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文档简介
《人工神经网络》课程教学大纲课程名称:人工神经网络
课程类别:专业选修课适用专业:人工智能
考核方式:考查
总学时、学分:24学时1.5学分
一、
课程性质、教学目标人工神经网络是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。它是模拟生物神经结构的新型计算机系统,目前已有广泛的应用。该课程作为人工神经网络的入门课程,用于将学生引入人工神经网络及其应用的研究领域,旨在理论和技术上深入介绍人工神经网络理论、模型及其应用,内容包括生物神经元及生物神经网络,人工神经网络及其发展与现状,常用神经网络原理与学习算法。其具体的课程教学目标为:课程教学目标1:通过理论教学,使学生对于人工神经网络的发展有较全面的了解,能够掌握人工神经网络的基本概念、感知机的基本结构和学习规则、BP神经网络算法和卷积神经网络等相关知识。课程教学目标2:通过实验教学,使学生能够进一步体会有关模型的用法和性能,获取一些初步的实践经验,将所学的知识与自己未来的研究课题相结合起来,达到既丰富学习内容,又有一定的研究和应用的目的,为他们今后从事人工神经网络的研究和应用打下一定的基础。课程教学目标与毕业要求对应的矩阵关系教学目标毕业要求12345678教学目标1
HM
L
教学目标2
HHHM
二、
课程教学要求对于本课程的学习,要求学生具备:数理统计、线性代数、高级语言程序设计等方面的基础知识。掌握人工神经网络的基本概念和特征;掌握神经网络的学习规则和最简单的感知器;了解基本的三类网络——前馈网络(感知机)、竞争网络(Hamming网络)和动态联想存储器网络(Hopfield网络)的基本原理;掌握误差反向传播算法;掌握卷积神经网络的结构和工作原理。三、
先修课程算法与数据结构、高等数学、线性代数、程序设计基础。四、
课程教学重、难点本课程的教学重点是神经网络的优越性,神经元模型及各种传输函数,单层感知机和多层感知机的结构和学习规则,BP网络算法,和卷积神经网络结构核心模块;难点是Hamming网络和Hopfield网络理论,BP网络算法及应用。五、
课程教学方法与教学手段本课程以课堂教学为主,结合实例分析相结合。六、
课程教学内容第一章
绪论(2学时)1.教学内容(1)
神经网络发展史;(2)
什么是神经网络;(3)
神经网络的组成与分类;(4)
神经网络的应用范围。2.重、难点提示(1)
重点是掌握神经网络的含义;(2)
难点是神经网络的基本组成与分类。第二章
神经元模型和网络结构(3学时)1.教学内容(1)
神经网络方面常用的符号;(2)
神经元模型;(3)
网络结构。2.重、难点提示(1)
重点是神经网络的模型;(2)
难点是网络结构。第三章
一个实例说明(4学时)1.教学内容(1)
问题的描述;(2)
感知机;(3)Hamming网络;(4)Hopfield网络。2.重、难点提示(1)
重点是感知机的工作原理;(2)
难点是Hamming网络和Hopfield网络。第四章
感知机学习规则(5学时)1.教学内容(1)
学习规则;(2)
感知机的结构;(3)
感知机学习规则。2.重、难点提示(1)
重点是感知机的结构;(2)
难点是感知机学习规则。第五章
反向传播网络(5学时)1.教学内容(1)
多层感知机;(2)
反向传播算法(BP算法);(3)
举例来说明。2.重、难点提示(1)
重点是多层感知机的概念;(2)
难点是BP算法。第六章
卷积神经网络(5学时)1.教学内容(1)
卷积神经网络的基本概念和结构;(2)
卷积神经网络的核心模块——卷积流(即卷积、池化、非线性和批量归一化等操作)。2.重、难点提示(1)
重点是卷积神经网络的结构和卷积流;(2)
难点是卷积、池化、非线性和批量归一化等操作。七、学时分配章目教学内容教学环节理论教学学时实验教学学时一绪论20二神经元模型和网络结构30三一个实例说明40四感知机学习规则50五反向传播网络50六卷积神经网络50总计
240八、
课程考核方式1.考核方式:笔试;开卷2.成绩构成期末成绩+平时成绩九、
选用教材和参考书目[1]《神经网络设计》(第一版),MartinT.Hagan等著,戴葵等译,机械工业出版社,2002年;[2]《人工神经网络导论》(第一版),蒋宗礼编,高等教育出版社,2008年;[3]《人工神经元及其应用》(第一版),袁曾任编,清华大学出版社,2000年;[4]《人工神经网络理论、设计及应用》(第二版),韩力群编,化学工业出版社,2007年;[5]《人工神经网络原理》(第一版),马锐编,机械工业出版社,2010年;[6]《深度学习、优化与识别》(第一
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