人工神经网络入门与经典模型详解

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。