神经网络基础：生物神经元与人工神经元模型

该资源是一份关于神经网络的课件，涵盖了从生物神经元到人工神经网络的基础知识，包括神经元的结构、信息处理机制以及人工神经网络的常见结构和响应函数。 一、生物神经元 生物神经元是神经系统的基本工作单元，负责信息的接收、处理和传递。它们由细胞体、树突、轴突和突触组成。突触是神经元间通信的关键部位，当神经冲动达到阈值电位时，突触会释放神经递质，导致兴奋性或抑制性的反应。神经元的信息处理具有时空整合能力，不可逆性，一定的传导速度，以及可塑性，这些特性使得神经网络能适应环境变化并进行学习。 二、人工神经网络结构 人工神经网络（ANN）是对生物神经网络的抽象和模拟，由大量人工神经元组成。每个神经元有一个输出，并通过连接权系数与其他神经元相连。神经元的输入通过求和操作和响应函数转换为输出。常见的神经元模型包括： 1. 阈值单元：这是一种简单的模型，只有当输入总和超过预设阈值时，才会产生输出。通常用于模拟二元决策问题。 2. 线性单元：线性响应函数直接将输入的加权和映射到输出，没有饱和或非线性效应。 3. 非线性单元：例如Sigmoid函数，这种函数能够将任意实数值映射到(0,1)区间，产生连续且光滑的输出，常用于分类和连续变量的预测任务。 人工神经网络的特性主要由其拓扑结构和学习算法决定，包括前馈网络、反馈网络、自组织网络等。 总结，这份神经网络课件详细介绍了从生物神经元的生理功能到人工神经网络的基本构造和工作原理，是理解和学习神经网络概念的重要参考资料。其中，神经元的响应函数，尤其是非线性函数如Sigmoid，是构建复杂模型和实现学习能力的关键。