人工神经网络入门：模型、算法与实践

"该讲义专注于人工神经网络(ANN)的研究方法，旨在为学习神经网络的人提供指导。由蒋宗礼编著的《人工神经网络导论》是推荐的教材，书中涵盖了人工神经网络的基本概念、模型和算法。此外，还提到了其他几本重要的参考书籍，包括关于神经计算理论和实践、神经网络导论以及MATLAB神经网络应用设计等。课程目标是让学生入门神经网络，理解基本网络模型，如感知机(Perceptron)、反向传播(BP)网络、竞争网络(CPN)、 Hopfield网、双向联想记忆(BAM)和自组织映射(ART)等，并通过实验深化理解和应用。课程还鼓励学生结合个人研究课题，将所学知识应用于实际问题中，以增强研究和应用能力。主要内容分为智能及其实现、ANN基础，以及各种网络模型的探讨。" 在《人工神经网络导论》中，首先会介绍智能的基本概念，对比物理符号系统和连接主义的观点，阐述人工神经网络的独特性质和历史发展。接着，进入人工神经网络的基础知识，讲解生物神经元的模型，人工神经元的构造以及常用的激励函数。然后，会详细讨论神经网络的基本拓扑结构，如前馈网络、反馈网络和并行分布式存储(CAM)系统。 感知机是神经网络的基本模型之一，它是一种线性分类器，通过权重调整实现对输入数据的线性划分。反向传播网络(BP)是解决多层神经网络训练的关键，利用梯度下降法来更新权重，实现非线性问题的近似求解。竞争网络(CPN)模拟大脑中的竞争机制，用于特征选择和聚类任务。Hopfield网络是一种能量系统，常用于联想记忆和优化问题。双向联想记忆(BAM)则可以同时处理正向和反向的联想。自组织映射(ART)网络是一种自适应共振理论模型，适用于模式识别和数据可视化，能够自我组织和适应输入数据的分布。 课程不仅限于理论教学，还强调实验环节，以帮助学生更好地掌握各种网络的工作原理和性能，通过实践提升技能。此外，鼓励学生阅读相关文献，将学到的知识与个人研究课题相结合，以增强理论与实际应用的联系，提高研究深度和广度。通过这样的学习过程，学生不仅能够扎实地掌握人工神经网络的基础知识，还能培养出独立研究和解决问题的能力。