人工神经网络入门：从Perceptron到ART

"人工神经网络电子讲稿是北京工业大学计算机学院蒋宗礼教授的课程资料，旨在引导学生入门人工神经网络及其应用。课程涵盖了智能系统的基础、人工神经网络(ANN)的基本概念、不同类型的神经网络模型，如Perceptron、反向传播(BP)、竞争网络(CPN)、统计方法、Hopfield网络与双向联想记忆(BAM)以及自组织映射(ART)等。教材为《人工神经网络导论》，同时推荐了多本参考书籍供深入学习。课程目标不仅是让学生掌握神经网络的基本理论和算法，还鼓励他们通过实验实践和文献阅读，将所学应用于未来的研究课题。" 在这门课程中，首先会探讨"智能及其实现"，介绍智能系统的概念和特点，以及物理符号系统与连接主义的理论对比，从而引出人工神经网络作为实现智能的一种途径。接着，"ANN基础"章节将介绍神经元模型，生物神经网络与人工神经元的异同，并概述人工神经网络的基本特性。 "Perceptron"是最早期的神经网络模型之一，它主要用于解决线性可分问题，是理解多层网络前馈结构的基础。"BP"，即反向传播算法，是多层神经网络训练中最常用的算法，通过梯度下降优化权重，使得网络能够处理非线性问题。"CPN"，或竞争网络，是一种模拟大脑皮层区域相互竞争的学习机制，常用于聚类和模式识别任务。 "统计方法"在神经网络中扮演着重要角色，尤其是在数据预处理、特征选择和模型评估等方面。"Hopfield网与BAM"则涉及记忆和联想学习，Hopfield网络用于稳定状态的存储和检索，而BAM是双向联想记忆网络，可以实现正向和反向的联想。 最后，"ART"，自组织映射(Adaptive Resonance Theory)，是一种自适应的神经网络模型，能动态调整其结构以适应输入数据的变化，常用于模式分类和数据可视化。 这门课程不仅提供了理论知识，还有实验环节，让学生通过实践加深理解，通过阅读相关文献，培养学生将所学知识与实际问题结合的能力，为未来在神经网络领域的研究和应用打下坚实基础。