《人工神经网络导论》蒋宗礼 - 入门教材及主要参考书目

"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编写的教材，旨在帮助初学者理解并掌握人工神经网络的基础知识。教材包括《人工神经网络导论》，由高等教育出版社于2001年出版。此外，提到了其他几本主要参考书目，供深入学习。课程目标是让学生熟悉人工神经网络的基本概念、模型和算法，并通过实验实践增强理解。内容涵盖智能系统、ANN基础、Perceptron、反向传播(BP)、竞争性学习(CPN)、统计方法、Hopfield网、双向联想记忆(BAM)以及自组织映射(ART)等多个方面。" 人工神经网络(ANN)是模拟生物神经系统的计算模型，它由大量的处理单元，即神经元，按照一定结构连接而成。这种网络能够通过学习过程，调整神经元间的连接权重，以解决复杂问题。讲稿中提到的基础知识包括生物神经网络模型，人工神经元模型如McCulloch-Pitts模型和sigmoid函数模型，以及不同类型的网络模型，如单层网络、多层网络和循环网络。 Perceptron是最早的前馈神经网络模型，用于线性可分问题的分类。反向传播(BP)算法则是多层感知器训练的核心，通过反向传递误差来更新权重，以最小化损失函数。CPN（竞争性学习神经网络）用于模式分类和聚类，其中每个神经元竞争输入数据的代表性。 统计方法在神经网络中常用于数据分析和模型验证，如在训练过程中监控性能指标或进行正则化以防止过拟合。Hopfield网是一种能量函数为基础的网络，常用于联想记忆和优化问题。BAM（双向联想记忆）网络则结合了前馈和反馈机制，可以实现正向和反向的信息处理。ART网络是自组织特征映射，适用于无监督学习，能自适应地构建输入数据的分类结构。 课程还强调通过实验和查阅文献，将理论知识与实际应用结合起来，以提升学生的实践能力和研究能力。这包括对各种网络模型的理解，训练算法的实现，以及如何将所学知识应用于个人研究课题。这个电子讲稿提供了一个全面而深入的入口，让学习者能够逐步进入并探索人工神经网络的广阔世界。