最新8-神经网络分类器-第八章-PPT文档.ppt
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1、1.神经网络的结构特点 2.神经网络的数学模型 3.感知器模型 4.神经网络的应用字符识别,主要内容,1.大规模并行计算 2.非线性处理 3.鲁棒性 4.自组织及自适应性 5.学习能力 7.联想能力,人类神经网络的特点:,21世纪: 智能科学,神经网络发展历史,上世纪40年代 兴奋与抑制型神经元模型(Mcculloch,Pitts),1943年,美国的心理学家W.S.McCulloch和数学家W.A.Pitts在论文神经活动中所蕴含思想的逻辑活动中,提出了一个非常简单的神经元模型,即 MP模型。该模型将神经元当作一个功能逻辑器件来对待,从而开创了神经网络模型的理论研究。,神经元连接强度的规则修
2、改(Hebb),神经网络发展历史,上世纪50年代、60年代 感知机(Rosenblatt)和自适应性元件(Widrow) 上世纪70年代 Perceptron一书出版(Minsky和Papert)研究处于低潮。 上世纪80年代后 Hopfield,Mcclelland以及Rumelhart等取得突破性进展 上世纪90年代开始 功能柱和神经场模型的提出,“人工大脑之父”的雨果德加里斯教授:“可能 20年、30年后人工智能机器就可以和人做朋友了,但50年后,人工智能将成为人类最大的威胁。世界最终会因人工智能超过人类而爆发一场战争,这场智能战争也许会夺去数十人的生命。”这种听起来像“骇客帝国”一样的
3、描述却是建立在科学研究的基础上。,2000美元就能“制造大脑” 2.人工大脑迟早会超过人类,人工神经网络是对人脑的模拟 人工神经元 模拟 生物神经元 人工神经网络 模拟 生物神经网络,讨论内容: 1.生物神经元与生物神经网络 2.人工神经元模型 3.人工神经网络模型 4.神经网络的学习,人工神经网络的生物学基础,神经生理学和神经解剖学的研究结果表明,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。,人类大脑大约包含有10101012个神经元,每个神经元与大约103105个其它神经元相连接,构成一个极为庞大而复杂的网络,即生物神经网络。,生物神经元的结构,生物神经元在结构上由: 细胞体(C
4、ell body) 树突(Dendrite) 轴突(Axon) 突触(Synapse) 四部分组成。用来完成神经元间信息的接收、传递和处理。,信息输入,信息整合,信息输出,生物神经网络 由多个生物神经元以确定方式和拓扑结构相互连接即形成生物神经网络。 注意: 生物神经网络的功能不是单个神经元信息处理功能的简单叠加。神经元之间的突触连接方式和连接强度不同并且具有可塑性,这使神经网络在宏观呈现出千变万化的复杂的信息处理能力。,神经元的建模 神经元及其突触是神经网络的基本器件。因此,模拟生物神经网络应首先模拟生物神经元。在人工神经网络中,神经元常被称为“处理单元”。有时从网络的观点出发常把它称为“节
5、点”。人工神经元是对生物神经元的一种形式化描述。,(1) 每个神经元都是一个多输入单输出的信息处理单元;,(2) 神经元输入分兴奋性输入和抑制性输入两种类型;,(6) 神经元本身是非时变的,即其突触时延和突触强度 均为常数。,(3) 神经元具有空间整合特性和阈值特性;,(4) 神经元输入与输出间有固定的时滞, 主要取决于突触 延搁;,(5) 忽略时间整合作用和不应期;,模型的六点假设:,神经元的数学模型,ij 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(激励函数、激活函数)。,神经元的数学模型,netj=WjTX
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