生物神經(jīng)元ppt課件(已修改)
2025-01-20 05:11 本頁(yè)面
【正文】 生物神經(jīng)元 生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? 生物神經(jīng)系統(tǒng)是由大量神經(jīng)細(xì)胞（神經(jīng)元）組成的一個(gè)復(fù)雜的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，人類大腦約有 1010－ 1011個(gè)神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元與 103－105個(gè)其它的神經(jīng)元互相連接，從而構(gòu)成一個(gè)極為龐大復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)總體來(lái)講可分為三個(gè)部分：胞體（ Soma），樹(shù)突（ Dendrites）和軸突（ Axon）。 生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作機(jī)理 1 ? 在突觸的接受側(cè)，信號(hào)被送入胞體，在胞體內(nèi)進(jìn)行綜合，有的信息起刺激作用，有的起抑制作用，當(dāng)胞體中接受的累加刺激超過(guò)一個(gè)閾值時(shí)，胞體被激發(fā)，此時(shí)它沿軸突通過(guò)樹(shù)突向其它神經(jīng)元發(fā)出信號(hào)。 生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作機(jī)理 2 ? 一個(gè)神經(jīng)元沿軸突通過(guò)樹(shù)突發(fā)出的信號(hào)是相同的，而這個(gè)信號(hào)可能對(duì)接受它的不同神經(jīng)元有不同的效果，這一效果主要有突觸決定：突觸的 “ 聯(lián)結(jié)強(qiáng)度 ” 越大，接受的信號(hào)就越強(qiáng)，反之，就越弱。 ? 突觸的 “ 聯(lián)結(jié)強(qiáng)度 ” 可以隨系統(tǒng)受到的訓(xùn)練而被改變。 生物神經(jīng)元的六個(gè)基本特征 神經(jīng)元及其聯(lián)結(jié) 聯(lián)結(jié)強(qiáng)度決定信號(hào)傳遞的強(qiáng)弱 聯(lián)結(jié)強(qiáng)度可以隨訓(xùn)練而改變 信號(hào)可以是刺激作用的，也可以是抑制的 一個(gè)神經(jīng)元接受的信號(hào)的累積效果決定 該神經(jīng)元的狀態(tài) 每個(gè)神經(jīng)元可以有一個(gè)“閾值” 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)由大量簡(jiǎn)單的處理單元組成的高 度復(fù)雜的大規(guī)模非線性自適應(yīng)系統(tǒng) 它由處理單元及稱為聯(lián)結(jié)的無(wú)向信號(hào)通道互連而成 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人腦的四個(gè)方面 物理結(jié)構(gòu) ：人腦神經(jīng)細(xì)胞約 1010~1011個(gè) 計(jì)算模擬 ：大規(guī)模并行處理 存儲(chǔ)與操作 ：信息分布存放，容錯(cuò)、聯(lián)想能力強(qiáng) 訓(xùn)練 ：從實(shí)踐中獲取知識(shí) 學(xué)習(xí)算法 構(gòu)造人工神經(jīng)元的要求 神經(jīng)元是構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最基本單元 要構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必須先構(gòu)造人工神經(jīng)元 人工神經(jīng)元應(yīng)是簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)的數(shù)學(xué)模型 人工神經(jīng)元應(yīng)該能模擬生物神經(jīng)元的工作機(jī)理 人工神經(jīng)元的構(gòu)造方法 對(duì)于每個(gè)神經(jīng)元，它可以接受來(lái)自系統(tǒng)其他 神經(jīng)元的輸入信號(hào) 每個(gè)輸入信號(hào)對(duì)應(yīng)一個(gè)權(quán)，相當(dāng)于突觸的“聯(lián)結(jié)強(qiáng)度” 所有輸入的加權(quán)和決定該神經(jīng)元的激活狀態(tài) 人工神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)輸入 設(shè) n個(gè)輸入分別為 x1 , x2 , … , x n，對(duì)應(yīng)的權(quán)分別為 w1, w2, …, w n，即有輸入向量和權(quán)向量： X=(x1 , x2 , … , x n) W=(w1, w2, …, w n) =?xiwi =XW 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)輸入： x1 x2 xn =XW w1 w2 wn ? 激活函數(shù) (激勵(lì)函數(shù)、活化函數(shù) ) 每個(gè)生物神經(jīng)元有一個(gè)閾值，當(dāng)輸入信號(hào)累加效果 超過(guò)閾值時(shí)，神經(jīng)元處于激活狀態(tài)，否則處于抑制 狀態(tài)。 希望人工神經(jīng)元有一個(gè)更一般的變換函數(shù)，來(lái)執(zhí)行 該神經(jīng)元獲得的網(wǎng)絡(luò)輸入的變換，這就是激活函數(shù)。 o=f() x1 x2 xn =XW w1 w2 wn ? o=f() 激活函數(shù)的種類 線性
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