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人工神经网络
向世明
Shiming Xiang
Institute of Automation,
National Laboratory of Pattern Recognition (NLPR),
Chinese Academy of Sciences, China
Oct., 30, 2014
An Introduction to
Artificial Neural Networks
博士生课程:模式识别--第五讲
smxiang@nlpr.ia.ac.cn
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课前阅读
• 精读
– G. Hinton. A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann
Machines, Tech Report, No. UTML TR 2010-003, Department of
Computer Science, University of Toronto, Canada
– Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, P. Haffner. Gradient-Based Learning
Applied to Document Recognition, Proceedings of IEEE, vol. 86, no.
11, pp. 2278-2324, 1998. (注:只要求读该文的第1至第17页即可)
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课内互动
• 事先必须通读整个PPT,鼓励推导其中
的所有公式
• 课堂随机点名,讲:BP算法及思想
• 对深度学习:
– 对PPT内容,课堂随机提问
– 课堂讲座深度学习的相关问题
– 就特征学习和分类问题:课堂讨论如何
应用和扩展
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内容提要
• 介绍
– 发展历史
– 网络结构
• 基本模型
– 单层感知器、多层感知器、RBF网络
• 扩展模型
– Hopfield网络、RBM、DNN、CNN等
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介绍
• 起源
– Neural network inspired by biological nervous
systems, such as our brain
(生物神经系统)
• 发展历史
– 1940年代
• 心理学家McCulloch和数学家Pitts建立了阈值加
权和模型 (1943)
• 心理学家Hebb提出神经元之间突触联系是可变
(可学习)的假说——Hebb学习律 (1949)
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