人工智能_人工智能导论课件第8章人工神经网络及其应用导论.ppt
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1、Introduction of Artificial Intelligence第第 8 章章 人工神经网络及其应用人工神经网络及其应用教材:教材: 王万良王万良人工智能导论人工智能导论(第(第3版)版) 高等教育出版社高等教育出版社第8章 人工神经网络及其应用o人工神经网络是对人脑或生物神经网络若干基本特人工神经网络是对人脑或生物神经网络若干基本特性的抽象和模拟。为机器学习等许多问题的研究提性的抽象和模拟。为机器学习等许多问题的研究提供了一条新的思路,目前已经在模式识别、机器视供了一条新的思路,目前已经在模式识别、机器视觉、联想记忆、自动控制、信号处理、软测量、决觉、联想记忆、自动控制、信号处
2、理、软测量、决策分析、智能计算、组合优化问题求解、数据挖掘策分析、智能计算、组合优化问题求解、数据挖掘等方面获得成功应用。等方面获得成功应用。o本章着重介绍最基本、最典型、应用最广泛的本章着重介绍最基本、最典型、应用最广泛的BP神神经网络和经网络和Hopfield神经网络及其在模式识别、联想记神经网络及其在模式识别、联想记忆、软测量、智能计算、组合优化问题求解等方面忆、软测量、智能计算、组合优化问题求解等方面的应用。的应用。2第8章 人工神经网络及其应用神经网络(神经网络(neural networks,NN) 生生物物神神经经网网络络( natural neural network, NNN
3、): 由由中中枢枢神神经经系系统统(脑脑和和脊脊髓髓)及及周周围围神神经经系系统统(感感觉觉神神经经、运运动动神神经经等等)所所构成的错综复杂的神经网络,其中最重要的是构成的错综复杂的神经网络,其中最重要的是脑神经系统脑神经系统。人人工工神神经经网网络络(artificial neural networks, ANN): 模模拟拟人人脑脑神神经经系系统统的的结结构构和和功功能能,运运用用大大量量简简单单处处理理单单元元经经广广泛泛连连接接而而组组成成的人工网络系统。的人工网络系统。神经网络方法:神经网络方法: 隐式隐式的的知识表示方法知识表示方法3第8章 人工神经网络及其应用o8.1 神经元与
4、神经网络神经元与神经网络 o8.2 BP神经网络及其学习算法神经网络及其学习算法 o8.3 BP神经网络的应用神经网络的应用 o8.4 Hopfield神经网络及其改进神经网络及其改进 o8.5 Hopfield神经网络的应用神经网络的应用4第8章 人工神经网络及其应用8.1 神经元与神经网络神经元与神经网络 o8.2 BP神经网络及其学习算法神经网络及其学习算法 o8.3 BP神经网络的应用神经网络的应用o8.4 Hopfield神经网络及其改进神经网络及其改进o8.5 Hopfield神经网络的应用神经网络的应用58.1 神经元与神经网络8.1.1 生物神经元的结构生物神经元的结构8.1.
5、2 神经元数学模型神经元数学模型8.1.3 神经网络结构与工作方式神经网络结构与工作方式68.1.1 生物神经元的结构n人脑由一千多亿(人脑由一千多亿(1011亿亿 1014 亿)个神经细胞(神经元)亿)个神经细胞(神经元)交织在一起的网状结构组成,其中大脑皮层约交织在一起的网状结构组成,其中大脑皮层约140亿个神经元,亿个神经元,小脑皮层约小脑皮层约1000亿个神经元。亿个神经元。n神经元约有神经元约有1000种类型,每个神经元大约与种类型,每个神经元大约与103 104个其他神个其他神经元相连接,形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。经元相连接,形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。n
6、 人的智能行为就是由如此高度复杂的组织产生的。浩瀚的宇人的智能行为就是由如此高度复杂的组织产生的。浩瀚的宇宙中,也许只有包含数千忆颗星球的银河系的复杂性能够与大宙中,也许只有包含数千忆颗星球的银河系的复杂性能够与大脑相比。脑相比。78.1.1 生物神经元的结构(输入输入)(输出输出) 神经冲动神经冲动生物神经元结构生物神经元结构88.1.1 生物神经元的结构n 工作状态:工作状态:l 兴奋状态兴奋状态:细胞膜电位:细胞膜电位 动作电位的阈值动作电位的阈值 神经冲动神经冲动 l 抑制状态抑制状态:细胞膜电位细胞膜电位 0, wij = wji , 则则 ;当且仅当;当且仅当 658.4.3 随机
7、神经网络oHopfield神神经经网网络络中中,神神经经元元状状态态为为1是是根根据据其其输输入入是是否大于阈值确定的,是确定性的。否大于阈值确定的,是确定性的。o随随机机神神经经网网络络中中,神神经经元元状状态态为为1是是随随机机的的,服服从从一一定定的的概概率率分分布布。例例如如,服服从从玻玻尔尔兹兹曼曼(Boltzmann)、高高斯斯(Gaussian)、柯柯西西(Cauchy)分分布布等等,从从而而构构成成玻玻尔尔兹兹曼曼机、高斯机、柯西机等随机机。机、高斯机、柯西机等随机机。668.4.3 随机神经网络1. Boltzmann机机o 1985年年,加加拿拿大大多多伦伦多多大大学学教教
8、授授欣欣顿顿(Hinton)等等人人借借助助统统计物理学的概念和方法,提出了计物理学的概念和方法,提出了Boltzmann机神经网络模型。机神经网络模型。o Boltzmann机机是是离离散散Hopfield神神经经网网络络的的一一种种变变型型,通通过过对对离离散散Hopfield神神经经网网络络加加以以扰扰动动,使使其其以以概概率率的的形形式式表表达达,而而网网络络的的模模型型方方程程不不变变,只只是是输输出出值值类类似似于于Boltzmann分分布布以概率分布取值。以概率分布取值。o Boltzmann机是按机是按Boltzmann概率分布动作的神经网络。概率分布动作的神经网络。678.4
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- 人工智能 导论 课件 人工 神经网络 及其 应用