清华大学蒋宗礼教授人工神经网络课程讲义

"该资源是清华大学的一份人工神经网络课程讲义，主要探讨以比较层和识别层为核心的5个功能模块。课程由蒋宗礼教授讲授，旨在引导学生进入人工神经网络及其应用的研究领域，讲解了人工神经网络的基本概念、模型、训练算法和软件实现方法。教材和主要参考书目也一并给出，涵盖了不同作者的神经网络理论著作。课程内容包括智能系统、ANN基础、感知机、反向传播、竞争网络、统计方法、Hopfield网络、BAM网络以及ART网络等。" 本文将深入探讨清华大学人工神经网络课程中的核心知识点，首先从课程目标出发，该课程作为入门课程，旨在让学生熟悉智能系统的基本模型，掌握人工神经网络的基本概念和各种网络模型，如单层网、多层网和循环网，并通过实验加深理解。同时，课程鼓励学生将所学知识与个人研究课题结合，提升研究和应用能力。 课程内容分为多个章节，第一章引论中，讲述了智能的定义，智能系统的特点，以及物理符号系统与连接主义两种观点的对比。人工神经网络作为一种连接主义的代表，其特点和发展历程也被详细介绍。 第二章人工神经网络基础，讲解了生物神经网络与人工神经元模型，包括神经元的激励函数和网络的基本拓扑结构，如存储容量（CAM——Content Addressable Memory）等概念。这部分内容是后续学习其他神经网络模型的基础。 接下来的章节分别介绍了多种经典的人工神经网络模型，如Perceptron（感知机），这是一种早期的单层神经网络，主要用于分类问题；BP（反向传播）网络，它是多层前馈网络训练的常用算法，通过反向传播误差来调整权重；CPN（竞争网络）则强调神经元之间的竞争机制，常用于模式分类和聚类；Hopfield网络是一种具有联想记忆功能的网络，而BAM（双向联想记忆）网络则是Hopfield网络的扩展，可以进行双向联想；最后，ART（自组织特征映射）网络是一种自适应共振理论模型，用于自组织特征的学习和分类。 除了理论知识，课程还强调了统计方法在神经网络中的应用，以及如何通过MATLAB等工具实现这些模型，以增强学生的实践能力。通过这样的学习，学生不仅可以理论联系实际，还能培养解决问题的能力，为未来在人工智能领域的研究打下坚实的基础。