人工神经网络教程：稀疏连接型结构解析

"人工神经网络教程-韩力群" 本文档是《人工神经网络教程》一书的摘录，由韩力群编著，专注于介绍人工神经网络的基础理论、设计方法和应用实例。书中详细阐述了不同类型的神经网络结构，包括层次型网络结构和互连型网络结构。 首先，文档提到了层次型网络结构的三种形式： 1. 单纯型层次网络结构：在这种结构中，神经元按层排列，每一层的神经元仅接收前一层的输入并传递到下一层，层内和神经元间没有连接。 2. 输出层到输入层有连接的层次网络结构：这种结构允许输出层的神经元直接或间接影响输入层，增强了网络的反馈能力。 3. 层内有互连的层次网络结构：同一层内的神经元存在连接，这引入了侧向作用，允许控制同时激活的神经元数量，有助于网络的自组织。 接下来，文档讨论了互连型网络结构，这种结构中任意两个节点可能有连接： 1. 全互连型：每个节点都与其他所有节点相连，这可能导致复杂的网络行为和高度的计算能力。 2. 局部互连型：节点只与邻近节点相连，这种结构通常用于减少计算复杂性和节省资源。 3. 稀疏连接型：节点只与少数远离的节点相连，这种结构在实际应用中常见，因为它可以降低复杂度并提高效率。 该书的目标是帮助读者理解神经网络的基本原理，掌握其结构模型和设计方法。为了便于理解，书中减少了复杂的数学推导，增加了应用示例，并考虑了初学者的学习曲线。此外，还涵盖了人工神经系统的概念、体系结构、控制特性和信息模式。 《人工神经网络教程》适合控制与信息类专业的研究生、智能科学技术专业的本科生以及从事相关科技工作的人员阅读。该书基于作者韩力群多年教学经验和科研成果编写，旨在为读者提供深入研究和应用开发的基础。 通过学习本书，读者可以深入了解人工神经网络的发展背景、研究对象以及如何利用神经网络解决实际问题。书中的内容旨在促进读者对科学技术与人类共生关系的理解，以及科学技术辅助和模拟人类功能的重要性。