人工智能與專家系統(tǒng)(ppt51頁)-文庫吧資料
2025-02-24 16:10本頁面
【正文】 物的全部特征。 ? 當(dāng)丟失東西時(shí)，可以通過聯(lián)想到過什么地方，做過什么事情，最后回憶起把東西放在什么地方。 存儲和回憶 存儲和回憶 ? 回憶的概念 – 回憶是人類智能的一個(gè)主要特征，要想回憶某個(gè)人或某件事，通?？赏ㄟ^聯(lián)想進(jìn)行。當(dāng)對網(wǎng)絡(luò)輸入激勵信號時(shí)，作為回憶結(jié)果，網(wǎng)絡(luò)的輸出給出一個(gè)響應(yīng)狀態(tài)。訓(xùn)練一旦完成，數(shù)據(jù)就相當(dāng)于變換到加權(quán)矩陣的穩(wěn)定狀態(tài)中，因此這種存儲是長期存儲。 – 我們討論的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存儲的圖形大多是空間圖形，因它是構(gòu)成時(shí)空圖形的基礎(chǔ)。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 存儲和回憶 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存儲的兩類圖形 – 空間圖形的存儲 ?存儲單個(gè)空間靜態(tài)圖像，如一幅畫面。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 存儲和回憶 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存儲圖形的類型 – 在計(jì)算機(jī)中，數(shù)據(jù)和信息是存放在存貯器中（ RAM或 ROM)，以 8比特字節(jié)作為存儲單位。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) ? 多層網(wǎng)絡(luò) – 兩層網(wǎng)絡(luò)（前饋全連接網(wǎng)絡(luò)） 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) ? 多層網(wǎng)絡(luò) – 三層網(wǎng)絡(luò)（前饋全連接網(wǎng)絡(luò)） 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 存儲和回憶 ? 存儲就是將信息或圖形存在某種存儲器中，而回憶則是將已存儲的信息按某種方式恢復(fù)出來。 – 雖然目前已構(gòu)成了很多網(wǎng)絡(luò)模型，但它們的結(jié)點(diǎn)都是按層排列的，這一點(diǎn)正是模仿了大腦皮層中的網(wǎng)絡(luò)模塊。 – 輸出向量 y=(y1, y2,…, y n)，其中 yj=F(sj)。 ? 由第三個(gè)輸入連接到第二個(gè)結(jié)點(diǎn)的連接權(quán)表示為 W32。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) ? 單層網(wǎng)絡(luò) – 在這種單層網(wǎng)絡(luò)中，可把各加權(quán)表示為加權(quán)矩陣 W。 – 輸入和結(jié)點(diǎn)間采用全連接，并且都是前饋連接。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) ? 單層網(wǎng)絡(luò) – 輸入信號表示為行向量： x = (x1, x2,…, xN)，其中每一分量通過加權(quán)連接到各結(jié)點(diǎn)。 – 左邊的黑色圓點(diǎn)只起著分配輸入信號的作用，沒有計(jì)算作用，不看作是網(wǎng)絡(luò)的一層。另一方面 , ANN對處理大量原始數(shù)據(jù)而不能用規(guī)則或公式描述的問題 , 表現(xiàn)出極大的靈活性和自適應(yīng)性。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型 細(xì) 胞 體突觸軸 突樹突圖 1 2 . 2 生 物 神 經(jīng) 元 功 能 模 型輸入輸出信 息 處 理電 脈 沖形 成傳 輸 細(xì) 胞 體突觸軸 突樹突圖 1 2 . 2 生 物 神 經(jīng) 元 功 能 模 型輸入輸出信 息 處 理電 脈 沖形 成傳 輸黑箱 當(dāng)常規(guī)方法解決不了或效果不佳時(shí) ANN方法才能顯示出其優(yōu)越性。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) ? 神經(jīng)元的基本工作機(jī)制 – 神經(jīng)元是按照“全或無”的原則工作的，只有興奮和抑制兩種狀態(tài)，但也不能認(rèn)為神經(jīng)元只能表達(dá)或傳遞二值邏輯信號。 – 如果疊加總量超過某個(gè)閾值，神經(jīng)元就會被激發(fā)
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