人工神经网络入门教程：模型、算法与应用

"该资源是北京工业大学计算机学院蒋宗礼教授的人工神经网络电子讲稿，涵盖了人工神经网络的基础知识和应用。教材为《人工神经网络导论》，由蒋宗礼编写，高等教育出版社出版。讲稿提及的主要参考书目包括多本神经网络领域的经典著作。课程目标是让学生掌握人工神经网络的基本概念、模型和训练算法，同时通过实验加深理解并探索可能的研究方向。主要内容包括智能系统的理论、人工神经网络基础、各种神经网络模型如Perceptron、BP网络、CPN、统计方法、Hopfield网、BAM以及ART等。" 人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）是模拟生物神经网络结构和功能的一种计算模型，它是人工智能领域的核心组成部分。讲稿首先阐述了智能的定义、智能系统的特点以及智能系统描述的基本模型，对比了物理符号系统和连接主义（即神经网络）的理论观点。神经网络的特点在于其分布式存储和并行处理能力，能够通过学习和调整权重来解决复杂问题。 课程的基本要求包括让学生理解智能系统的基本模型，掌握人工神经网络的基本概念，例如单层网、多层网、循环网的结构、训练算法和运行方式。学生还将学习如何用软件实现这些模型，并通过实验来实际操作和评估网络性能。此外，课程鼓励学生阅读相关文献，将学到的知识应用到自己的研究课题中，提升研究和应用能力。 讲稿内容分为多个章节，从引论开始，详细讲解了人工神经网络的基础，包括生物神经网络模型和人工神经元模型的构建。后续章节分别深入到具体的网络模型，如Perceptron（感知器）网络，它是一种早期的二层网络，主要用于线性可分问题；BP（Backpropagation）网络，是最常见的多层前馈网络，采用反向传播算法进行训练；CPN（Cellular Programming Network）网络则涉及细胞程序网络的概念；统计方法在神经网络中的应用，如概率和统计学习理论；Hopfield网是一种联想记忆模型，而BAM（Bidirectional Association Memory）是双向联想记忆网络；最后，ART（Adaptive Resonance Theory）网络是自适应共振理论网络，用于模式识别和分类任务。 通过这门课程，学生不仅可以掌握人工神经网络的基本原理，还能了解到神经网络在不同场景下的应用，为深入研究和实践打下坚实基础。