人工神经网络教程：理论、设计与应用解析

"更新学习速率-gps差分协议rtcm电文分析与应用-人工神经网络教程-韩力群" 本文主要讨论了两种人工神经网络的学习策略及其应用，分别是更新学习速率在LVQ网络中的作用和对偶传播神经网络（CPN）。 更新学习速率在LVQ（Learning Vector Quantization）网络中的应用是神经网络训练过程中的关键环节。公式（4.18）展示了学习速率η(t)随时间t的递减规律，它保证了在网络训练过程中，学习速率逐渐降低，以达到更好的收敛效果。当时间t小于tm时，会进入新的学习阶段，通过增加样本并重复步骤，直至达到预设的时间点tm。在这个过程中，因为使用了最小欧式距离来决定获胜神经元，所以不需要对权值向量和输入向量做额外的归一化处理。LVQ网络作为SOFM（Self-Organizing Feature Map）网络的有监督形式，结合了竞争学习和有监督学习的优势，提高了网络的分类和学习效率。 接着，介绍了对偶传播神经网络（Counter-Propagation Network, CPN），由Robert Hecht-Nielsen在1987年提出，最初用于样本选择匹配系统，但后来被广泛应用于模式匹配、联想存储、分类、函数逼近、统计分析和数据压缩等领域。CPN网络具有标准的三层结构，包括输入层、竞争层（隐藏层）和Grossberg层（输出层）。竞争层的神经元遵循无监督的竞争学习规则，而Grossberg层则采用有监督的学习规则，如Widrow-Hoff或Grossberg规则。这种网络结构虽然在拓扑上类似于三层BP（Backpropagation）网络，但其实是由自组织网络和Grossberg的外星网络相结合形成的。竞争层的输出是二进制或模拟值，而输出层则根据期望输出进行调整，以优化网络性能。 韩力群编著的《人工神经网络教程》是一本专门介绍人工神经网络理论、设计基础和应用实例的教材。书中注重实践示例，避免复杂的数学推导，以帮助初学者易于理解和接受新概念。作者基于其在控制与信息类专业研究生课程的教学经验和科研成果，编写了这本书，适合高校研究生、本科生以及科技工作者学习。书中还涵盖了人工神经网络的最新发展，如人工神经系统的概念、体系结构、控制特性及信息模式。 通过这些知识点，我们可以了解到神经网络在机器学习和模式识别中的重要角色，以及如何通过调整学习速率和网络结构来优化学习性能。同时，这本书提供了一个全面的平台，让读者能够深入理解和应用人工神经网络。