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文档简介

主讲人：吴静珠

北京工商大学计算机与人工智能学院

神经网络理论及应用：人工神经网络基础（上）生物神经网络基础：生物神经元神经元是脑组织的基本单元，是神经系统结构与功能的单位。2生物神经网络基础：神经元结构生物神经元在结构上由以下4部分组成:细胞体(Cellbody)树突(Dendrite)轴突(Axon)突触(Synapse)3生物神经网络基础：神经元信息处理机制4如何完成神经元间信息的接收、传递和处理?摘自TED：神经科学：理解与使用大脑生物神经网络基础：神经元信息处理机制①信息输入②信息整合③信息处理④信息输出5人工神经元模型61943年，美国心理学家麦卡洛克(McCulloch,W.S.)和数学家皮特斯(Puts,W.)等麦克洛奇和皮兹提出M-P神经元模型。

模型的六点假设：每个神经元都是一个多输入单输出的信息处理单元；神经元输入分兴奋性、抑制性两种输入类型；神经元具有空间整合特性和阈值特性；神经元输入与输出间有固定的时滞；忽略时间整合作用和不应期；神经元本身是非时变的，即其突触时延和强度均为常数神经元模型示意图人工神经元模型：M-P神经元7-Tj-Tj人工神经元模型：数学模型τij—输入输出间的突触时延；Tj—神经元j的阈值；wij—

神经元i到j的突触连接系数或称权重值；

f()—神经元转移函数。8-Tj人工神经元模型：数学模型Tj—神经元j的阈值；wij—

神经元i到j的突触连接系数或称权重值；f()—神经元转移函数。9-Tj人工神经元模型：数学模型Wj=(w0

w1

w2…

wn)TX=(x0

x1

x2…

xn)T

令x0=-1，w0=Tj

则有-Tj=x0w0

模型简化为：oj=f(netj)=f(WjTX)不同的转移函数f()，从而使神经元具有不同的信息处理特性。10-Tj人工神经元模型：转移函数11阈值型转移函数人工神经元模型：转移函数12S形转移函数 0x≤0 f(x)= cx0＜

x≤xc

1xc＜

x

f(x)

1.0

x0

xc

-1.0单极性分段线性转移函数双极性分段线性转移函数人工神经元模型：转移函数13分段线性转移函数

-1x≤0 f(x)= cx-1

0＜

x≤xc

1xc＜

x 函数名称函数功能函数图形ThresholdSigmoidTanhRelu(RectifiedLinearUnit)人工神经元模型：转移函数14人工神经网络基础（上）：小结15人工神经

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