单级横向反馈网：人工神经网络入门与模型概述

人工神经网络是一门复杂而富有挑战性的学科，它模拟了人脑的结构和功能，用于解决各种复杂的计算问题。在本课程中，单级横向反馈网作为教学的核心内容，是一种基本的神经网络架构，它由输入层、输出层以及连接这两层的权重组成。每个节点（如x1, x2, ..., xn）代表输入信号，而o1, o2, ..., om则代表输出结果，权重（如w11, w1m, w2m, ..., wn1）则是网络中的关键参数，决定了信号的传递和处理。 《人工神经网络导论》是该课程的主要教材，由蒋宗礼教授编著，高等教育出版社于2001年8月出版，提供了深入理解神经网络理论的基础。课程目标旨在让学生入门人工神经网络，理解智能系统的描述模型，如单层网、多层网和循环网等，包括它们的结构、工作原理、训练算法和实际应用。学习过程中，学生将掌握如何使用软件工具如MATLAB进行网络设计和实现。 课程内容涵盖了广泛的主题，如智能的概念及其实现，人工神经网络的基础理论，包括感知器（Perceptron）、反向传播（BP）、竞争性神经网络（CPN）、统计方法的应用，以及专门的网络结构如Hopfield网和BAM以及ART（自组织特征映射）等。通过这些内容的学习，学生不仅能了解神经网络的理论框架，还能了解到其在实际问题中的应用策略和优化方法。 此外，课程还鼓励学生探索神经网络的研究思想，将所学知识应用于未来的科研项目或研究生论文中，以便将理论知识与实践相结合，提升自身的研究和创新能力。通过实验，学生可以体验不同模型的性能，并积累实践经验。 总结来说，这门课程提供了扎实的人工神经网络基础知识，引导学生从理论到实践，培养他们分析和解决实际问题的能力，为他们在人工智能领域的未来发展打下坚实的基础。