三班小组：电子信息导论中的神经网络详解

电子信息导论中的神经网络课程涵盖了多方面的内容，由三班第二小组成员刘宇、桂林康炫、韩志伟和黄奕杰共同完成。课程的核心部分是多层神经网络，这些建立在对人脑神经元工作原理的模拟之上。人脑中的神经网络极其复杂，每个神经元负责接收和处理信息，通过树突接受输入信号，轴突则负责发送信号到其他神经元，这一过程在生物体内的“突触”区域发生。 课程介绍了神经元模型，它是构建神经网络的基础。该模型由输入（类比于树突）、输出（类比于轴突）和计算功能（如细胞核）组成。每个输入与权重相乘，形成加权信号，然后通过非线性函数（如MP模型中的sgn函数，即符号函数）进行处理。sgn函数根据输入的正负决定输出的二进制值，这是为了模拟生物神经元的激活和抑制行为。 神经元的输出并非单一，而是可以有多条连接到其他神经元，形成网络。整个计算过程可以通过图形化表示，其中输入、权值和非线性变换清晰可见。课程强调，神经元模型可以应用于实际问题，例如通过样本数据（其中一部分特征未知）进行预测或分类，通过对数据进行特征加权和非线性转换，以求得更准确的结果。 此外，课程还可能回顾神经网络的历史发展，特别是1943年McCulloch-Pitts模型的提出，它奠定了现代神经网络理论的基础。这部分内容对于理解神经网络的起源和演化至关重要。 在整个课程中，学生不仅学习理论知识，还可能涉及神经网络的实际编程实现，如使用Python的深度学习库如TensorFlow或PyTorch构建简单的多层感知器或多层神经网络。通过实践项目，学员可以掌握如何训练模型，调整参数，以及评估模型性能。 总结来说，这门电子信息导论课程深入浅出地探讨了神经网络的构造原理、工作机制以及其在实际问题中的应用，旨在让学生掌握人工智能领域的一项关键技术。