《神经网络实用教程》：探索人工神经网络基础与应用

"人工神经网络-神经网络实用教程课件" 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANN）是一种模仿生物神经系统的计算模型，用于处理复杂的信息处理任务。它起源于20世纪40年代，经历了长时间的发展，尤其在80年代以后逐渐受到重视并进入快速发展阶段。至今，人工神经网络已经成为人工智能领域的核心组成部分，广泛应用于各个行业，如图像识别、语音处理、自然语言理解、预测分析等。 《神经网络实用教程》是一本由张良均、曹晶和蒋世忠合著的专业教材，由机械工业出版社于2008年2月出版。该书旨在普及神经网络的学科知识，培养相关技术人才，适用于研究生和本科生的学习。书中详细介绍了神经网络的基本理论，并提供了实验指导，帮助读者理解和应用神经网络模型。 课程主要目标包括：使学生熟悉人工神经网络的基本概念和理论，了解其在实际问题解决中的应用；介绍各种基本网络模型，如感知机、反向传播网络、径向基函数网络等；学习和理解神经网络的研究思想，从中借鉴问题解决策略；通过实验加深对模型的理解，提升将神经网络应用于实际问题的能力；教授混合编程方法，让学生能够编写解决实际问题的程序。 第一章“人工神经网络”首先讲解神经网络的基本概念，包括生物神经元的结构和功能。生物神经元由细胞体、树突、轴突和突触组成，这些部分共同负责信息的接收、传递和处理。与传统的冯·诺依曼体系计算机相比，人脑在信息处理方面展现出更强的记忆、联想、学习、认知和信息综合能力。 人工神经元模型是构建神经网络的基础，由权重连接、加法器和激活函数三部分构成。权重连接代表神经元间的连接强度，加法器用于计算输入信号的加权和，激活函数则限制输出信号的范围，通常是非线性的，如Sigmoid、ReLU等，以引入非线性特性并避免梯度消失或爆炸等问题。 此外，课程还提供了学习资源，如智能中国网和神经网络在线网站，供学生查阅更多资料和进行在线学习。通过本课程的学习，学生将具备运用人工神经网络解决实际问题的能力，并掌握混合编程技巧，进一步推动神经网络在科研和生产实践中的应用。