人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與應(yīng)用-wenkub
2023-06-10 02:14:40 本頁(yè)面
【正文】 互之間的聯(lián)接強(qiáng)度由聯(lián)接權(quán)值體現(xiàn)。 人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與特征 ? (5) 聯(lián)想功能 ? 人腦不僅具有很強(qiáng)的容錯(cuò)功能，還有聯(lián)想功能。因此，大腦是一種分布式系統(tǒng)。例如，人可以非常迅速地識(shí)別出一幅十分復(fù)雜的圖像。神經(jīng)元既有存儲(chǔ)功能，又有處理功能，它在進(jìn)行回憶時(shí)不僅不需要先找到存儲(chǔ)地址再調(diào)出所存內(nèi)容，而且還可以由一部分內(nèi)容恢復(fù)全部?jī)?nèi)容。 ? (5) 突觸延時(shí)和不應(yīng)期 ? 突觸對(duì)相鄰兩次神經(jīng)沖動(dòng)的響應(yīng)需要有一定的時(shí)間間隔，在這個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)不響應(yīng)激勵(lì)，也不傳遞神經(jīng)沖動(dòng)，這個(gè)時(shí)間間隔稱(chēng)為不應(yīng)期。沿神經(jīng)纖維傳遞的信號(hào)為離散的電脈沖信號(hào)，而細(xì)胞膜電位的變化為連續(xù)的電位信號(hào)。 ? (2) 興奮與抑制狀態(tài) ? 神經(jīng)元具有興奮和抑制兩種常規(guī)的工作狀態(tài)。當(dāng)一個(gè)神經(jīng)元的所有輸入總效應(yīng)達(dá)到某個(gè)閾值電位時(shí)，該細(xì)胞變?yōu)榛钚约?xì)胞。樹(shù)突的長(zhǎng)度一般較短，但數(shù)量很多，它是神經(jīng)元的輸入端，用于接受從其它神經(jīng)元的突觸傳來(lái)的信號(hào)。在軸突的末端形成了許多很細(xì)的分枝，這些分支叫 神經(jīng)末梢 。 每個(gè)神經(jīng)元都包括三個(gè)主要部分：細(xì)胞體 、 樹(shù)突和軸突 ， 見(jiàn)圖 （ a） 。 (a) 簡(jiǎn)單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)圖 (b) 簡(jiǎn)化后的網(wǎng)絡(luò)示意圖 (1) 細(xì)胞體； (2) 樹(shù)突； (3) 軸突； (4) 突觸 圖 7. 1 簡(jiǎn)單神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)及其簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)圖 神經(jīng)元結(jié)構(gòu)與功能 ? 細(xì)胞體由細(xì)胞核、細(xì)胞質(zhì)和細(xì)胞膜等組成，其直徑大約為 ，大小不等。每一條神經(jīng)末梢可以與其它神經(jīng)元形成功能性接觸，該接觸部位稱(chēng)為突觸。 ? 神經(jīng)元中的細(xì)胞體相當(dāng)于一個(gè) 初等處理器 ，它對(duì)來(lái)自其它各個(gè)神經(jīng)元的信號(hào)進(jìn)行總體求和，并產(chǎn)生一個(gè)神經(jīng)輸出信號(hào)。 生物神經(jīng)元的功能與特征 ? (1) 時(shí)空整合功能 ? 神經(jīng)元對(duì)不同時(shí)間通過(guò)同一突觸傳入的神經(jīng)沖動(dòng)，具有時(shí)間整合功能。當(dāng)傳入沖動(dòng)的時(shí)空整合結(jié)果使細(xì)胞膜電位升高，超過(guò)動(dòng)作電位的閾值時(shí)，細(xì)胞進(jìn)入興奮狀態(tài)，產(chǎn)生神經(jīng)沖動(dòng)。這種在突觸接口處進(jìn)行的“數(shù) /模”轉(zhuǎn)換，是通過(guò)神經(jīng)介質(zhì)以量子化學(xué)方式實(shí)現(xiàn)的如下過(guò)程： 電脈沖 神經(jīng)化學(xué)物質(zhì) 膜電位 ? (4) 神經(jīng)纖維傳導(dǎo)速率 ? 神經(jīng)沖動(dòng)沿神經(jīng)纖維傳導(dǎo)的速度在 1150m/s之間。 人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與特征 ? 神經(jīng)生理學(xué)的研究結(jié)果表明，人腦的神經(jīng)系統(tǒng)是一個(gè)由大量生物神經(jīng)元并行互連所形成的一個(gè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。尤其是當(dāng)一部分神經(jīng)元受到損壞（例如腦部受傷等）時(shí)，它只會(huì)丟失損壞最嚴(yán)重部分的那些信息，而不會(huì)丟失全部存儲(chǔ)信息。 人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與特征 ? (3) 分布式功能 ? 人們通過(guò)對(duì)腦損壞病人所做的神經(jīng)心理學(xué)研究，沒(méi)有發(fā)現(xiàn)大腦中的哪一部分可以決定其余所有各部分的活動(dòng)，也沒(méi)有發(fā)現(xiàn)在大腦中存在有用于驅(qū)動(dòng)和管理整個(gè)智能處理過(guò)程的任何中央控制部分。 ? (4) 容錯(cuò)功能 ? 容錯(cuò)性是指根據(jù)不完全的、有錯(cuò)誤的信息仍能做出正確、完整結(jié)論的能力。善于將不同領(lǐng)域的知識(shí)結(jié)合起來(lái)靈活運(yùn)用，善于概括、類(lèi)比和推理。 ? 在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，改變信息處理及能力的過(guò)程，就是修改網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的過(guò)程。 神經(jīng)元的輸出矢量可以表示為： A = f ( W*P + b ) = f (∑ wj pj + b ) ( ) 可以看出偏差被簡(jiǎn)單地加在 W*P上作為激活函數(shù)的另一個(gè)輸入分量。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決問(wèn)題的能力與功效除了與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有關(guān)外 ， 在很大程度上取決于網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù) 。盡管人類(lèi)神經(jīng)系統(tǒng)規(guī)模宏大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、功能神奇，但其最基本的處理單元卻只有神經(jīng)元。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，神經(jīng)元之間互連的方式稱(chēng)為連接模式或連接模型。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)新興學(xué)科，因此還存在許多問(wèn)題。 MP神經(jīng)元模型是典型的閾值型神經(jīng)元 ， 見(jiàn)圖 ， 它相當(dāng)于一個(gè)多輸入單輸出的閾值器件 。 用一數(shù)學(xué)表達(dá)式表示為： 對(duì)于 MP模型神經(jīng)元 ， 權(quán)值 w在 （ － 1， ＋ 1） 區(qū)間連續(xù)取值 。 可以驗(yàn)證用這組權(quán)值和閾值構(gòu)成的 2輸入 MP模型神經(jīng)元能夠完成該邏輯 “ 或 ” 運(yùn) 算 。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與學(xué)習(xí) 7. 3. 1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 如果將大量功能簡(jiǎn)單的形式神經(jīng)元通過(guò)一定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)組織起來(lái)，構(gòu)成群體并行分布式處理的 計(jì)算結(jié)構(gòu) ，那么這種結(jié)構(gòu)就是 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ，在不引起混淆的情況下，統(tǒng)稱(chēng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 所謂相互連接型網(wǎng)絡(luò)是指網(wǎng)絡(luò)中任意兩個(gè)神經(jīng)元之間是可達(dá)的，即存在連接路徑，如圖 （ d）所示。相關(guān)學(xué)習(xí)法是根據(jù)連接間的激活水平改變權(quán)值的，相關(guān)學(xué)習(xí)法也稱(chēng) Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則，可用一數(shù)學(xué)表達(dá)式表示為： ? ? ? ? ? ? ? ?? ?txtxtwtw jijiji ,1 ???? () （ 1）選擇一組初始權(quán)值和偏差值； （ 2） 計(jì)算某一輸入模式對(duì)應(yīng)的實(shí)際輸出與期望輸出的誤差 （ 3） 更新權(quán)值 （ 偏差值可視為輸入恒為 1的一個(gè)權(quán)值 ）
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