人工神经网络入门：清华大学课程讲义

"该资源是清华大学的一份关于神经网络的PPT，由蒋宗礼教授讲解，涵盖了人工神经网络的基础理论、模型以及相关参考书籍。课程旨在让学生掌握人工神经网络的基本概念、结构、训练算法，并通过实验加深理解，同时鼓励学生结合个人研究课题进行深入学习。主要内容包括智能实现、ANN基础、感知器、反向传播算法、竞争性神经网络、统计方法、Hopfield网、自适应 resonance theory (ART) 等。" 在"系统复位控制"这个概念中，提到的是神经网络中的一种状态调整机制。在神经网络中，当一个节点（如RNk）的激活状态（Bk和Tk）与输入信号X的相似度（用s表示）低于某个阈值ρ时，系统可能需要复位或调整这个节点的状态，因为当前的表示不能有效地代表输入信号。这可能是由于网络的训练不足或者参数配置不恰当导致的。复位控制是优化神经网络性能的重要手段，确保网络能够对新的输入做出准确的响应。 人工神经网络（ANN）是一种受生物神经元启发的计算模型，它由大量简单的处理单元（神经元）组成，这些单元之间通过连接权重相互作用。在PPT中提到的Perceptron是一种早期的单层神经网络，主要用于分类任务。反向传播（BP）是多层神经网络训练中最常用的算法，通过反向传播误差来更新权重，从而优化网络性能。而竞争性神经网络（CPN）如ART，允许网络自动学习和适应新的模式，具有自组织和自适应能力。 此外，Hopfield网是一种用于联想记忆的反馈型神经网络，Boltzmann机（BAM）则是一种基于统计力学的随机神经网络模型，常用于解决优化问题。统计方法在神经网络中被用来分析数据分布、进行特征选择或模型评估。 课程不仅涉及理论，还强调实践，鼓励学生通过实验熟悉模型的使用和性能，并鼓励查阅相关文献，将所学应用于实际研究，提升研究和应用能力。教材和参考书目提供了丰富的学习资源，帮助学生深入理解和掌握神经网络的各个方面。