脑认知与人工神经网络课件

1、脑认知与人工神经网络脑认知与人工神经网络内内 容容n神经系统神经系统n神经系统及神经分布n神经元的基本结构和功能n神经冲动的传递n人工神经网络学习系统人工神经网络学习系统n工作原理n应用脑认知与人工神经网络生物神经网络n神经通讯是在神经系统，或神经元与效应器间传递信息的一种方式n神经系统的功能n控制和调节其它系统的活动，使人体成为一个有机的整体n维持机体与外环境间的统一n人类神经系统不仅适应环境，还能主观改造世界脑认知与人工神经网络神经系统及神经分布中枢部中枢部周围部周围部脑脑脊髓脊髓3131对脊神经对脊神经1212对脑神经对脑神经内脏神经内脏神经交感神经副交感神经脑认知与人工神经网络 嗅神经

2、嗅神经 感觉性感觉性 视神经视神经 感觉性感觉性 动眼神经动眼神经 运动性运动性 滑车神经滑车神经 运动性运动性 三叉神经三叉神经 混合性混合性 展神经展神经 运动性运动性 面神经面神经 混合性混合性 前庭蜗神经前庭蜗神经 感觉性感觉性 舌咽神经舌咽神经 混合性混合性 迷走神经迷走神经 混合性混合性 副神经副神经 运动性运动性 舌下神经舌下神经 运动性运动性连于中脑连于中脑连于延髓连于延髓连于脑桥连于脑桥连于端脑连于端脑连于间脑连于间脑十二对脑神经名称、性质十二对脑神经名称、性质脑认知与人工神经网络植物神经系统及其对内脏的调节植物神经系统及其对内脏的调节又称自主神经系统或又称自主神经系统或植物

3、神经系统。植物神经系统。内脏神经系统内脏神经系统交感神经副交感神经副交感神经副交感神经交感神经交感神经包包括括中枢部中枢部周围部周围部脑认知与人工神经网络交感神经和副交感神经系统的功能器官交感神经副交感神经循环系统心跳加快加强、皮肤及内脏血管收缩，血压升高心跳减慢减弱，血压降低呼吸系统呼吸道平滑肌舒张呼吸道平滑肌收缩消化系统胃肠平滑肌的活动减弱括约肌收缩加强胃肠平滑肌的活动，括约肌舒张眼瞳孔扩大瞳孔缩小汗腺分泌增加不受副交感神经支配代谢，内分泌糖原分解，肾上腺髓质分泌增加胰岛素分泌增加，糖原合成增加脑认知与人工神经网络（一）神经元与神经传导（一）神经元与神经传导n神经系统中担负神经传导的基本结

4、构和神经系统中担负神经传导的基本结构和功能单位是神经细胞，即神经元功能单位是神经细胞，即神经元n神经元的结构组成神经元的结构组成n细胞体、树突与轴突细胞体、树突与轴突n神经元通过以下途径完成信号传导神经元通过以下途径完成信号传导n神经冲动神经冲动(nerve Impuls(nerve Impulse e) )n突触传递突触传递( (s synapseynapse transmission)transmission)脑认知与人工神经网络 q神经元的基本构造q树突与轴突 树突 轴突 短而分支 长/末端有分支（人的可长达1 m，鲸可达 10 m） 无髓鞘 有髓鞘（外面包着充满磷脂的髓鞘） 接受和传入

5、刺激 传出神经冲动神经元的结构神经元的结构神经元细胞体突起树突 轴突脑认知与人工神经网络膝跳反射膝跳反射实际上是两个神经元细胞分别联系着感受器（肌索）、效应器（横纹肌）脑认知与人工神经网络突触轴突的末梢分支，是神经元传出神经冲动的终端;突触组成：突触前膜、突触间隙、突触后膜信息通过突触在神经元之间传递，突触是神经细胞和接受神经信号的细胞之间的连接处脑认知与人工神经网络（二）神经冲动的产生和传导神 经 冲 动静息电位(resting potential) 神经纤维处于静息状态时，存在外正内负的电位差。动作电位(action potential) 神经纤维受到足够强的刺激，Na+通道完全开放，膜电

6、位提高到最高值。神经冲动(nerve impulse) 动作电位沿神经纤维向远端传播，使整个神经纤维依次兴奋。脑认知与人工神经网络（1）静息电位n神经元在静息状态时，即未接受刺激，未发生神经冲动时，细胞膜内积聚负电荷，细胞膜外积聚着正电荷，膜内外存在着70 mV电位差；n细胞膜上存在的 Na+,K+ATP泵是造成静息电位的原因之一脑认知与人工神经网络动作电位坐标图当神经细胞受到刺激时，细胞膜的透性急剧变化，大量正离子（主要是 Na+）由膜外流向膜内，使膜两侧电位从 70 mV,一下子跳到 +35mV，这就是动作电位。动作电位的产生，意味神经冲动的产生。(2) 动作电位脑认知与人工神经网络动作电

7、位传播特点 “全或无”刺激强度不够，不产生动作电位；刺激达到或超过有效强度（阈值），动作电位恒定为 +35 mV。 快速产生与传播产生仅需 1 ms；从刺激点向两侧传播，速度可达 100 m/S。不应期产生动作电位需 1 ms；恢复到原来静息电位状态35ms；受刺激后直至恢复到静息电位状态，总共46ms这段时间内，神经细胞对新的刺激无反应，称为不应期。脑认知与人工神经网络神经冲动沿着轴突, 基本上都是按照引起邻段发生动作电位方式向远端传播，到了突触的地方，如何跨越两层细胞膜之间的空隙，传向后一个细胞?（3）神经冲动在突触的传导 跨越细胞间隙传导神经冲动的两种方式 电突触 化学突触 膜间间隙 2

8、 nm 20 nm 传导 电位 神经递质 逆向 可以 不可以常见于 低等动物 高等动物 （蚯蚓、虾、海参等） (脊椎动物，人体)脑认知与人工神经网络神经递质：突触处释神经递质：突触处释放化学物质，可与突触放化学物质，可与突触后细胞膜受体特异结合后细胞膜受体特异结合如：乙酰胆碱、如：乙酰胆碱、 正肾上腺素正肾上腺素 、 氨基丁酸氨基丁酸 、 5 5羟色胺羟色胺神经递质由突触前细神经递质由突触前细胞释放，通过受体作用胞释放，通过受体作用于突触后细胞，引起突于突触后细胞，引起突触后细胞的反应触后细胞的反应（4）神经递质及其效应脑认知与人工神经网络二、神经网络学习系统n模拟人类实际神经网络的数学方法称

9、为神经网络nT.Koholen的定义：“人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应应用n系统辨识n模式识别n智能控制等领域脑认知与人工神经网络神经网络学习系统框图 基本原理基本原理输入部接收外来的输输入部接收外来的输入样本入样本X X，由训练部进，由训练部进行网络的权系数行网络的权系数W W调整，调整，然后由输出部输出结果然后由输出部输出结果在此过程中，期望的在此过程中，期望的输出信号（或真值）可输出信号（或真值）可以作为教师信号输入，以作为教师信号输入，由该教师信号与实际输由该教师信号与实际输出进行比较，产生的误出

10、进行比较，产生的误差去控制修改权系数差去控制修改权系数W W 脑脑/脊髓脊髓感觉纤维信息功能反应运动纤维感觉运动脑认知与人工神经网络神经与网络学习系统的组成比较神经神经网络学习系统传入信号刺激样本神经中枢感受器输入部脑/脊髓/神经元胞体训练部（多参数模型、函数）运动神经元输出部信号传出效应器实际输出脑认知与人工神经网络Xl，X2，Xn，是输入样本信号，W1，W2，Wn是权系数。输入样本信号Xi可以取离散值“0”或“1”。输入样本信号通过权系数作用，在u产生输出结果 WiXi，即有：u=WiXi=W1X1+W2X2+WnXn再把期望输出信号Y(t)和u进行比较，从而产生误差信号e。即权值调整机构

11、根据误差e去对学习系统的权系数进行修改，修改方向应使误差e变小，不断进行下去，使到误差e为零，这时实际输出值u和期望输出值Y(t)完全一样，则学习过程结束神经网络的学习要消耗时间，学习过程要多次重复，甚至达万次级神经网络的权系数W有很多分量W1，W2，-Wn（多参数修改系统），系统的参数的调整就必定耗时耗量。研究和实时控制中的关键：提高神经网络的学习速度，减少学习次数脑认知与人工神经网络l 人造神经元: 网络结(NN)功能激活功能激活输出输出(阈值)输入输入输入输入输入输入WeightWeightWeight“计算单元”简单处理简单处理: : 计算总和计算总和复杂处理复杂处理: : 本身可作为

12、一个网络结本身可作为一个网络结脑认知与人工神经网络5启动子转录起始位点非翻译区转录区 起始密码子 终止密码子3转录终止位点外显子 切除和拼接位点GT AG 内含子脑认知与人工神经网络l 基因结构的神经网络.脑认知与人工神经网络 已知的基因 完整的基因组1/21/2培训学习(sequence and annotation) 验证 (sequence) 未知的基因 程序 选择合适的参数Good prediction一种计算机程序，需要用已知基因的序列对程序进行“培训”，以便能分析同类的新序列脑认知与人工神经网络n机器学习是人工智能的核心研究领域之一n任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正

13、的智能系统n经典定义：利用经验改善系统自身的性能脑认知与人工神经网络机器学习：生物信息学脑认知与人工神经网络机器学习：网络安全脑认知与人工神经网络机器学习：搜索引擎 Google Google的成功，使得的成功，使得Internet Internet 搜搜索引擎成为一个新兴的产业索引擎成为一个新兴的产业 不仅有众多专营搜索引擎的公司出现（例如不仅有众多专营搜索引擎的公司出现（例如专门针对中文搜索的就有慧聪、百度等），专门针对中文搜索的就有慧聪、百度等），而且而且MicrosoftMicrosoft等巨头也开始投入巨资进行等巨头也开始投入巨资进行研发研发 GoogleGoogle掘到的第一桶金，

14、来源于掘到的第一桶金，来源于其创始人其创始人Larry PageLarry Page和和Sergey Sergey BrinBrin提出的提出的PageRankPageRank算法算法机器学习技术正在支撑着各类搜索引机器学习技术正在支撑着各类搜索引擎（尤其是贝叶斯学习技术）擎（尤其是贝叶斯学习技术）脑认知与人工神经网络机器学习的重要性 美国航空航天局JPL实验室的科学家在Science（2001年9月）上撰文指出：机器学习对科学研究的整个过程正起到越来越大的支持作用，该领域在今后的若干年内将取得稳定而快速的发展脑认知与人工神经网络9se9PA6-S-c%Sh*sbVZ$x8t!8K2YH$hg

15、slzB)pheTB-QljcF15lftuW9&TeT3F&Jioxb0BlZTG!c21NGjkeF*Z$GAeg9xVTVcoRX2XJ%7L0H%oqu)ui%WveF-!Q*+mpEqhI*Ykw!9Snqxa-Am%!T9CAIuynCVgJxce00MwT5YywecW&HjzXV+*fq*zFSGY4-2MozE+hR)nffQmA!-qGfTIzT!jrNGF4A9vvPUhIxoK2RdY9BvnYK9Zqg+e2ipU+uBQ+g0$vdP$c2$gx34u7KHCw&Rrj#!DcmBp6pnwd-g0r*eRoG$PyYXBxh50 x!P66ptYkyLiQ+wNk

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