神经网络基础与应用探索

"这是一份关于神经网络学习的讲义，主要涵盖了神经网络的种类和性质，为深入学习神经网络提供基础。" 神经网络是模仿人类大脑思维的一种计算模型，它试图通过结构和功能上的模拟来理解和复制人脑的信息处理过程。在人工智能领域，神经网络分为两大流派：符号主义和连接主义。符号主义侧重于逻辑和高层次的思维模拟，通过符号处理来实现，如深蓝计算机在象棋比赛中的表现。然而，它在处理低层次模式，如视觉和听觉识别方面存在局限。 连接主义，即人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN），采取自下而上的方法，关注神经元群体的信息处理和存储机制。这种网络由大量的简单单元组成，通过复杂的连接形成复杂的行为，如微软的语音识别、GoogleBrain和百度识图等项目就是连接主义的实例。神经网络的优势在于其并行处理能力、自组织联想记忆和从数据中自动生成知识的能力，特别适合低层次模式处理。 该讲义的目标是使学生能够理解神经网络的基本概念、发展背景和研究对象，掌握前馈神经网络、自组织神经网络和深度学习网络的原理与应用。其中，前馈神经网络包括感知机、自适应线性元、反向传播算法等基础模型；自组织网络涉及竞争网络、自组织映射网络等；深度学习网络则重点探讨多层网络和学习方法的变革，如自动编码器和卷积神经网络。 课程不仅强调理论知识的学习，还鼓励站在研究的角度思考问题，通过借鉴不同领域的思想，创造新的解决方案，以此推动神经网络技术的创新和发展。通过学习，学生应能运用神经网络解决实际工程问题，并具备撰写科研论文的能力。