《人工神经网络导论》蒋宗礼 - 神经网络基础与模型解析

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"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。