.1智能个人助理1.2.2安防1.2.3无人驾驶1.2.4电商零售1.2.5智慧医疗1.2.6金融服务………111.2人工神经网络（ANN）商业领域应用1.2.1智能个人助理12百度语音助手的“语音指令、语音搜索、语音问答”等功能，都是通过深度神经网络技术（DNN）实现苹果siri/x/page/b0638nolzbk.html1.2.2安防13人体分析：人脸识别、人体特征抽取等车辆分析：车辆识别、车辆特征抽取等行为分析：目标跟踪监测、异常行为分析等/x/page/a0340duhw2r.html?/cn1.2.3无人驾驶14/v_show/id_XNDAyNjg2NTAyMA==.html?spm=a2h0j.11185381.listitem_page1.5~A/w_19rtoj4yb9.html1.2.4电商零售15仓储物流管理、智能导购服务、智能客服等。/x/page/q0733ktqp1e.html1.2.5智慧医疗16Enlitic：全球首家将深度学习运用到医疗的AI公司！/video/av21070037/科大讯飞医疗/1.2.6金融服务17/v/cGwvOTUyMTg4OS8xMTQwMzY5NDEuc2h0bWw=.html智能数据分析：风险分析、智能投资顾问AlphaGo和深度学习18/movie/2016/5/G/E/MBMDNOFJB_MBMDOBQGE.html阿尔法狗背后的谷歌DeepMind：能自我学习的人工智能…….AlphaGo，DeepMind开发的程序。2016年3月，AlphaGo程序以4：1击败韩国围棋冠军李世石（LeeSe-dol），成为近年来人工智能领域少有的里程碑事件。2020年11月30日，DeepMind发布消息称，其人工智能系统“AlphaFold”人工智能系统参加了由结构预测关键评估组织（CASP）的一项如何计算蛋白质分子3D结构的竞赛，并且预测准确性达到前所未有的水平。DeepMind表示，这将“为解决人类50年来的巨大挑战铺平道路”。百度AI开放平台阿里人工智能平台AliGenie腾讯AI开放平台1.3生物神经网络的特点及人工神经网络1.3.1生物大脑的组成和结构1.3.2生物大脑的信息处理机制1.3.3人工神经网络与生物大脑的相似性201.3.1生物大脑的组成和结构先来看看我们的大脑大脑是…..来一段视频~~~/movie/2013/3/5/M/M92INA100_M92IOSL5M.html一块灰色的、像奶冻一样的东西。它并不像电脑中的CPU那样，利用单个的处理单元来进行工作。21生物大脑灰色层只有几毫米厚，其中紧密地压缩着上千亿个被称作neuron（神经细胞、神经元）的微小细胞。白色层在皮层灰质的下面，占据了皮层的大部分空间，是由神经细胞相互之间的无数连接组成。22人和几种动物的神经细胞的数目动物神经细胞的数目（数量级）蜗牛10,000（=10^4）蜜蜂100,000（=10^5）蜂雀10,000,000（=10^7）老鼠100,000,000（=10^8）人类100,000,000,000（=10^11）23BiologicalneuronAneuronhasAbranchinginput(dendrites)Abranchingoutput(theaxon)TheinformationcirculatesfromthedendritestotheaxonviathecellbodyAxonconnectstodendritesviasynapsesSynapsesvaryinstrengthSynapsesmaybeexcitatoryorinhibitory24突触轴突树突细胞体来段视频看看神经元及连接：我是我的连接体/movie/2013/3/J/6/M92INA100_M92IOJ1J6.html25思考？生物神经网络的组成是什么？基本单元？生物神经网络的结构如何？基本单元按什么方式组织在一起？261.3.2生物大脑的信息处理机制处理信息的几个要素请同学们思考一个问题，当你进入课堂之后的信息处理过程，通过这一分析，理解信息处理的若干步骤和要素让我们看看~~27信息处理过程的一个例子是否有信息进入？什么信息？大脑中做了什么信息处理？得到了什么结论？28信息的采集/感知信息的存储信息的加工信息的输出291.3.2生物大脑的信息处理机制信息的采集/感知耳听八方眼观六路30信号的形式信息的存储31信息加工非逻辑加工回忆联想想象

逻辑加工模糊逻辑辩证逻辑二值逻辑32信息输出归类、决策、情绪这个老师可能是~~这门课程可能~~~我决定试试这门课程，也许~~我希望~~~33再来一个例子请同学们思考一个问题，例如你要在taobao上给好朋友买一个生日礼物，你的信息处理过程如何？通过这一分析，进一步理解信息处理的若干步骤和要素。34目标：让他/她满意、惊喜~~找出与目标相关的礼物特点：实用、价格合适、漂亮、温馨等等对商品的这些特点进行评估，看看是否满足要求让我们看看~~信息的采集/感知，信息的存储，信息的加工，信息的输出1.3.3人工神经网络与生物大脑的相似性从组成和结构上模拟生物大脑从信息处理机制上模拟生物大脑的某些机制在功能上有相似性35从组成和结构上模拟生物大脑生物神经网络人类的大脑大约有1.4

1011个神经细胞，亦称为神经元。每个神经元有数以千计的通道同其它神经元广泛相互连接，形成复杂的生物神经网络。人工神经网络

以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，就称为人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，缩写ANN）。36人工神经网络定义人工神经网络是一个由许多简单的并行工作的处理单元组成的系统，其功能取决于网络的结构、连接强度以及各单元的处理方式。人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算系统，该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息的。37人工神经网络的基本特征38能力特征自学习自组织自适应性结构特征：并行处理分布式存储容错性信息处理机制上模拟具备接收信息的通道能够对信息进行加工能够将信息进行存储能够输出信息39神经网络的基本功能之一联想记忆功能40神经网络基本功能