人工神经网络发展与反向传播算法

本文主要探讨了人工神经网络的发展历程、基本构成以及在训练过程中的表现。通过图示展示了网络输出值随训练次数增加的变化，并提到了MATLAB程序在计算网络输出中的应用。 在人工神经网络领域，这些知识点是至关重要的： 1. 神经网络的历史：从20世纪40年代的M-P神经元模型，到Hebb的学习规则，再到F.Rosenblatt的感知器模型，人工神经网络经历了起起伏伏的发展。尤其是在1982年Hopfield的离散和连续神经网络模型，以及1986年Rumelhart和Meclelland提出的反向传播（BP）算法，这些里程碑式的事件推动了神经网络研究的快速发展。 2. 神经网络的结构：神经网络由神经元组成，每个神经元包括胞体、枝蔓（树突）、轴突和突触。这些部分共同构成了信息处理的基本单元，其中突触的连接强度决定了信号传递的强弱。 3. 训练过程：图2.4.3至图2.4.6揭示了网络输出值随着训练次数的增加而变化的过程，这是神经网络学习和优化的关键。通过训练，网络逐渐调整权重以减少误差，最终达到预期的输出，如图2.4.7所示，误差纪录显示了训练的效果。 4. 计算网络输出：在MATLAB中，可以使用`sim`函数来计算网络的输出，如代码段所示，这在实际应用中非常常见。 5. 优化算法：BP算法是人工神经网络中广泛使用的反向传播学习算法，它能够有效地在多层网络中调整权重，从而提高网络的预测或分类能力。 6. 应用背景：神经网络因其并行处理能力、容错性、自组织和自适应能力，成为解决复杂问题的有效工具，包括模式识别、人工智能和专家系统等领域。 人工神经网络是一个复杂且动态的领域，它的发展历史、基本原理和优化算法共同构建了其强大的解决问题的能力。通过训练和调整，神经网络能够从数据中学习并改进其性能，这也是现代深度学习的基础。