清华大学人工神经网络课程-初期全调法解析

"该资源是清华大学的一份关于人工神经网络的PPT讲义，由蒋宗礼教授编撰。课程旨在介绍人工神经网络的基础知识，包括各种网络模型、训练算法，并引导学生进行实践操作和研究探索。讲义中提到了初期全调法，这是一种在Kohonen自组织映射网络训练初期的策略，允许多个神经元同时响应，然后逐步减少激活神经元的数量或提升阈值，最终达到每个输入只对应一个激活神经元的目标。此外，还列举了多本神经网络领域的参考书籍，帮助学生深入学习。课程涵盖了人工神经网络的起源、基本概念、Perceptron、反向传播(BP)、竞争型网络(CPN)、统计方法、Hopfield网、双向联想记忆(BAM)以及自适应共振理论(ART)等内容。" 在人工神经网络的学习中，初期全调法是一个关键的概念，特别是在Kohonen自组织映射(SOM)网络的训练过程中。这种方法允许网络在训练初期对输入的响应更加灵活，多个神经元可以同时处于激活状态，这样有助于网络快速探索和构建输入空间的拓扑结构。随着时间的推移，通过逐步减少激活的神经元数量或者提高神经元之间的竞争强度，网络会逐渐形成一种更有序的状态，即每个输入向量只激活一个最佳匹配单元(BMU)。这种策略有助于网络在不丢失关键信息的情况下，进行有效的分类和聚类。 讲义中提到的课程目标是让学生掌握人工神经网络的基本原理和模型，包括单层、多层和循环网络的结构、训练算法以及应用。学生不仅需要理解智能系统的基本描述模型，还要能够利用软件工具如MATLAB来实现这些网络。课程强调理论与实践结合，鼓励学生通过实验加深理解，并查阅相关文献，将所学知识应用到自己的研究课题中，培养独立研究和解决问题的能力。 此外，讲义推荐了多本经典的人工神经网络教材和参考书，例如《人工神经网络导论》、《神经计算：理论与实践》等，这些书籍可以帮助学生更全面地了解神经网络的历史、理论基础和实际应用。通过学习这些内容，学生可以建立起对人工神经网络的深刻认识，并具备使用神经网络解决实际问题的能力。