人工神经网络入门：模型、算法与MATLAB实现

"这是一份关于神经网络的课件，由机电工程学院的赵瑞杰老师主讲。课程基于《人工神经网络导论》一书，同时引用了多本相关参考书籍，旨在让学生入门人工神经网络及其应用。课程内容涵盖了神经网络的基本组成、各种网络模型、训练算法以及MATLAB神经网络工具箱的使用。" 神经网络是模拟生物神经系统的计算模型，其基本构成单元是神经元。生物神经元包括细胞体、树突和轴突等部分，而人工神经元则简化为处理单元和连接，具有输入和输出功能。在课程中，学生将学习到智能系统描述的基本模型，理解人工神经网络的基本概念，如单层网、多层网、循环网等，并掌握相应的训练算法，如BP（反向传播）网络、CPN（对传网）等。此外，还会接触到Hopfield网、BAM（双向联想记忆）和ART（自适应共振理论）等特定类型的网络。 课程的目标不仅是让学生掌握理论知识，还鼓励他们通过实验来实际操作，以加深理解并积累经验。同时，查阅相关文献有助于学生将所学应用于未来的研究课题，丰富学习内容并提升研究能力。MATLAB神经网络工具箱的介绍则为学生提供了实际操作和模拟神经网络的平台，使得理论知识得以实践。 总体来说，这门课程全面地介绍了神经网络的基础知识，包括理论、模型、算法以及软件实现，为学生进入神经网络的广阔领域打下了坚实的基础。