《人工神经网络导论》蒋宗礼 - 神经网络基础与模型解析

"这是一份关于人工神经网络的电子讲稿，由北京工业大学计算机学院的蒋宗礼教授编撰。讲稿涵盖了人工神经网络的基本概念、模型、训练算法以及相关参考书籍，旨在引导学生入门神经网络及其应用。教材推荐了蒋宗礼教授的《人工神经网络导论》，同时列出了其他主要参考书目。课程目标是让学生理解智能系统的基本模型，掌握神经网络的各种基本结构和训练方法，并通过实验和文献阅读进行深入学习和应用实践。主要内容包括智能实现、人工神经网络基础、感知机、反向传播算法、竞争学习网络、统计方法、Hopfield网、双向联想记忆以及自组织映射等。" 在该讲稿中，人工神经网络(ANN)被介绍为一种模拟生物神经网络行为的计算模型，用于解决复杂的学习和模式识别问题。讲稿提到了多种类型的神经网络模型，如Perceptron（感知机），这是一种早期的单层神经网络，用于分类问题；BP（Backpropagation，反向传播）是一种在多层网络中广泛使用的训练算法；CPN（ Competitive Programming Network，竞争编程网络）则用于数据聚类；Hopfield网是研究联想记忆的模型；BAM（Bidirectional Association Memory，双向联想记忆）用于处理关联规则；而ART（Autonomous Reinforcement Training，自主增强训练）则是自组织网络的一种，用于模式识别和分类任务。 讲稿还强调了课程的目标不仅在于理论知识的传授，更注重实践操作和理论与实际研究课题的结合，鼓励学生通过实验来熟悉神经网络模型的运用，并通过查阅文献来扩展学习内容，提升研究能力。此外，讲稿的第一章介绍了智能系统的概念和描述模型，对比了物理符号系统和连接主义两种观点，为后续神经网络的学习奠定了理论基础。第二章则深入到神经网络的基础知识，包括生物神经元模型和人工神经元模型的构建。 这份人工神经网络电子讲稿是一个全面的教程，涵盖了从基础知识到具体模型的多个方面，是学习和理解神经网络的理想资料。