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神经网络讲义

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第一讲绪论

1. 神经网络的定义

神经网络是用非常大量的简单计算处理单元（即神经元）构成的非线性系统，它

具有学习能力、记忆能力、计算能力以及各种智能处理能力，它在不同程度和层次上

模仿人脑神经系统的信息处理、存储及检索功能。

利用它完成各项信号处理或人工智能任务时在许多方面可以胜过普通的冯·诺依

曼计算机。

2. 本课程的研究内容

人工神经网络是一门新兴的交叉学科。不同领域的学者对此有着不同的理解，不

同的研究内容并且采取不同的研究方法。对于从事电路与系统、信号处理、通信等领域的

研究人员，侧重于利用人工神经网络来解决各项特定的智能处理任务，诸如：识别、分类、

联想、优化、推理以及发现规律等。本课程的研究内容仅限于此。

3. 本课程的研究途径

由于人工神经网络的研究正处于迅速发展阶段，在研究思路、教学方法、处理

对象以及结构和硬件构成等方面存在着种种差异很大的学说和流派，相应的文献与资料的

数量迅速增加。因此，要将这一领域的主要研究内容和方法扼要、完整地整理出来必然有

很大地困难。按照本课程地需要，主要介绍以下三种重要地研究途径。

第一种是按照物理模型构成地神经网络，其中包括采用非概率神经元模型地

Hopfield 神经网络。

第二种是以自适应信号处理理论为基础发展起来地，其中最著名地就是前向多

层神经网络及其递推（BP）学习方法。

第三种是按照自组织原则构成地神经网络，其中有代表性的是自适应谐振理论

（ART）神经网络和 T·Kohonen 提出的自组织特征映射神经网络。

这三种途径各有其有缺点。从算法的系统性和完整性看，第一、二种优于第三

种。而从模仿人的认知过程和智能处理功能看，后者又优于前者。从立即导向一种实用系

统而言，第二种相对困难较少。

4. 神经网络的研究热点

1）在神经网络研究中采用模糊算法，构成模糊人工神经网络；

2）用混沌（Chaos）理论研究人工神经网络；

3）加强与其它有关学科的交叉，特别是心理学、神经生理学、生物化学与生物物理

学、以及人工智能科学等等；

4）用小波理论研究神经网络，形成小波神经网络；

5）人工神经网络的可编程问题；

6）利用分子器件实现人工神经网络：指硬件实现。

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