人工神经网络入门与经典模型详解
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更新于2024-07-19
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人工神经网络是一门重要的计算机科学分支,旨在模拟生物神经系统的工作原理,以解决复杂的问题和实现智能化功能。这门课程的主要内容包括以下几个方面:
1. **课程背景**:
- 北京工业大学计算机学院提供的人工神经网络电子讲义,适合初学者入门,通过蒋宗礼教授的讲解,帮助学生理解神经网络的基本概念和应用。
2. **教材推荐**:
- 主要教材《人工神经网络导论》由高等教育出版社出版,作者蒋宗礼,该书详细介绍了神经网络理论,包括单层网络、多层网络、循环网络等基本模型。
3. **课程目标**:
- 课程目标分为两个层次:一是让学生掌握神经网络的基本原理,如网络结构、训练算法、运行机制等;二是激发学生的研究兴趣,鼓励他们将所学知识应用于实际课题,提升研究和应用能力。
4. **主要知识点**:
- **智能系统描述模型**:包括智能系统的定义、特点以及如何用人工神经网络来构建基本模型。
- **神经网络模型**:如Perceptron(感知器)、BP(反向传播)、CPN(竞争性神经网络)、统计方法(如Hopfield网和BAM)、以及ART(自组织特征映射)等经典模型的介绍。
- **发展历程**:涵盖了人工神经网络的历史背景,包括物理符号系统和连接主义观点的对比。
5. **实践环节**:
- 实验是学习的重要组成部分,通过实验,学生可以亲身体验不同网络模型的性能,并积累实践经验。
6. **参考书目**:
提供了四本书作为主要参考资料,涵盖了理论深度和应用实例,帮助学生深化理解和拓宽视野。
7. **章节划分**:
- 第一章引论,深入探讨智能的概念、人工神经网络的特点及其与生物神经网络的关联。
- 第二章人工神经网络基础,详细介绍人工神经元模型和神经网络的一般特性。
通过学习人工神经网络,学生不仅可以掌握现代信息技术的核心技术之一,还能培养解决问题的能力,为未来在人工智能、机器学习等领域的发展打下坚实的基础。
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