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文档简介
人工神经网络1绪论第1页/共20页1.1人工智能概念的提出从40年代计算机的出现,人们渴望在广度和深度上不断扩大计算机的的应用。希望像人脑一样不仅有数据处理的一般计算能力,而且有处理知识的思维学习能力。1945年英国数学家图灵(turing)发表了<<计算机和智能>>一书。第2页/共20页1956年麦卡锡J.Mccarthy、明斯基M.L.Minsky、香农C.Eshannon、罗切斯基N.Lochester组织发起,
在Dartmouth大学,共同探讨了用计算机模拟人类智能行为的问题,提出了“人工智能”这个名词。探讨了人工智能走什么样的路,由于人们对大脑的运行机制即了解又捉摸不透,因此研究者用两种不同的途径进行了探索。第3页/共20页
①.从心理模型出发,不考虑大脑的生理机制,以“前因-后果”,“刺激-反应”,“制约-效应”等外界环境中取得的效果来模拟。方法之一是用逻辑学中演绎或归纳方法----符号推理。②.模拟大脑组织结构和行为,利用生物神经学的成果,模拟大脑的神经元的特性和连续模式,构成人工神经网络。第4页/共20页1.2生物神经元模型人脑由1010个神经元细胞组成,,每个神经元又与104-105个其它神经元相连,构成一个庞大的三维空间的神经元网络。树突:接受器,用来接受信息。轴突:传导信息,将信息从轴突起点传送到轴突末梢。突触:由轴突末梢与另一个神经元的树突或细胞体构成,通过突触实现神经元之间的信息传递。第5页/共20页1.2生物神经元模型
目前神经网络的研究,人们借鉴了大脑结构的特征,采用大量的比较简单的元件作为系统的基本单元,依靠单元之间复杂的连接构成具有良好功能的网络,这些连续的可以按照一定的方式改变,使NN具有一定的学习能力。目前的NN研究仅仅是对大脑作较简单的模拟,大脑的结构和功能当然要复杂的多。神经生理学发现:第6页/共20页1.2生物神经元模型
神经元的生物学行为:(1)可处于两种不同的状态:抑制与兴奋(2)可出现爆发和平台两种情形(3)可出现抑制后的反冲(4)具有适应性.
突触的生物学行为:(1)可进行信息综合(2)可出现渐次变化的传输(3)可有电接触及化学接触等多种连接方式(4)可出现延时激发NN是对大脑的部分模拟,不是全部,例:新陈代谢。第7页/共20页1.3NN的特点(1)分布存贮与容错性
信息的记忆,主要反映在神经元之间的连接强度上。即使个别单元出错,部分信息丢失,但大部分信息仍然会保留。(2)并行处理(3)信息处理与贮存合二为一(4)可塑性与自组织性(5)层次性与系统性???第8页/共20页
第
一
章绪论1.1人工智能概念的提出1.2生物神经元模型1.3NN的特点1.4人工神经网络的发展简史1.5NN的研究内容及其前景第9页/共20页 1.4人工神经网络的发展简史(一)Mccuuoch和Pitts1943年心理学家,W.Mccuuoch和数理逻辑学家W.Pitts在分析、总结神经元基本特征的基础上,首先提出神经元的数学模型,MP模型。(二)VonNeumann1945年,John.VonNeumann领导的设计小组研制成功存储程序的电子计算机。
1948年,在研究工作中比较了人脑与存储程序式计算机的区别。提出了以简单神经元构成的自再生自动机网络结构,但由于计算机发展太快,他放弃了NN研究,1957年去世。第10页/共20页 1.4人工神经网络的发展简史(三)感知机
50年代末,F.Rosenblatt设计制作出感知机perception它是一种多层NN。用于模式识别,但许多人放弃了研究,原因如下:
(1)计算机发展处于全盛时期,许多人误认为计算机可解决AI模式识别、专家系统等一切问题,感知机不受重视。
(2)电子工艺水平比较落后,制作NN成本高。
(3)Minsky和papert在1969年出版专著“感知机”,书中论证了简单的线性感知机功能有限,它不能解决“XOR”,这样的简单问题,而且指出了多层网络找不到有效的方法。第11页/共20页 1.4人工神经网络的发展简史(四)widrow
60年代初期,widrow提出自适应线性元件网络,Adaline是一种连续取值的线性加权求和阈值网络,主要用于雷达无线控制等,后来又发展了非线性多层自适应网络。(五)Hopfield
美国物理学家hopfield于1982,1984在美科学院刊上发表了两篇NN论文,引起了巨大反响,它的主要贡献是:根据网络的非线性微分方程,引用能量函数(lyapunov)概念,使NN的平衡稳定状态有了明确的判据方法,用模拟电路的基本元件构成了NN的硬件原理模型,为实现硬件奠定了基础,解决了TSP问题。(TravellingSalesmanProblem)第12页/共20页 1.4人工神经网络的发展简史(六)多层网络的反向传播算法
Hopfield的研究成果未能指出Minsky等人1959年论点的错误所在。1986年Rumelhart和Mcclellanel提出多层网络的误差反向传播BP(backpropagation)算法从后向前修正各层之间的连接权值,可以求解感知机所不能解决的问题,否定了Minsky。另外还有
Hinton,Sejnowski提出了波耳兹曼机
Grossberg提出了自适应谐振理论ARTKohonen的自组织特征映射模型SOM1987.6在美国加州召开了第一届NN国际会议
1988(NeuralNetwork)创刊
1990IEEETrans.OnNeuralNetwork创刊第13页/共20页 1.4人工神经网络的发展简史典型的神经网络: 时间 发明者 网络名称
1957:Roenblatt感知器(percentron) 1961:Steinbuch学习距阵(Lermatrix) 1962:Widrow 自适应线性元件(Adaline) 1968:Grossberg 大系统模型
1972~84:Fukushima 认识机/神经认知机
1977:Anderson BSB-盒脑
1978~86:Grossberg 自适应共振理论(ART1和ART2)1980:Kohonen 自组织映射
1974~85:Rumelhart BP理论
第14页/共20页 1.4人工神经网络的发展简史1985:Hinton等 Boltzman机(BM)1985~88:Kosko BAM/自适应BAM
国内的NN研究起于1988年前后,1989年召开了全国第一届神经网络——信号处理会议。
1990年12月,1991年12月分别召开了第一、二届全国神经网络大会。
1992年,国防NN学会和IEEE神经网络委员会联合学术会议在北京召开。第15页/共20页 1.4人工神经网络的发展简史国内的著作:
1)焦李成:神经网络系统理论,西安电子科技大学出版社,1991 2)焦李成:神经网络计算,西安子科技大学出版社,1995 3)焦李成:神经网络的应用和实现,西安电子科技大学出版社,1995 4)郑君里、杨行峻:人工神经网络,高等教育出版社,
1992 5)施鸿宝:神经网络及其应用,西安交通大学出版社,
1993 6)胡守仁:神经网络导论,国防科技大学出版社,1993第16页/共20页 1.4人工神经网络的发展简史7)胡守仁:神经网络导论,国防科技大学出版社,19938)胡守仁:神经网络应用技术,国防科技大学出版社,19939)徐柄铮:神经网络理论与应用,华南理工大学出版社,
199410)张立明:人工神经网络的模型及其应用,复旦大学出版社,
199311)靳蕃: 神经网络与神经计算机,西南交通大学出版社,
199112)周继成:人工神经网络,科学普及出版社,199313)王伟: 人工神经网络原理,北京航空航天大学出版社,
199514)庄镇泉:神经网络与神经计算机,科学出版社,1992第17页/共20页 1.5NN的研究内容及其前景:NN的研究集中在以下几个方面: (1)生物原型研究:从生理学,心理学,解剖学,脑科学等生物科学方面研究神经细胞,神经网络,神经系统的生物原型结构及其功能机理。 (2)建立理论模型:根据生物原型的研究,建立神经元,神经网络的理论模型、概念模型、知识模型、数学模型,用于NN功能和结构分析。 (3)网络模型与算法研究:在理论模型研究的基础上构造具体的神经网络模型,以实现计算机模拟和硬件实现。(4)人工神经网络应用系统:模式识别,专家系统,机器人等。第18页/共20页 1.5NN的研究内容及其前景:ANNBNN(Biological)CNN计算神经网络
DNN:设计NN(Design)ENN:进化NN(Ev
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