人工神经网络详解：从Perceptron到ART

"该资源是一份关于人工神经网络的详细讲义，涵盖了人工神经网络的基础理论、模型和应用，特别提到了非简单工作方式在Kohonen层和Grossberg层的应用，以及课程的目的和基本要求。" 在神经网络领域，非简单工作方式是指神经元在处理输入时不再只是简单的线性加权求和，而是根据输入向量产生不同的输出。这种工作方式在Kohonen自组织映射网络和Grossberg网络中尤为突出。Kohonen网络，也称为自组织特征映射（Self-Organizing Feature Map, SOM），是一种无监督学习的神经网络，它的每个神经元都有一个权重向量。当输入向量被送入网络时，每个神经元会计算其权重向量与输入向量之间的相似度，产生一个输出值。输出值越大，表示输入向量与该神经元的权重向量越接近，因此该神经元的权重向量在学习过程中会被更多地更新。反之，如果输出值较小，说明输入向量与神经元的类别较远，相应的权重向量更新量就会减小。这种方式有助于网络自我组织，形成一种空间上的拓扑结构，使得类似的输入数据点在网络中靠近。 Grossberg网络则更侧重于动态系统的模拟，尤其是对于模式识别和联想记忆，其中神经元的输出不仅取决于当前输入，还受到网络内部状态的影响。这些网络允许神经元以非线性的方式响应输入，能够处理复杂的模式识别任务。 讲义中提到的其他知识点包括： 1. **人工神经网络**（Artificial Neural Networks, ANN）：模仿生物神经元结构和功能的数学模型，由大量节点（神经元）和连接它们的边（权重）组成，能够通过学习过程调整权重来解决复杂问题。 2. **Perceptron**：最早的神经网络模型之一，用于二分类问题，具有单一输出和线性决策边界。 3. **BP（Backpropagation）**：反向传播算法，是多层前馈网络的主要训练方法，通过梯度下降优化网络权重。 4. **CPN（Connectionist Psychological Model）**：连接主义心理模型，尝试用神经网络来模拟人类的认知过程。 5. **Hopfield网与BAM（Bidirectional Association Memory）**：Hopfield网络用于联想记忆，BAM则是双向联想记忆网络，可以同时存储正向和反向的关联。 6. **ART（Adaptive Resonance Theory）**：自适应共振理论，一种自组织学习算法，能够在线学习并稳定网络结构。 此外，课程的目标是让学生掌握神经网络的基本概念和模型，理解其工作原理，通过实验加深对模型的理解，并能够结合个人的研究课题进行扩展学习和应用。参考书目提供了深入学习人工神经网络的额外资源。