UCAS-AI模式识别2019_9＿神经网络031

人工神经网络是一种受生物神经元结构启发的计算模型，用于模拟人脑的学习和处理信息的方式。在《模式识别》课程的第6章第3讲中，主要探讨了神经网络的发展历程、基本模型以及扩展模型，特别是深度学习网络的相关概念。 神经网络的发展历史可以追溯到20世纪40年代，随着计算机科学的进步和对大脑神经元工作机制的理解加深，人工神经网络的概念逐渐形成。早期的模型如单层感知器，能够解决线性可分问题，但无法处理非线性问题。随后，多层感知器的出现，通过引入隐藏层解决了这个问题，使得网络能够学习更复杂的模式。 单层感知器是最简单的神经网络模型，由输入层和输出层组成，每个神经元执行线性加权求和并应用激活函数。多层感知器（MLP）则包含至少一个隐藏层，允许网络学习非线性关系。而径向基函数网络（RBF）则利用径向基函数作为激活函数，适用于分类和回归任务。 扩展模型包括Hopfield网络、玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）、受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）、深度信念网络（Deep Belief Network，DBN）和深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine，DBM）。Hopfield网络是一种用于联想记忆的反馈网络，其状态会按照能量最小化原则演化到稳定状态。玻尔兹曼机是一种能量为基础的随机神经网络，其中神经元的状态概率依赖于网络的能量函数。受限玻尔兹曼机则是玻尔兹曼机的一种简化形式，其特点是显层和隐层之间的连接是无向且对称的，且隐层单元间不存在连接，这降低了训练的复杂性。 RBM具有两层结构，由可见单元和隐藏单元组成，它们之间存在相互连接，但单元内部没有连接。RBM的特点是隐藏单元在给定可见状态时是条件独立的。这种结构使得RBM成为一种有效的无监督学习工具，常用于特征学习和数据建模。RBM的能量函数定义了联合配置的能量，并通过玻尔兹曼分布给出联合配置的概率。通过最大似然方法，RBM可以被训练以生成给定的样本数据。 深度网络，如深度信念网络和深度玻尔兹曼机，是由多个RBM层堆叠而成，这些网络能够逐层学习高级抽象特征，从而在图像识别、自然语言处理等领域展现出强大的学习能力。通过无监督预训练和有监督微调，深度学习模型可以实现高效的学习和泛化。 总结来说，本讲内容涵盖了神经网络的基本构建块以及深度学习的重要模型，揭示了如何通过模拟大脑的工作原理来构建强大的机器学习系统。从单层感知器到复杂的深度网络，这些模型的进步展示了人工智能在理解和模仿人类智能方面的巨大潜力。