神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論第一章(已修改)
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【正文】 第一章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念 版權(quán)所有， 1998 (c) Institute of Computer Science. 內(nèi)容提要 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本組成 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類及典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及神經(jīng)計算特點 ? 神經(jīng)計算的穩(wěn)定性 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究歷史 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域 第一節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本組成 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本組成 之神經(jīng)元 ? 生物神經(jīng)元的基本組成 細胞體 突起 ?樹突 ?軸突 ? 人工神經(jīng)元的基本結(jié)構(gòu) 處理單元 連接 ?輸入 ?輸出 神經(jīng)元的基本功能（ 1） ? 接收輸入 ? 輸入類型 ? 輸入的權(quán)值 ? 抑制性連接權(quán)值 ? 活躍性連接權(quán)值 ? 傳播規(guī)則（傳播函數(shù)） 把某類凈輸入與其連接權(quán)值結(jié)合起來，使該類輸入對目的處理單元產(chǎn)生最終凈輸入的規(guī)則。 ijw???Njjiji own e t1神經(jīng)元的基本功能（ 2） ? 處理輸入 ? 活躍狀態(tài)（活躍值） ? 活躍值 ? 活躍函數(shù)（活躍規(guī)則） 把某一處理單元的各類凈輸入相互結(jié)合起來，再與該處理單元當前活躍狀態(tài)相結(jié)合，以產(chǎn)生一個新的活躍狀態(tài)的規(guī)則。 ? 活躍函數(shù)類型 恒等函數(shù)、閾值函數(shù)、 S型單調(diào)函數(shù) i )(tai)),(()1( iiii n e ttaFta ??1( ?tai神經(jīng)元的基本功能（ 3） ?產(chǎn)生輸出 ? 輸出值的作用 ? 輸出函數(shù)（輸出規(guī)則） 根據(jù)某一神經(jīng)元的當前活躍值產(chǎn)生對其它神經(jīng)元影響的輸出值的規(guī)則。 ? 輸出函數(shù)類型 硬極限函數(shù)、閾值函數(shù)、S型單調(diào)函數(shù)、恒等函數(shù) i )1( ?tai))1(()1( ??? tafto iii)1( ?toi神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本組成 之網(wǎng)絡(luò) ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ? 連接矩陣 ? 連接模式 ? 多層、單層 ? 反饋、前饋 ???????????nnnnwwwwW?????1111神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本組成 之學習規(guī)則 ? 學習規(guī)則 根據(jù)環(huán)境動態(tài)修改各個處理單元之間連接權(quán)值的規(guī)則。 ? 典型的學習規(guī)則 ? Hebbian學習規(guī)則 ? Delta學習規(guī)則 ? 學習的類型 ?聯(lián)想學習 ? 自聯(lián)想 ? 異聯(lián)想 ?規(guī)則發(fā)現(xiàn) 如果一個處理單元接收從另外一個處理單元來的輸入，那么當兩個單元都活躍時，它們之間的連接權(quán)值就應(yīng)該增大。 權(quán)值主要根據(jù)在給定教師輸入下，期望輸出與目標輸出之差來進行改變。 輸入 輸入 輸出 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本組成 之環(huán)境 ?環(huán)境內(nèi)容 ? 輸入 ? 輸出 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本組成 小結(jié) ? 傳播規(guī)則 ? 活躍規(guī)則 ? 輸出規(guī)則 ? 互連模式 ? 學習規(guī)則 ? 環(huán)境 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型完整描述的六
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