计算智能第四章：神经网络的组成与激励函数解析

"本文主要介绍了计算智能中的神经计算，特别是关于神经网络的组成与特性，以及人工神经元如何实现简单的逻辑功能。" 在人工智能的第四章计算智能中，神经计算是一个重要的主题。这一章深入探讨了神经网络的基础，包括生理神经元的结构与功能，以及人工神经元的数学描述和应用。 首先，生理神经元是大脑的基本工作单位，它们通过复杂的突触网络进行信息传递。每个神经元通常与数千个其他神经元相连，形成一个高度复杂的拓扑网络，这使得大脑能够执行记忆存储和思维活动。神经元之间通过兴奋或抑制的方式交流，这种通信机制在神经网络模型中得到了模拟。 人工神经元（ANN）是受生物神经网络启发的数学模型，它简化了生物神经元的复杂性，以便在计算机上进行仿真。人工神经元由多个输入（xi）和对应的权重（wi）组成，以及一个内部阈值（θ）。输入的加权和与阈值相比较后，通过激励函数（f()）转换成输出（oj）。激励函数的作用是决定神经元的激活状态，它可以是各种形式，例如常见的sigmoid函数。sigmoid函数是一种S型曲线函数，能够将连续的输入值映射到0到1之间，常用于神经网络中，因为它能够产生平滑且连续的输出，有利于训练过程。 人工神经元可以用来实现简单的逻辑功能。通过调整权重（wi）和阈值（θ），并选择合适的激励函数，一个简单的神经元结构就能完成逻辑运算。例如，一个两输入的人工神经元可以模拟逻辑门的操作，如AND、OR或者NOT。当给定特定的权重和阈值，神经元可以被配置来产生不同的逻辑输出。 例如，如果神经元的两个输入x1和x0分别代表逻辑值，且w0 = w1 = 1，那么通过改变阈值θ，神经元可以实现不同的逻辑功能。如果阈值设置在0到1之间，当输入都是1时，总输入（即净输入net）大于阈值，输出o可能是1，模拟了逻辑OR操作。而如果阈值设置在1到2之间，只有当两个输入同时为1时，总输入才超过阈值，输出o才为1，这模拟了逻辑AND操作。 计算智能中的神经网络模型基于生物神经元的原理，通过数学方式抽象和简化，可以实现复杂的计算任务，包括但不限于简单的逻辑功能。人工神经元的输入、权重、阈值和激励函数的选择，决定了网络的计算能力和表现。这些基本概念是理解深度学习和神经网络模型的基础。