神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹ppt課件-wenkub.com
2025-01-05 05:04 本頁(yè)面
【正文】 中國(guó)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)委員會(huì)（ CNNC）簡(jiǎn)介 ?CNNC的最高決策機(jī)構(gòu)是委員會(huì)會(huì)議。 中國(guó)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)委員會(huì)（ CNNC）簡(jiǎn)介 ? CNNC在國(guó)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)界創(chuàng)立了很好的聲譽(yù)，與本學(xué)術(shù)領(lǐng)域國(guó)際知名學(xué)者和主要國(guó)際學(xué)術(shù)組織(IEEENeuralNetworksSociety和國(guó)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì) INNS)有密切的學(xué)術(shù)聯(lián)系。B39。從此，這個(gè)新學(xué)科在全國(guó)蓬勃發(fā)展起來(lái)。 三層感知器 中國(guó)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)委員會(huì)（ CNNC）簡(jiǎn)介 ?中國(guó)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)委員會(huì)創(chuàng)建于 1990年，當(dāng)時(shí)國(guó)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)研究迅猛發(fā)展。 (3) 計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出： (4) 調(diào)整連接權(quán)值： 此處 0η≤1， 它是一個(gè)增益因子 ， 用于控制調(diào)整速度 。 ?單層感知器的學(xué)習(xí)及其算法： ?學(xué)習(xí)的目的是調(diào)整連接權(quán)值，以使網(wǎng)絡(luò)對(duì)任何輸入都能得到所期望的輸出 。 ⑶ “非”運(yùn)算，當(dāng) 時(shí)，上式完成邏輯“非”運(yùn)算。 )， 且符合下式： 線性閾值單元示意 感知器 ?只有一個(gè)節(jié)點(diǎn)的感知器： ?感知器輸出： ?利用簡(jiǎn)單感知器可以實(shí)現(xiàn)邏輯 代數(shù)中的一些運(yùn)算。 ? 具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力。在該網(wǎng)絡(luò)中 ， 信息可以在神經(jīng)元之間反復(fù)往返地傳遞 ， 網(wǎng)絡(luò)一直處在一種改變狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化之中 。 圖 2 從輸出層到輸入層有反饋的網(wǎng)絡(luò) (3) 層內(nèi)有互連的網(wǎng)絡(luò) 。每一層神經(jīng)元只接收來(lái)自前一層神經(jīng)元的輸入。 [ 1,1]iI ?? [ 1,1]Y ??[ 1,1]iw ?????MP 模型對(duì)抑制性輸入 (負(fù)權(quán) )賦于了“否決權(quán)”，只有當(dāng)不存在抑制性輸入，且興奮性輸入的總和超過(guò)閾值，神經(jīng)元才會(huì)興奮，其輸入與輸出的關(guān)系如表所示。 。 人工神經(jīng)元 ?人工神經(jīng)元是組成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元，簡(jiǎn)稱為 神經(jīng)元 。 二、人工神經(jīng)元及其互連結(jié)構(gòu) ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 是由大量處理單元 (人工神經(jīng)元 、 處理元件 、 電子元件 、 光電元件等 ) 經(jīng)廣泛互連而組成的人工網(wǎng)絡(luò) ， 用來(lái)模擬腦神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能 。 ? 神經(jīng)元之間的這種復(fù)雜聯(lián)系就形成了相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 2. 生物神經(jīng)元 ? 生物神經(jīng)元組成：神經(jīng)細(xì)胞稱之為生物神經(jīng)元 。 ?生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) :指由中樞神經(jīng)系統(tǒng)及周圍神經(jīng)系統(tǒng)所構(gòu)成的錯(cuò)綜復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ，它負(fù)責(zé)對(duì)動(dòng)物機(jī)體各種活動(dòng)的管理 ， 其中最重要的是腦神經(jīng)系統(tǒng) 。 (2)爭(zhēng)取構(gòu)造出盡可能與人腦具有相似功能的計(jì)算機(jī)，即 ANN計(jì)算機(jī)。 引 言 ? 利用機(jī)器模仿人類的智能是長(zhǎng)期以來(lái)人們認(rèn)識(shí)自然、改造自然和認(rèn)識(shí)自身的理想。 )一個(gè)人他不是男人，就是女人。 最后的效果就是，你給他第 3堆數(shù)據(jù)，他自動(dòng)能得到這堆數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的輸出是什么 ! 關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最最 最通俗認(rèn)識(shí) ?這么說(shuō)太抽象了，然后我們來(lái)理解下人腦對(duì)事物的認(rèn)識(shí)就清楚了，比如你每天所碰到的那么多人這是一堆數(shù)據(jù)，對(duì)吧，然后呢，另一堆數(shù)據(jù)就是他們的性別，剛開(kāi)始人腦也不知道什么性別不性別的，不知道性別有兩類，性別分男女，隨后呢，成長(zhǎng)過(guò)程中，不斷看到一些人，然后不斷有人告訴你這個(gè)是男人，那個(gè)是女人，好了，你腦子內(nèi)部的神經(jīng)元開(kāi)始活動(dòng)，開(kāi)始建立連接，其實(shí)就是相當(dāng)于上面的訓(xùn)練。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Artificial Neural Networks 何水明 大學(xué)數(shù)學(xué)部 聯(lián)系電話： 13807124918 Email： 辦公地點(diǎn)：數(shù)理學(xué)院樓 214 主要參考書(shū)目 Philip D. Wasserman， Neural Com
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1