人工神经网络入门：感知器训练算法解析

"本次课程是清华大学的人工神经网络讲解，由蒋宗礼教授主讲，内容涵盖人工神经网络的基础知识，包括感知器训练算法和多种神经网络模型。教材为《人工神经网络导论》，并推荐了几本重要的参考书籍。课程旨在让学生掌握人工神经网络的基本概念和模型，以及软件实现方法，并通过实验加深理解和应用。课程内容包括智能系统、ANN基础、Perceptron、反向传播(BP)、竞争性学习(CPN)、统计方法、Hopfield网、双向联想记忆(BAM)和自组织映射(ART)等。" 在上节课的内容回顾中，重点讲述了学习算法，包括离散单输出感知器的训练算法，其更新规则是通过调整权重W，使其朝着目标输出O的方向靠近，具体公式为W=W+(Y-O)X。对于离散多输出感知器，每个输出单元都有独立的权重更新，即Wj=Wj+(yj-oj)X。而在连续多输出感知器的情况下，使用的是带学习率α的更新规则，wij=wij+α(yj-oj)xi。 人工神经网络(ANN)是一类受到生物神经元启发的计算模型，广泛应用于模式识别、数据分类和预测等任务。课程中提到了生物神经网络模型和人工神经元模型，以及不同类型的激励函数。此外，还将讨论人工神经网络的基本拓扑结构，如单层网络、多层网络和循环网络，这些网络的不同结构和训练算法（例如BP网络的反向传播算法）对于解决复杂问题至关重要。 课程的目标是使学生能够理解智能系统的描述模型，熟悉人工神经网络的基本概念，掌握各种网络模型的结构、特点、训练方法和应用。同时，课程鼓励学生通过实验实践，深入理解神经网络的工作原理，并能够结合相关文献，将所学知识应用于实际研究项目中。 主要参考书目包括蒋宗礼教授的《人工神经网络导论》，以及Philip D. Wasserman的《Neural Computing: Theory and Practice》等经典著作，这些书籍提供了丰富的理论背景和实际案例，有助于深化对人工神经网络的理解。 通过本课程的学习，学生将不仅能够掌握人工神经网络的理论知识，还能获得软件实现的实践经验，为未来在这一领域的研究和应用打下坚实的基础。