人工神经网络介绍 BP神经网络详解与实例 BP算法 神经网络 机器学习 马尔科夫链 共85页.ppt

人工神经网络介绍 BP 神经网络详解与实例 BP 算法 人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）是一种模拟人类大脑智能的计算机系统，旨在探索和模拟人类的感觉、思维和行为的规律。ANN 的研究内容包括理论研究、实现技术的研究和应用的研究。理论研究主要集中在 ANN 模型及其学习算法，旨在从数学上描述 ANN 的动力学过程，并建立相应的 ANN 模型。在该模型的基础上，对于给定的学习样本，找出一种能以较快的速度和较高的精度调整神经元间互连权值，使系统达到稳定状态，满足学习要求的算法。 BP 神经网络是人工神经网络中的一种， BP 算法是 BP 神经网络的学习算法。BP 算法是一种反向传播算法，用于多层神经网络的学习。 BP 算法的基本思想是：前向传播计算网络的输出值；然后，计算输出值与真实值之间的误差；根据误差，调整神经元间的权值，以使误差最小化。 神经网络的研究目的和意义在于揭示物理平面与认知平面之间的映射，了解它们相互联系和相互作用的机理，从而揭示思维的本质，探索智能的本源。同时，神经网络的研究也旨在构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机，即 ANN 计算机，以实现模式识别、组合优化和决策判断等方面的智能计算。 神经网络的基本模型是神经元模型，神经元模型由细胞体、树突、轴突和突触组成。神经元的数学模型可以用以下式子表示： y = f (∑i=1m xiwi - θ) 其中，x = (x1, …, xm)T 是输入向量，y 是输出，wi 是权系数，θ 是阈值，f(x) 是激发函数。 神经网络的发展历程可以分为三个阶段：第一次热潮、低潮和第二次热潮。第一次热潮始于 1943 年，美国心理学家 W.McCulloch 和数学家 W.Pitts 提出了一个简单的神经元模型，即 MP 模型。第二次热潮始于 1982 年，美国物理学家 J.J.Hopfield 提出了 Hopfield 模型，它是一个互联的非线性动力学网络。 人工神经网络研究的局限性包括：ANN 研究受到脑科学研究成果的限制、ANN 缺少一个完整、成熟的理论体系、ANN 研究带有浓厚的策略和经验色彩、ANN 与传统技术的接口不成熟等。但是，ANN 的研究也取得了许多成果，为智能计算和机器学习等领域的发展提供了重要的理论和技术支持。