張凱副教授武漢科技大學計算機學院人工神經網絡

(ArtificalNeuralNetwork)1張凱副教授武漢科技大學計算機學院人工神經網第一章神經網絡概述1.人工智能與神經網絡2.人工神經網絡的基本概念3.人工神經網絡研究的歷史4.人工神經網絡的應用領域2醫學ppt第一章神經網絡概述1.人工智能與神經網絡2.人工神經網人工智能人工智能（ArtificialIntelligence，簡記為AI）最初在1956年被引入。它研究怎樣讓計算機模仿人腦從事推理、設計、思考、學習等思維活動，以解決和處理較復雜的問題。3醫學ppt人工智能人工智能（ArtificialIntellige智能的概念智能是個體有目的的行為，合理的思維，以及有效的適應環境的綜合能力。智能是個體認識客觀事物和運用知識解決問題的能力。人類個體的智能是一種綜合能力。研究人工智能的目的

模擬人的智能，將人類從復雜的腦力勞動中解脫出來4醫學ppt智能的概念智能是個體有目的的行為，合理的思維，以及有效的適應感覺器官神經系統認知效應器官外部世界決策神經系統思維器官典型的“智力生成過程”5醫學ppt感覺器官神經系統認知效應器官外部世界決策神經系統思維器官典型信息獲取信息傳遞信息認知信息執行外部世界信息再生信息傳遞認識論信息知識智能策略狹義智能本體論信息認識論信息智能策略智能行為人類智力的信息本質6醫學ppt信息獲取信息傳遞信息認知信息執行外部世界信息再生信息傳遞認識人工智能1.感知與認識客觀事物、客觀世界和自我的能力2.通過學習取得經驗與積累知識的能力3.理解知識，運用知識和經驗分析、解決問題的能力4.聯想、推理、判斷、決策的能力5.運用語言進行抽象、概括的能力6.發現、發明、創造、創新的能力7.實時、迅速、合理地應付復雜環境的能力8.預測、洞察事物發展變化的能力7醫學ppt人工智能1.感知與認識客觀事物、客觀世界和自我的能力7醫學p人工神經網絡的提出智能可以包含8個方面感知與認識客觀事物、客觀世界和自我的能力感知是智能的基礎——最基本的能力通過學習取得經驗與積累知識的能力這是人類在世界中能夠不斷發展的最基本能力。理解知識，運用知識和經驗分析、解決問題的能力這一能力可以算作是智能的高級形式。是人類對世界進行適當的改造，推動社會不斷發展的基本能力。8醫學ppt人工神經網絡的提出智能可以包含8個方面8醫學ppt人工神經網絡的提出聯想、推理、判斷、決策語言的能力這是智能的高級形式的又一方面。預測和認識“主動”和“被動”之分。聯想、推理、判斷、決策的能力是“主動”的基礎。運用進行抽象、概括的能力上述這5種能力，被認為是人類智能最為基本的能力9醫學ppt2022/12/10人工神經網絡的提出聯想、推理、判斷、決策語言的能力9醫學pp人工神經網絡的提出作為5種能力綜合表現形式的3種能力發現、發明、創造、創新的能力實時、迅速、合理地應付復雜環境的能力預測、洞察事物發展、變化的能力10醫學ppt2022/12/10人工神經網絡的提出作為5種能力綜合表現形式的3種能力10醫學人工神經網絡從以下四個方面去模擬人的智能行為1.物理結構：人工神經元將模擬生物神經元的功能2.計算模擬：人腦的神經元有局部計算和存儲的功能，通過連接構成一個系統。人工神經網絡中也有大量有局部處理能力的神經元，也能夠將信息進行大規模并行處理3.存儲與操作：人腦和人工神經網絡都是通過神經元的連接強度來實現記憶存儲功能，同時為概括、類比、推廣提供有力的支持4.訓練：同人腦一樣，人工神經網絡將根據自己的結構特性，使用不同的訓練、學習過程，自動從實踐中獲得相關知識人工智能11醫學ppt人工神經網絡從以下四個方面去模擬人的智能行為1.物理結構：生物神經元及其網絡12醫學ppt生物神經元及其網絡12醫學ppt生物神經元及其網絡13醫學ppt生物神經元及其網絡13醫學ppt生物神經元及其網絡14醫學ppt生物神經元及其網絡14醫學ppt人工神經元及其網絡15醫學ppt人工神經元及其網絡15醫學ppt人工神經元及其網絡16醫學ppt人工神經元及其網絡16醫學ppt人工神經網絡的概念定義(1)Hecht—Nielsen（1988年）17醫學ppt2022/12/10人工神經網絡的概念定義(1)Hecht—Nielsen（1人工神經網絡的概念人工神經網絡是一個并行、分布處理結構，它由處理單元及其稱為聯接的無向訊號通道互連而成。這些處理單元（PE—ProcessingElement）具有局部內存，并可以完成局部操作。每個處理單元有一個單一的輸出聯接，這個輸出可以根據需要被分枝成希望個數的許多并行聯接，且這些并行聯接都輸出相同的信號，即相應處理單元的信號，信號的大小不因分支的多少而變化。18醫學ppt人工神經網絡的概念人工神經網絡是一個并行、分布處理結構，它由人工神經網絡的概念處理單元的輸出信號可以是任何需要的數學模型，每個處理單元中進行的操作必須是完全局部的。也就是說，它必須僅僅依賴于經過輸入聯接到達處理單元的所有輸入信號的當前值和存儲在處理單元局部內存中的值。19醫學ppt人工神經網絡的概念處理單元的輸出信號可以是任何需要的數學模型人工神經網絡的概念強調：①并行、分布處理結構；②一個處理單元的輸出可以被任意分枝，且

大小不變；③輸出信號可以是任意的數學模型；④處理單元完全的局部操作20醫學ppt2022/12/10人工神經網絡的概念強調：20醫學ppt2022/12/10人工神經網絡的概念定義(2)Rumellhart，McClelland，Hinton21醫學ppt人工神經網絡的概念定義(2)Rumellhart，McCl人工神經網絡的概念1）

一組處理單元（PE或AN）；2）

處理單元的激活狀態（ai）；3）

每個處理單元的輸出函數（fi）；4）

處理單元之間的聯接模式；5）

傳遞規則（∑wijoi）；6）

把處理單元的輸入及當前狀態結合起來產生激

活值的激活規則（Fi）；7）

通過經驗修改聯接強度的學習規則；8）

系統運行的環境（樣本集合）。22醫學ppt人工神經網絡的概念1）

一組處理單元（PE或AN）；22醫人工神經網絡的概念Simpson（1987年）人工神經網絡是一個非線性的有向圖，圖中含有可以通過改變權大小來存放模式的加權邊，并且可以從不完整的或未知的輸入找到模式。23醫學ppt2022/12/10人工神經網絡的概念Simpson（1987年）23醫學ppt什么是神經網絡由多個非常簡單的處理單元彼此按某種方式相互連接而形成的計算系統，該系統是靠其狀態對外部輸入信息的動態響應來處理信息的。一種由許多簡單的并行工作的處理單元組成的系統，其功能取決于網絡的結構、連接強度以及其各單元的處理方式是一種旨在模仿人腦結構及其功能的信息處理系統24醫學ppt什么是神經網絡由多個非常簡單的處理單元彼此按某種方式相互連接神經網絡的計算能力有以下優點：(1)大規模并行分布式結構(2)神經網絡學習能力以及由此而來的泛化能力。泛化是指神經網絡對不在訓練（學習）集中的數據可以產生合理的輸出神經網絡的優點25醫學ppt神經網絡的計算能力有以下優點：神經網絡的優點25醫學ppt非線性

人工神經網絡可以是線性的也可以是非線性的，一個由非線性神經元組成的神經網絡自身是非線性的輸入輸出映射

每個樣本由一個惟一的輸入信號和相應期望響應組成。從一個訓練集中隨機選取一個樣本給網絡，網絡就調整它的突觸權值（自由參數），以最小化期望響應和由輸入信號以適當的統計準則產生的實際響應之間的偏差。神經網絡的性質和能力26醫學ppt非線性

人工神經網絡可以是線性的也可以是非線性適應性

神經網絡具有調整自身突觸權值以適應外界變化的能力。VLSI(超大規模集成)實現

神經網絡的大規模并行性使它具有快速處理某些任務的潛在能力，適用于VLSI技術實現。神經生物類比

神經網絡是由對人腦的類比引發的，可以用神經生物學來作為解決復雜問題的新思路。神經網絡的性質和能力27醫學ppt適應性

神經網絡具有調整自身突觸權值以適應外界變化的能力神經網絡的分類從結構分類前饋神經網絡(FeedforwardNeuralNetwork)

反饋神經網絡(FeedbackNeuralNetwork)從學習方式分類有教師學習無教師學習28醫學ppt神經網絡的分類從結構分類28醫學ppt有教師學習事先有一批正確的輸入輸出數據對，將輸入數據加載到網絡輸入端后，把網絡的實際響應輸出與正確（期望的）輸出相比較得到誤差。根據誤差的情況修正各連接權，使網絡朝著正確響應的方向不斷變化下去。直到實際響應的輸出與期望的輸出之差在允許范圍之內，這種學習方法通稱為誤差修正算法。典型的有誤差反向傳播(BackPropagation,簡寫為BP)算法。29醫學ppt有教師學習事先有一批正確的輸入輸出數據對，將輸入數據加載到網無教師學習自組織學習：使網絡具有某種“記憶”能力，以至形成“條件反射”。當曾經學習過的或相似的刺激加入后，輸出端便按權矩陣產生相應的輸出。如自組織映射(SelfOrganizationMapping,簡寫為SOM)算法。無監督競爭學習：將處理單元劃分為幾個競爭塊。在不同的塊之間有刺激連接，而同一塊的不同節點之間有抑制連接，從而當外界對不同塊的一個單元施加刺激后，將激活不同塊中互聯最強的一組單元，得到對該刺激的一個整體回憶。30醫學ppt無教師學習自組織學習：使網絡具有某種“記憶”能力，以至形成“神經網絡發展的四個時期啟蒙時期（1890～1969）低潮時期（1969～1982）復興時期（1982～1986）高潮時期（1987～）

從19世紀末開始神經網絡的發展歷史，可以看出它與神經生理學、數學、電子學、計算機科學以及人工智能學之間的聯系。人工神經網絡的研究歷史31醫學ppt神經網絡發展的四個時期從19世紀末開始神經網絡1890年，美國心理學家WilliamJames發表了第一部詳細論述人腦結構及功能的專著《心理學原理》(PrinciplesofPsychology)，對相關學習、聯想記憶的基本原理做了開創性研究。啟蒙時期32醫學ppt1890年，美國心理學家WilliamJames發表了第一啟蒙時期1943，心理學家麥克洛奇(McCulloch)和數理邏輯學家皮茲(Pitts)從信息處理的角度出發，提出了形似神經元的著名的閾值加權和模型，簡稱為M-P模型。發表于數學生物物理學會刊《BulletinofMethematicalBiophysics》，從此開創了神經科學理論的新時代。33醫學ppt啟蒙時期1943，心理學家麥克洛奇(McCulloch)和數啟蒙時期這種單個神經元模型功能較弱，但連接而成的網絡可以實現邏輯運算，包括三種基本運算：邏輯乘法(又稱“與”運算)、邏輯加法(又稱“或”運算)和邏輯否定(又稱“非”運算)。它開創了神經網絡模型的理論研究，為各種神經元模型及網絡模型的研究打下了基礎。34醫學ppt2022/12/10啟蒙時期這種單個神經元模型功能較弱，但連接而成的網絡可以實現啟蒙時期1949年，心理學家赫布（Hebb）在《行為構成》（OrganizationofBehavior）一書中提出了連接權訓練算法，即Hebb算法。35醫學ppt啟蒙時期1949年，心理學家赫布（Hebb）在《行為構成》（啟蒙時期Hebb提出神經元之間突觸聯系強度可變的假設。他認為學習過程是在突觸上發生的，突觸的聯系強度隨其前后神經元的活動而變化。根據這一假說提出了改變神經元連接強度的Hebb規則。它對以后人工神經網絡的結構及算法都有很大影響。Hebb的學習算法在不少人工神經網絡中應用。36醫學ppt2022/12/10啟蒙時期Hebb提出神經元之間突觸聯系強度可變的假設。他認為啟蒙時期1957年，羅森布蘭特(Rosenblatt)提出了感知器(Perception)的概念，試圖模擬人腦的感知學習能力。37醫學ppt啟蒙時期1957年，羅森布蘭特(Rosenblatt)提出了啟蒙時期Rosenblatt提出的感知器模型，第一次把神經網絡的研究付諸工程實踐。這是一種學習和自組織的心理學模型，它基本上符合神經生理學的知識，模型的學習環境是有噪聲的，網絡構造中存在隨機連接，這符合動物學習的自然環境。這是第一個真正的人工神經網絡，他給出了兩層感知器的收斂定理。后來的一大類神經網絡模型都是感知器模型的變形。38醫學ppt啟蒙時期Rosenblatt提出的感知器模型，第一次把神經網啟蒙時期1962年，韋德羅（Widrow）和胡佛（Hoff）提出了自適應線性單元（Adaline），這是一個連續取值的線性網絡。TedHoffBernardWidrow39醫學ppt啟蒙時期1962年，韋德羅（Widrow）和胡佛（Hoff）啟蒙時期MarvinMinsky，FrankRosenblatt，BernardWidrow等為代表人物，代表作是單級感知器(Perceptron)?？捎秒娮泳€路模擬。人們樂觀地認為幾乎已經找到了智能的關鍵。許多部門都開始大批地投入此項研究，希望盡快占領制高點。40醫學ppt2022/12/10啟蒙時期MarvinMinsky，FrankRosenb低潮時期1969年，人工神經網絡的創始人之一明斯基（Minsky）和佩珀特（Papert）發表了《感知器》一書，對感知器的能力表示了懷疑態度，使神經網絡的研究受到了影響，神經網絡的研究從此走向低谷。41醫學ppt低潮時期1969年，人工神經網絡的創始人之一明斯基（Mins低潮時期60年代末，美國著名人工智能學者Minsky和Papart對Rosenblatt的工作進行了深入的研究，寫了很有影響的《感知器》一書，指出感知器的處理能力有限，單層感知器只能作線性劃分，對于非線性或其他分類會遇到很大的困難。這時應采用含有隱單元的多層神經網絡，但引入隱單元后找到一個有效的學習算法非常困難，Minsky斷言這種感知器無科學研究價值可言，包括多層的也沒有什么意義。42醫學ppt2022/12/10低潮時期60年代末，美國著名人工智能學者Minsky和Pap低潮時期匯編語言中xoreax,eax1

xor

1

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因為1和1相同

0

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因為0和0相同

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因為1和0不同初始化清0。速度比賦值快。43醫學ppt低潮時期匯編語言中xoreax,低潮時期一、交換兩個整數的值而不必用第三個參數二、奇偶判斷三、格雷碼(Graycode)

格雷碼(Graycode)是由貝爾實驗室的FrankGray在1940年提出，用于在PCM(PusleCodeModulation)方法傳送訊號時防止出錯。四、奇數分頻電路44醫學ppt低潮時期一、交換兩個整數的值而不必用第三個參數44醫學ppt低潮時期這個結論對當時的神經網絡研究無疑是一個沉重的打擊，客觀上對神經網絡的研究起了一定的消極作用。同時當時的微電子技術也無法為神經網絡的研究提供有效的技術保障。故在其后的十幾年內，從事神經網絡研究的人數及經費支持大大下降，神經網絡研究處于低潮。45醫學ppt2022/12/10低潮時期這個結論對當時的神經網絡研究無疑是一個沉重的打擊，客低潮時期然而在此期間，仍有為數不多的學者致力于神經網絡的研究，1969年Grossberg等提出了自適應共振理論模型。1972年Kohenen提出自組織映射的理論模型，并稱神經網絡為聯想存貯器。所有這些理論為神經網絡的進一步發展奠定了理論基礎。46醫學ppt2022/12/10低潮時期然而在此期間，仍有為數不多的學者致力于神經網絡的研究低潮時期1969年，美國學者格諾斯博格（Grossberg）和卡普特爾（Carperter）提出了自適應共振理論（ART）模型。47醫學ppt低潮時期1969年，美國學者格諾斯博格（Grossberg）低潮時期ART競爭神經網絡見到一個人。如果我們認識這個人，我們馬上就能知道認識他！該怎么理解呢？其實，大腦已經存在了這個人的面孔的印象，看到這個人，我們的大腦有個搜索對比的過程或者說是回憶的過程，如果能夠搜索到（回憶），那么恭喜你，你認出這個人了…相反，如果這個人是陌生人，大腦慘了，搜索了半天，沒有搜到（回憶），罷工了，不認識，還是陌生人，不要生氣，大腦沒有罷工，它已默默將這個人的面孔存儲起來了！如果你后續跟這個人還有更多聯系的話，比如再見面或者一起說話、交往，大腦對這個人的記憶會逐漸加強！實際生活中，我們會有對某個人好像在哪兒見過面的感覺，其實這種感覺正是大腦對這個人的記憶還不夠強烈所產生的！48醫學ppt低潮時期ART競爭神經網絡48醫學ppt低潮時期1972年，芬蘭學者克豪南（Kohonen）提出了自組織映射（SOM）理論。49醫學ppt低潮時期1972年，芬蘭學者克豪南（Kohonen）提出了自低潮時期腦科學的研究表明，人類大腦皮層中的細胞群存在著廣泛地自組織現象。處于不同區域的神經元具有不同的功能，它們具有不同特征的輸入信息模式，對不同感官輸入模式的輸入信號具有敏感性，從而形成大腦中各種不同的感知路徑。并且這種神經元所具有的特性不是完全來自生物遺傳，而是很大程度上依賴于后天的學習和訓練。50醫學ppt低潮時期腦科學的研究表明，人類大腦皮層中的細胞群存在著廣泛地低潮時期自組織映射網絡(Self-OrganizingFeatureMaps，SOM)就是根據這種理論而提出的，現在已成為應用最為廣泛的自組織神經網絡方法。Kohonen認為處于空間中不同區域的神經元有不同的分工,當一個神經網絡接受外界輸入模式時,將會分為不同的反應區域,各區域對輸入模式具有不同的響應特征。這種網絡模擬大腦神經系統自組織特征映射的功能。它是一種競爭型神經網絡，采用無監督學習算法進行網絡訓練，此網絡廣泛地應用于樣本分類、排序和樣本檢測方面。51醫學ppt低潮時期自組織映射網絡(Self-OrganizingFe低潮時期1979年，福島邦彥（Fukushima）提出了認知機（Necognitron）理論。認知機(Neocognitron)由Fukushima于1972年提出，是迄今為止結構最復雜的多層網絡，通過無導師學習，具有選擇性注意能力，對樣品的平穩、旋轉不敏感。缺點是參數不易選擇。主要用于字符識別。52醫學ppt低潮時期1979年，福島邦彥（Fukushima）提出了認知低潮時期1977，神經心理學家安德森（Anderson）提出了BSB(Brain-State-in-a-Box)模型。BSB模型是一種結點之間存在橫向連接和結點自反饋的單層網絡，可用最自聯想離鄰近分類器，并可存儲任何模擬向量模式。53醫學ppt低潮時期1977，神經心理學家安德森（Anderson）提出低潮時期1974，韋伯斯（Werbos）提出了BP理論，為神經網絡的發展奠定了基礎。54醫學ppt低潮時期1974，韋伯斯（Werbos）提出了BP理論，為神復興時期1982年，美國加州工程學院物理學家Hopfield在美國科學院院刊上發表論文，提出了一個用于聯想記憶及優化計算的新途徑—Hopfield模型,。55醫學ppt復興時期1982年，美國加州工程學院物理學家Hopfield復興時期1982年，J.Hopfield提出循環網絡用Lyapunov函數作為網絡性能判定的能量函數，建立ANN穩定性的判別依據闡明了ANN與動力學的關系用非線性動力學的方法來研究ANN的特性指出信息被存放在網絡中神經元的聯接上56醫學ppt復興時期1982年，J.Hopfield提出循環網絡56醫復興時期1984年對Hopfield模型進行修改，提出了利用模擬電路的基礎元件構成了人工神經網絡的硬件原理模型，為實現硬件奠定了基礎。1985年Hopfield和Tank提出用神經網絡解決TSP組合優化問題。57醫學ppt復興時期1984年對Hopfield模型進行修改，提出了利用復興時期Hopfield模型的動作原理是：

只要由神經元興奮的算法和神經元之間結合強度所決定的神經網絡的狀態在適當給定的興奮模式下尚未達到穩定，那么該狀態就會一直變化下去，直到預先定義的一個必定減小的能量函數達到極小值時，狀態才達到穩定而不再變化。58醫學ppt復興時期Hopfield模型的動作原理是：

只要由神經元興復興時期1984年，Hopfield設計并研制了他提出的神經網絡模型的電路，并指出網絡中的每一個神經元可以用運算放大器來實現。他同時進行了神經網絡應用研究，成功解決了旅行商（TSP）問題，引起世人震驚。這些成果使對神經網絡的研究重新進入了一個新的興盛時期。59醫學ppt復興時期1984年，Hopfield設計并研制了他提出的神經復興時期1985年，UCSD的Sejnowsky、Rumelhart、Hinton等人所在的并行分布處理（PDP）小組的研究者在Hopfield網絡中引入了隨機機制，提出所謂的Boltzmann機。60醫學ppt復興時期1985年，UCSD的Sejnowsky、Rumel復興時期1986年，Rumelhart和McClelland提出了多層網絡學習的誤差反向傳播學習算法（BP算法），較好地解決了多層網絡的學習問題。61醫學ppt復興時期1986年，Rumelhart和McClelland歷史總結神經網絡的研究已有50多年的歷史，它的發展道路是曲折的，幾經興衰，目前已在許多領域得到了成功的應用。62醫學ppt2022/12/10歷史總結神經網絡的研究已有50多年的歷史，它的發展道路是曲折歷史總結上世紀40年代興奮與抑制型神經元模型（Mcculloch，Pitts）神經元連接強度的修改規則（Hebb）上世紀50年代、60年代感知機（Rosenblatt）和自適應性元件（Widrow）上世紀70年代Perceptron一書出版（Minsky和Papert）研究處于低潮上世紀80年代后Rumelhart，Mcclelland以及Hopfield等取得突破性進展63醫學ppt歷史總結上世紀40年代63醫學ppt(1)開發現有模型的應用，并在應用中根據實際運行情況對模型、算法加以改造，以提高網絡的訓練速度和運行的準確度。(2)充分發揮兩種技術各自的優勢是一個有效方法(3)希望在理論上尋找新的突破，建立新的專用/通用模型和算法。(4)進一步對生物神經系統進行研究，不斷地豐富對人腦的認識。新時期研究熱點問題64醫學ppt(1)開發現有模型的應用，并在應用中根據實際運行情況對模型、理論方面支持向量機和核方法(SVMandKernelMethods)圖模型(GraphicalModels)

統計學習方法(StatisticalLearningAlgorithm)

高斯過程（GaussianProcess)

泛化問題和模型選擇

(GeneralizationandModelSelection)

貝葉斯學習(BayesianLearning)

遞歸神經網絡(RecurrentNeuralNetworks)等新時期研究熱點問題65醫學ppt理論方面新時期研究熱點問題65醫學ppt實際應用

圖象處理(ImageProcessing)

人臉識別(FaceRecognition)

語音信號處理(VoiceProcessing)

時間序列分析(TimeSeriesAnalysis)

機器人控制(RobotControl)等

新時期研究熱點問題66醫學ppt實際應用新時期研究熱點問題66醫學ppt國家自然科學基金資助2006年有42項研究課題2005年有40項研究課題2004年有32項研究課題2003年有26項研究課題2002年有26項研究課題2001年有18項研究課題2000年有20項研究課題1999年有22項研究課題神經網絡研究的比重逐年增加，已經引起越來越多的國內學者的關注，并成為信息學科的一個研究熱點和重點。

67醫學ppt國家自然科學基金資助2006年有42項研究課題神經網絡研究的1988年，《NeuralNetworks》創刊1990年，《IEEETransactionsonNeuralNetworks》創刊

國際學術期刊68醫學ppt1988年，《NeuralNetworks》創刊國際學術期《IEEETrans.onNeuralNetworks》69醫學ppt《IEEETrans.onNeuralNetwork《NeuralNetworks》70醫學ppt《NeuralNetworks》70醫學ppt主要內容第一章：引論智能的概念、智能系統的特點及其描述基本模型，人工神經網絡的特點、發展歷史、及其應用領域。

71醫學ppt主要內容第一章：引論71醫學ppt主要內容第二章神經元模型和網絡結構生物神經網絡模型，人工神經元模型與典型的激勵函數；人工神經網絡的基本拓撲特性，存儲類型及映象。72醫學ppt主要內容第二章神經元模型和網絡結構72醫學ppt主要內容第三章感知器感知器與人工神經網絡的早期發展；單層網能解決線性可分問題，而無法解決線形不可分問題，要想解決這一問題，必須引入多層網；Hebb學習律，Delta規則，感知器的訓練算法73醫學ppt主要內容第三章感知器73醫學ppt主要內容第四章線性神經網絡和LMS算法自適應線性神經元ADALINE(AdaptiveLinearNeuron),它是線性神經網絡最早的典型代表,其學習算法稱之為LMS(leastmeansquares最小均方差)算法或Widrow-Hoff學習規則。74醫學ppt主要內容第四章線性神經網絡和LMS算法74醫學ppt主要內容第五章BP神經網絡BP（ＥrrorBackpropagation）網絡的構成及其訓練過程；隱藏層權調整方法的直觀分析，BP訓練算法中使用的Delta規則（最速下降法）的理論推導；算法的收斂速度及其改進討論；BP網絡中的幾個重要問題。75醫學ppt主要內容第五章BP神經網絡75醫學ppt主要內容第六章Hopfield網絡

離散型Hopfield網絡和連續性Hopfield網絡，Hopfield網絡是以電路方式提出的反饋網絡；可用于聯想記憶和優化計算；用能量函數評價網絡的穩定性；可用于求解組合優化問題(TSP問題)。76醫學ppt主要內容第六章Hopfield網絡76醫學ppt主要內容第七章Boltzmann機網絡

Boltzmann機將模擬退火算法引入Hopfield網絡，可以利用模擬退火的優點跳出局部最優，而達到全局最優化。學習以統計學和概率方法研究隨機神經網絡。77醫學ppt主要內容第七章Boltzmann機網絡77醫學ppt主要內容第八章自適應共振理論人腦的穩定性與可塑性問題；ART模型的總體結構與分塊描述；比較層與識別層之間的兩個聯接矩陣的初始化，識別過程與比較過程，查找的實現；訓練討論。78醫學ppt2022/12/10主要內容第八章自適應共振理論78醫學ppt2022/12神經網絡的基本特征神經網絡的特征歸納為結構特征和能力特征。1.結構特征——并行處理、分布式存儲與容錯性2.能力特征——自學習、自組織與自適應性79醫學ppt神經網絡的基本特征神經網絡的特征歸納為結構特征和能力特征。7學習能力(Learning)

人工神經網絡可以根據所在的環境去改變它的行為自相聯的網絡異相聯的網絡：它在接受樣本集合A時，可以抽取集合A中輸入數據與輸出數據之間的映射關系?！俺橄蟆惫δ堋２煌娜斯ど窠浘W絡模型，有不同的學習/訓練算法80醫學ppt2022/12/10學習能力(Learning)人工神經網絡可以根據所在的環境基本特征的自動提取由于其運算的不精確性，表現成“去噪音、容殘缺”的能力，利用這種不精確性，比較自然地實現模式的自動分類。泛化（Generalization）能力與抽象能力81醫學ppt2022/12/10基本特征的自動提取由于其運算的不精確性，表現成“去噪音、容神經網絡的基本功能聯想記憶由于神經網絡具有分布存儲信息和并行計算的性能，因此它具有對外界刺激信息和輸入模式進行聯想記憶的能力。這種能力是通過神經元之間的協同結構以及信息處理的集體行為實現的。神經網絡是通過其突觸權值和連接結構來表達信息的記憶。這種分布式存儲使得神經網絡能存儲較多的復雜模式和恢復記憶的信息。82醫學ppt神經網絡的基本功能聯想記憶由于神經網絡具有分布存儲信息和聯想記憶自聯想記憶網絡中預先存儲（記憶）多種模式信息，當輸入某個已存儲模式的部分信息或帶有噪聲干擾的信息時，網絡能通過動態聯想過程回憶起該模式的全部信息。神經網絡的基本功能83醫學ppt聯想記憶自聯想記憶神經網絡的基本功能83醫學ppt異聯想記憶網絡中預先存儲了多個模式對，每一對模式均由兩部分組成，當輸入某個模式對的一部分時，即使輸入信息是殘缺的或迭加了噪聲，網絡也能回憶起與其對應的另一部分。聯想記憶神經網絡的基本功能84醫學ppt異聯想記憶聯想記憶神經網絡的基本功能84醫學ppt神經網絡的基本功能85醫學ppt神經網絡的基本功能85醫學ppt神經網絡的基本功能非線性映射

設計合理的神經網絡通過對系統輸入輸出樣本對進行自動學習，能夠以任意精度逼近任意復雜的非線性映射。86醫學ppt神經網絡的基本功能非線性映射設計合理的神經網神經網絡的基本功能非線性映射87醫學ppt神經網絡的基本功能非線性映射87醫學ppt神經網絡的基本功能分類與辨識

對輸入樣本的分類實際上是在樣本空間找出符合分類要求的分割區域，每個區域內的樣本屬于一類。88醫學ppt神經網絡的基本功能分類與辨識對輸入樣本的分類實神經網絡的基本功能優化計算

指在已知的約束條件下，尋找一組參數組合，使由該組合確定的目標函數達到最小值。89醫學ppt神經網絡的基本功能優化計算指在已知的約束條件神經網絡的基本功能知識處理

神經網絡的知識抽取能力使其能夠在沒有任何先驗知識的情況下自動從輸入數據中提取特征，發現規律，并通過自組織過程加強自身，構建適合于表達所發現的規律。90醫學ppt神經網絡的基本功能知識處理神經網絡的知識抽取能力信號處理神經網絡廣泛用于自適應信號處理（自適應濾波、時間序列預測等）和非線性信號處理（非線性濾波、非線性預測等）模式識別模式識別涉及模式的預處理變換和將一種模式映射轉為其他類型的操作。神經網絡在這兩個方面都有許多成功的應用，例如對圖象、語音的處理以及手寫字的識別等。ANN應用領域—信息領域91醫學ppt信號處理ANN應用領域—信息領域91醫學ppt數據壓縮神經網絡可以對待傳送（或待存儲）的數據提取模式特征，只將該特征傳出（或存儲），接收（或使用）時再將其轉換為原始模式。ANN應用領域—信息領域92醫學ppt數據壓縮ANN應用領域—信息領域92醫學ppt汽車工程神經網絡已經成功應用于擋位選擇系統、剎車智能控制系統以及柴油機燃燒系統中。軍事工程神經網絡已應用于飛行器的跟蹤、水下潛艇位置分析、密碼學等軍事領域。化學工程神經網絡在制藥、生物化學、化學工程領域取得了不少成果。例如，譜分析、化學反應生成物的鑒定等。ANN應用領域—工程領域93醫學ppt汽車工程ANN應用領域—工程領域93醫學ppt水利工程水力發電過程辨識和控制、河川徑流預測、河流水質分類、水資源規劃等實際問題中都有神經網絡的應用。ANN應用領域—工程領域94醫學ppt水利工程ANN應用領域—工程領域94醫學ppt檢測數據分析利用神經網絡多道腦電棘波檢測系統可用來提供腦電棘波的實時檢測和癲癇的預報。生物活性研究用神經網絡對生物學檢測數據進行分析，可提取致癌物的分子結構特征，建立分子結構和致癌活性之間的定量關系，并對分子致癌活性進行預報。醫學專家系統利用神經網絡學習功能、聯想記憶功能和分布式并行信息處理功能，來解決醫學專家系統中的知識表示、獲取和并行推理等問題。ANN應用領域—醫學領域95醫學ppt檢測數據分析ANN應用領域—醫學領域95醫學ppt信貸分析神經網絡評價系統將公司貸款申請表中的關鍵數據編碼為輸入向量，將實際的信用情況作為輸出評價，用數以千計的歷史數據對網絡進行訓練后，可給出準確的評價結果。市場預測神經網絡的市場預測已經廣泛應用于股票和期貨價格的預測中。ANN應用領域—經濟學領域96醫學ppt信貸分析ANN應用領域—經濟學領域96醫學ppt自動控制是上世紀中形成和發展起來的一門新興學科，它是一門涉及到諸如數學、計算機、信息、電工、電子等眾多領域的交叉學科。它的應用和影響，已經遍及很多的技術和社會科學領域。在自動控制發展的過程中，計算機科學一直對它產生著巨大的影響。隨著科學技術的發展，對控制系統智能化的要求也越來越高。人工神經網絡與自動控制97醫學ppt自動控制是上世紀中形成和發展起來的一門新興學科，它是一門涉及神經網絡的應用已經滲透到自動化控制領域的各個方面，包括系統辨識、系統控制、優化算法以及控制系統的故障診斷與容錯控制等。系統辨識傳統的辨識方法，對于一般的非線性系統的辨識是很困難的，而神經網絡卻為此提供了一個有力的工具。與傳統的基于算法的辨識方法相比，神經網絡系統辨識具有如下特點：

(1)由于神經網絡可以任意精度逼近非線性函數，故它可以為非線性系統的辨識提供一個通用的模式人工神經網絡與自動控制98醫學ppt神經網絡的應用已經滲透到自動化控制領域的各個方面，包括系統辨

(2)神經網絡系統辨識是非算法式的，神經網絡本身就是辨識模型，其可調參數反映在網絡內部的連接權上。不需要建立以實際系統數學模型為基礎的辨識格式，故可以省去辨識前對系統建模這一步驟。

(3)神經網絡作為實際系統的辨識模型，實際上也是系統的一個物理實現，可應用于在線控制。人工神經網絡與自動控制99醫學ppt(2)神經網絡系統辨識是非算法式的，神經網絡本身就是辨神經控制器控制器在實施控制系統中起著大腦的作用神經網絡具有自學習和自適應的等智能特點，非常適合做控制器。對于復雜的非線性系統，神經控制器所能達到的控制效果往往明顯好于常規控制器。故障診斷與容錯控制神經網絡故障診斷與容錯控制有兩種途徑：一種是在傳統的方法中使用神經網絡；另一種是用神經網絡直接構成具有容錯能力的控制器。人工神經網絡與自動控制100醫學ppt神經控制器人工神經網絡與自動控制100醫學ppt《機器學習》

T.M.Mitchell駕駛汽車的人工神經網絡101醫學ppt《機器學習》

T.M.Mitchell駕駛汽車的人工神經人臉識別的人工神經網絡102醫學ppt人臉識別的人工神經網絡102醫學ppt手寫數字識別的人工神經網絡103醫學ppt手寫數字識別的人工神經網絡103醫學ppt神經網絡的收斂性和穩定性問題在逼近非線性函數問題上，神經網絡的現有理論只解決了存在性問題神經網絡的學習速度一般比較慢，為滿足實時控制的需要，必須予以解決對于控制器和辨識器，如何選擇合適的神經網絡模型與確定的結構，尚無理論指導難點問題104醫學ppt神經網絡的收斂性和穩定性問題難點問題104醫學ppt參考書目105醫學ppt參考書目105醫學ppt參考書目106醫學ppt參考書目106醫學ppt參考書目SimonHaykin著,葉世偉,史忠植譯.神經網絡原理.機械工業出版社,2004GeorgeF.Luger著,史忠植等譯.人工智能——復雜問題求解的結構和策略.機械工業出版社,中信出版社蔣宗禮.人工神經網絡導論.高等教育出版社，2001胡守仁，余少博，戴葵.神經網絡導論.國防科技大學出版社，1993韓力群.人工神經網絡理論、設計及應用.化學工業出版社，2002王旭，王宏，王文輝.人工神經元網絡原理與應用.東北大學出版社，2000徐麗娜.神經網絡控制.哈爾濱工業大學出版社，1999閻平凡，張長水.人工神經網絡與模擬進化計算.清華大學出版社，107醫學ppt參考書目SimonHaykin著,葉世偉,史忠植譯.著名學者Prof.MichaelI.Jordan美國加州大學伯克利分校獲加州大學博士學位研究方向:圖模型、變分方法、機器學習等。曾在麻省理工學院工作11年。已發表200多篇科技論文。國際上許多神經網絡和機器學習方面的專家都曾師從Jordan教授，包括香港中文大學的徐雷教授。108醫學ppt著名學者Prof.MichaelI.Jordan108著名學者Prof.BernhardScholkopf德國MaxPlanck生物控制論研究院1997年獲柏林科技大學博士學位

研究方向:機器學習、感知器、支持向量機和核方法。Scholkopf教授是國際著名雜志JournalofMachineLearningResearch、IEEETrans.OnPatternAnalysisandMachineIntelligence,和InternationalJournalofComputerVision編輯委員會成員。

109醫學ppt著名學者Prof.BernhardScholkopf10著名學者Prof.LawrenceSaul加州大學圣地牙哥分校1994年獲麻省理工學院博士學位研究方向：機器學習、模式識別、神經網絡、語音處理等。Saul教授的高維數據的分析方法和可視化、非線性維數化簡已被應用于很多實際科學和工程領域。他發表文章的引用率已經進入計算機科學的前1%，另外他也是著名國際期刊JournalofMachineLearningResearch編委會成員和發起人之一。110醫學ppt著名學者Prof.LawrenceSaul110醫學pp著名學者Prof.YoshuaBengio加拿大蒙特利爾大學1991年獲加拿大麥基爾大學博士學位研究方向:多層感知機、核方法、遞歸神經網絡等

Bengio教授是IEEETransactionsonNeuralNetworks、JournalofMachineLearning、NeuralComputingSurveys的編委。值得一提的是Bengio教授在1994年的一篇著名文章中逆轉了遞歸神經網絡梯度學習算法的研究方向，極大地影響了該網絡的研究。111醫學ppt著名學者Prof.YoshuaBengio111醫學pp著名學者Prof.FrankL.Lewis

美國德克薩斯大學獲美國喬治亞技術學院博士學位研究方向:反饋系統控制、神經網絡和模糊智能控制等現任德克薩斯大學自動化與機器人研究院副院長、IEEEFellow、InternationalJournalofControl、NeuralComputingandApplications等期刊的編委。他共獲得超過6百萬美元的資助，發表174篇雜志論文，285篇會議論文，12本專著。112醫學ppt著名學者Prof.FrankL.Lewis

美國德克薩著名學者ChristopherM.Bishop

微軟劍橋研究院研究方向:模式識別，基于推理的概率方法和學習Bishop教授是美國電子學會關于應用神經計算中心的帶頭人，是劍橋大學達爾文學院的會士(Fellow)，不列顛計算機協會的會士(Fellow)和英國計算研究委員會成員。2004年當選英國皇家工程院會士(Fellow)。1995年曾出版著名專著《NeuralNetworksforPatternRecognition》。113醫學ppt著名學者ChristopherM.Bishop

微軟劍橋著名學者Prof.LeiXu(徐雷)

香港中文大學研究方向:模式識別、神經網絡、統計學習等現任香港中文大學講座教授、IEEEFellow、國際模式識別學會Fellow、歐洲科學院院士。已發表的學術論文被引用總量逾1300次，最大單篇被引用量達255(SCI)次。應邀在國際主要學術大會做大會報告/特邀報告/學術講座40余次。曾任國際神經網絡學會理事、亞太地區神經網絡學會主席、IEEE神經網絡學會計算金融學術委員會主任。

114醫學ppt著名學者Prof.LeiXu(徐雷)

香港中文大學11著名學者劉德榮教授伊利諾大學芝加哥分校1994年獲美國圣母大學博士學位研究方向:非線性動態系統、遞歸神經網絡等。劉教授是該校電機與計算機工程系和計算機科學系的終身正教授。2005年，他因在非線性動態系統和遞歸神經網絡方面作出的貢獻而被選為IEEEFellow。自1992年起,共發表40多篇國際學術雜志論文、90多篇國際會議論文，合作出版五本學術專著；擔任多個國際期刊的編委。115醫學ppt著名學者劉德榮教授115醫學ppt著名學者Prof.JunWang(王鈞)

香港中文大學1991年凱斯西儲大學博士研究方向：遞歸神經網絡和工程應用現任香港中文大學自動化與計算機輔助工程系計算智能實驗室主任。已發表120多篇期刊論文，多本書籍的11個章節的編寫，SCI引用次數超過1300次，現在擔任多個著名期刊的編委，是亞太地區神經網絡聯合會會長。2007年王鈞教授因為在遞歸神經網絡及其在優化和工程方面的應用的突出成績被評為IEEEFellow。116醫學ppt著名學者Prof.JunWang(王鈞)

香港中文大學ThankYou!117ThankYou!117張凱副教授武漢科技大學計算機學院人工神經網絡

(ArtificalNeuralNetwork)118張凱副教授武漢科技大學計算機學院人工神經網第一章神經網絡概述1.人工智能與神經網絡2.人工神經網絡的基本概念3.人工神經網絡研究的歷史4.人工神經網絡的應用領域119醫學ppt第一章神經網絡概述1.人工智能與神經網絡2.人工神經網人工智能人工智能（ArtificialIntelligence，簡記為AI）最初在1956年被引入。它研究怎樣讓計算機模仿人腦從事推理、設計、思考、學習等思維活動，以解決和處理較復雜的問題。120醫學ppt人工智能人工智能（ArtificialIntellige智能的概念智能是個體有目的的行為，合理的思維，以及有效的適應環境的綜合能力。智能是個體認識客觀事物和運用知識解決問題的能力。人類個體的智能是一種綜合能力。研究人工智能的目的

模擬人的智能，將人類從復雜的腦力勞動中解脫出來121醫學ppt智能的概念智能是個體有目的的行為，合理的思維，以及有效的適應感覺器官神經系統認知效應器官外部世界決策神經系統思維器官典型的“智力生成過程”122醫學ppt感覺器官神經系統認知效應器官外部世界決策神經系統思維器官典型信息獲取信息傳遞信息認知信息執行外部世界信息再生信息傳遞認識論信息知識智能策略狹義智能本體論信息認識論信息智能策略智能行為人類智力的信息本質123醫學ppt信息獲取信息傳遞信息認知信息執行外部世界信息再生信息傳遞認識人工智能1.感知與認識客觀事物、客觀世界和自我的能力2.通過學習取得經驗與積累知識的能力3.理解知識，運用知識和經驗分析、解決問題的能力4.聯想、推理、判斷、決策的能力5.運用語言進行抽象、概括的能力6.發現、發明、創造、創新的能力7.實時、迅速、合理地應付復雜環境的能力8.預測、洞察事物發展變化的能力124醫學ppt人工智能1.感知與認識客觀事物、客觀世界和自我的能力7醫學p人工神經網絡的提出智能可以包含8個方面感知與認識客觀事物、客觀世界和自我的能力感知是智能的基礎——最基本的能力通過學習取得經驗與積累知識的能力這是人類在世界中能夠不斷發展的最基本能力。理解知識，運用知識和經驗分析、解決問題的能力這一能力可以算作是智能的高級形式。是人類對世界進行適當的改造，推動社會不斷發展的基本能力。125醫學ppt人工神經網絡的提出智能可以包含8個方面8醫學ppt人工神經網絡的提出聯想、推理、判斷、決策語言的能力這是智能的高級形式的又一方面。預測和認識“主動”和“被動”之分。聯想、推理、判斷、決策的能力是“主動”的基礎。運用進行抽象、概括的能力上述這5種能力，被認為是人類智能最為基本的能力126醫學ppt2022/12/10人工神經網絡的提出聯想、推理、判斷、決策語言的能力9醫學pp人工神經網絡的提出作為5種能力綜合表現形式的3種能力發現、發明、創造、創新的能力實時、迅速、合理地應付復雜環境的能力預測、洞察事物發展、變化的能力127醫學ppt2022/12/10人工神經網絡的提出作為5種能力綜合表現形式的3種能力10醫學人工神經網絡從以下四個方面去模擬人的智能行為1.物理結構：人工神經元將模擬生物神經元的功能2.計算模擬：人腦的神經元有局部計算和存儲的功能，通過連接構成一個系統。人工神經網絡中也有大量有局部處理能力的神經元，也能夠將信息進行大規模并行處理3.存儲與操作：人腦和人工神經網絡都是通過神經元的連接強度來實現記憶存儲功能，同時為概括、類比、推廣提供有力的支持4.訓練：同人腦一樣，人工神經網絡將根據自己的結構特性，使用不同的訓練、學習過程，自動從實踐中獲得相關知識人工智能128醫學ppt人工神經網絡從以下四個方面去模擬人的智能行為1.物理結構：生物神經元及其網絡129醫學ppt生物神經元及其網絡12醫學ppt生物神經元及其網絡130醫學ppt生物神經元及其網絡13醫學ppt生物神經元及其網絡131醫學ppt生物神經元及其網絡14醫學ppt人工神經元及其網絡132醫學ppt人工神經元及其網絡15醫學ppt人工神經元及其網絡133醫學ppt人工神經元及其網絡16醫學ppt人工神經網絡的概念定義(1)Hecht—Nielsen（1988年）134醫學ppt2022/12/10人工神經網絡的概念定義(1)Hecht—Nielsen（1人工神經網絡的概念人工神經網絡是一個并行、分布處理結構，它由處理單元及其稱為聯接的無向訊號通道互連而成。這些處理單元（PE—ProcessingElement）具有局部內存，并可以完成局部操作。每個處理單元有一個單一的輸出聯接，這個輸出可以根據需要被分枝成希望個數的許多并行聯接，且這些并行聯接都輸出相同的信號，即相應處理單元的信號，信號的大小不因分支的多少而變化。135醫學ppt人工神經網絡的概念人工神經網絡是一個并行、分布處理結構，它由人工神經網絡的概念處理單元的輸出信號可以是任何需要的數學模型，每個處理單元中進行的操作必須是完全局部的。也就是說，它必須僅僅依賴于經過輸入聯接到達處理單元的所有輸入信號的當前值和存儲在處理單元局部內存中的值。136醫學ppt人工神經網絡的概念處理單元的輸出信號可以是任何需要的數學模型人工神經網絡的概念強調：①并行、分布處理結構；②一個處理單元的輸出可以被任意分枝，且

大小不變；③輸出信號可以是任意的數學模型；④處理單元完全的局部操作137醫學ppt2022/12/10人工神經網絡的概念強調：20醫學ppt2022/12/10人工神經網絡的概念定義(2)Rumellhart，McClelland，Hinton138醫學ppt人工神經網絡的概念定義(2)Rumellhart，McCl人工神經網絡的概念1）

一組處理單元（PE或AN）；2）

處理單元的激活狀態（ai）；3）

每個處理單元的輸出函數（fi）；4）

處理單元之間的聯接模式；5）

傳遞規則（∑wijoi）；6）

把處理單元的輸入及當前狀態結合起來產生激

活值的激活規則（Fi）；7）

通過經驗修改聯接強度的學習規則；8）

系統運行的環境（樣本集合）。139醫學ppt人工神經網絡的概念1）

一組處理單元（PE或AN）；22醫人工神經網絡的概念Simpson（1987年）人工神經網絡是一個非線性的有向圖，圖中含有可以通過改變權大小來存放模式的加權邊，并且可以從不完整的或未知的輸入找到模式。140醫學ppt2022/12/10人工神經網絡的概念Simpson（1987年）23醫學ppt什么是神經網絡由多個非常簡單的處理單元彼此按某種方式相互連接而形成的計算系統，該系統是靠其狀態對外部輸入信息的動態響應來處理信息的。一種由許多簡單的并行工作的處理單元組成的系統，其功能取決于網絡的結構、連接強度以及其各單元的處理方式是一種旨在模仿人腦結構及其功能的信息處理系統141醫學ppt什么是神經網絡由多個非常簡單的處理單元彼此按某種方式相互連接神經網絡的計算能力有以下優點：(1)大規模并行分布式結構(2)神經網絡學習能力以及由此而來的泛化能力。泛化是指神經網絡對不在訓練（學習）集中的數據可以產生合理的輸出神經網絡的優點142醫學ppt神經網絡的計算能力有以下優點：神經網絡的優點25醫學ppt非線性

人工神經網絡可以是線性的也可以是非線性的，一個由非線性神經元組成的神經網絡自身是非線性的輸入輸出映射

每個樣本由一個惟一的輸入信號和相應期望響應組成。從一個訓練集中隨機選取一個樣本給網絡，網絡就調整它的突觸權值（自由參數），以最小化期望響應和由輸入信號以適當的統計準則產生的實際響應之間的偏差。神經網絡的性質和能力143醫學ppt非線性

人工神經網絡可以是線性的也可以是非線性適應性

神經網絡具有調整自身突觸權值以適應外界變化的能力。VLSI(超大規模集成)實現

神經網絡的大規模并行性使它具有快速處理某些任務的潛在能力，適用于VLSI技術實現。神經生物類比

神經網絡是由對人腦的類比引發的，可以用神經生物學來作為解決復雜問題的新思路。神經網絡的性質和能力144醫學ppt適應性

神經網絡具有調整自身突觸權值以適應外界變化的能力神經網絡的分類從結構分類前饋神經網絡(FeedforwardNeuralNetwork)

反饋神經網絡(FeedbackNeuralNetwork)從學習方式分類有教師學習無教師學習145醫學ppt神經網絡的分類從結構分類28醫學ppt有教師學習事先有一批正確的輸入輸出數據對，將輸入數據加載到網絡輸入端后，把網絡的實際響應輸出與正確（期望的）輸出相比較得到誤差。根據誤差的情況修正各連接權，使網絡朝著正確響應的方向不斷變化下去。直到實際響應的輸出與期望的輸出之差在允許范圍之內，這種學習方法通稱為誤差修正算法。典型的有誤差反向傳播(BackPropagation,簡寫為BP)算法。146醫學ppt有教師學習事先有一批正確的輸入輸出數據對，將輸入數據加載到網無教師學習自組織學習：使網絡具有某種“記憶”能力，以至形成“條件反射”。當曾經學習過的或相似的刺激加入后，輸出端便按權矩陣產生相應的輸出。如自組織映射(SelfOrganizationMapping,簡寫為SOM)算法。無監督競爭學習：將處理單元劃分為幾個競爭塊。在不同的塊之間有刺激連接，而同一塊的不同節點之間有抑制連接，從而當外界對不同塊的一個單元施加刺激后，將激活不同塊中互聯最強的一組單元，得到對該刺激的一個整體回憶。147醫學ppt無教師學習自組織學習：使網絡具有某種“記憶”能力，以至形成“神經網絡發展的四個時期啟蒙時期（1890～1969）低潮時期（1969～1982）復興時期（1982～1986）高潮時期（1987～）

從19世紀末開始神經網絡的發展歷史，可以看出它與神經生理學、數學、電子學、計算機科學以及人工智能學之間的聯系。人工神經網絡的研究歷史148醫學ppt神經網絡發展的四個時期從19世紀末開始神經網絡1890年，美國心理學家WilliamJames發表了第一部詳細論述人腦結構及功能的專著《心理學原理》(PrinciplesofPsychology)，對相關學習、聯想記憶的基本原理做了開創性研究。啟蒙時期149醫學ppt1890年，美國心理學家WilliamJames發表了第一啟蒙時期1943，心理學家麥克洛奇(McCulloch)和數理邏輯學家皮茲(Pitts)從信息處理的角度出發，提出了形似神經元的著名的閾值加權和模型，簡稱為M-P模型。發表于數學生物物理學會刊《BulletinofMethematicalBiophysics》，從此開創了神經科學理論的新時代。150醫學ppt啟蒙時期1943，心理學家麥克洛奇(McCulloch)和數啟蒙時期這種單個神經元模型功能較弱，但連接而成的網絡可以實現邏輯運算，包括三種基本運算：邏輯乘法(又稱“與”運算)、邏輯加法(又稱“或”運算)和邏輯否定(又稱“非”運算)。它開創了神經網絡模型的理論研究，為各種神經元模型及網絡模型的研究打下了基礎。151醫學ppt2022/12/10啟蒙時期這種單個神經元模型功能較弱，但連接而成的網絡可以實現啟蒙時期1949年，心理學家赫布（Hebb）在《行為構成》（OrganizationofBehavior）一書中提出了連接權訓練算法，即Hebb算法。152醫學ppt啟蒙時期1949年，心理學家赫布（Hebb）在《行為構成》（啟蒙時期Hebb提出神經元之間突觸聯系強度可變的假設。他認為學習過程是在突觸上發生的，突觸的聯系強度隨其前后神經元的活動而變化。根據這一假說提出了改變神經元連接強度的Hebb規則。它對以后人工神經網絡的結構及算法都有很大影響。Hebb的學習算法在不少人工神經網絡中應用。153醫學ppt2022/12/10啟蒙時期Hebb提出神經元之間突觸聯系強度可變的假設。他認為啟蒙時期1957年，羅森布蘭特(Rosenblatt)提出了感知器(Perception)的概念，試圖模擬人腦的感知學習能力。154醫學ppt啟蒙時期1957年，羅森布蘭特(Rosenblatt)提出了啟蒙時期Rosenblatt提出的感知器模型，第一次把神經網絡的研究付諸工程實踐。這是一種學習和自組織的心理學模型，它基本上符合神經生理學的知識，模型的學習環境是有噪聲的，網絡構造中存在隨機連接，這符合動物學習的自然環境。這是第一個真正的人工神經網絡，他給出了兩層感知器的收斂定理。后來的一大類神經網絡模型都是感知器模型的變形。155醫學ppt啟蒙時期Rosenblatt提出的感知器模型，第一次把神經網啟蒙時期1962年，韋德羅（Widrow）和胡佛（Hoff）提出了自適應線性單元（Adaline），這是一個連續取值的線性網絡。TedHoffBernardWidrow156醫學ppt啟蒙時期1962年，韋德羅（Widrow）和胡佛（Hoff）啟蒙時期MarvinMinsky，FrankRosenblatt，BernardWidrow等為代表人物，代表作是單級感知器(Perceptron)?？捎秒娮泳€路模擬。人們樂觀地認為幾乎已經找到了智能的關鍵。許多部門都開始大批地投入此項研究，希望盡快占領制高點。157醫學ppt2022/12/10啟蒙時期MarvinMinsky，FrankRosenb低潮時期1969年，人工神經網絡的創始人之一明斯基（Minsky）和佩珀特（Papert）發表了《感知器》一書，對感知器的能力表示了懷疑態度，使神經網絡的研究受到了影響，神經網絡的研究從此走向低谷。158醫學ppt低潮時期1969年，人工神經網絡的創始人之一明斯基（Mins低潮時期60年代末，美國著名人工智能學者Minsky和Papart對Rosenblatt的工作進行了深入的研究，寫了很有影響的《感知器》一書，指出感知器的處理能力有限，單層感知器只能作線性劃分，對于非線性或其他分類會遇到很大的困難。這時應采用含有隱單元的多層神經網絡，但引入隱單元后找到一個有效的學習算法非常困難，Minsky斷言這種感知器無科學研究價值可言，包括多層的也沒有什么意義。159醫學ppt2022/12/10低潮時期60年代末，美國著名人工智能學者Minsky和Pap低潮時期匯編語言中xoreax,eax1

xor

1

=

0

因為1和1相同

0

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因為0和0相同

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因為1和0不同初始化清0。速度比賦值快。160醫學ppt低潮時期匯編語言中xoreax,低潮時期一、交換兩個整數的值而不必用第三個參數二、奇偶判斷三、格雷碼(Graycode)

格雷碼(Graycode)是由貝爾實驗室的FrankGray在1940年提出，用于在PCM(PusleCodeModulation)方法傳送訊號時防止出錯。四、奇數分頻電路161醫學ppt低潮時期一、交換兩個整數的值而不必用第三個參數44醫學ppt低潮時期這個結論對當時的神經網絡研究無疑是一個沉重的打擊，客觀上對神經網絡的研究起了一定的消極作用。同時當時的微電子技術也無法為神經網絡的研究提供有效的技術保障。故在其后的十幾年內，從事神經網絡研究的人數及經費支持大大下降，神經網絡研究處于低潮。162醫學ppt2022/12/10低潮時期這個結論對當時的神經網絡研究無疑是一個沉重的打擊，客低潮時期然而在此期間，仍有為數不多的學者致力于神經網絡的研究，1969年Grossberg等提出了自適應共振理論模型。1972年Kohenen提出自組織映射的理論模型，并稱神經網絡為聯想存貯器。所有這些理論為神經網絡的進一步發展奠定了理論基礎。163醫學ppt2022/12/10低潮時期然而在此期間，仍有為數不多的學者致力于神經網絡的研究低潮時期1969年，美國學者格諾斯博格（Grossberg）和卡普特爾（Carperter）提出了自適應共振理論（ART）模型。164醫學ppt低潮時期1969年，美國學者格諾斯博格（Grossberg）低潮時期ART競爭神經網絡見到一個人。如果我們認識這個人，我們馬上就能知