探索无导师学习：人工神经网络模型与应用

人工神经网络是一门重要的AI技术，它在无导师学习(Unsupervised Learning)中发挥着关键作用，这一学习方式侧重于挖掘数据集中的潜在统计规律，这些规律以权重形式存储在网络连接之中。无导师训练强调的是在没有明确标签的情况下，让网络自我学习和发现数据的内在结构。 《人工神经网络导论》这本教材由蒋宗礼教授编写，由高等教育出版社于2001年8月出版，是该课程的基础参考材料。课程旨在引导学生入门人工神经网络，使他们理解智能系统的描述模型，如单层网络、多层网络和循环网络等，掌握网络结构、工作原理、训练算法和软件实现方法。 课程目标不仅限于理论教学，还包括启发学生的创新思维，让他们通过实验理解不同模型的应用和性能，为他们未来的研究或实际项目提供实践经验。主要内容涵盖了智能系统的基础理论、Perceptron（感知器）、BP（反向传播）、CPN（卷积神经网络）、统计方法（如Hopfield网和BAM）、以及ART（自组织映射）等具体技术。 第一章介绍了智能的概念和人工神经网络的起源，对比了物理符号系统和连接主义的不同视角。第二章深入探讨人工神经网络的基石，包括生物神经网络模型、人工神经元及其激励函数，以及网络的拓扑结构和存储类型，如Content Addressable Memory (CAM)。 通过学习人工神经网络，学生能够理解智能系统如何模拟人脑的学习过程，以及如何利用这些模型解决实际问题。这门课程不仅是理论知识的传授，更是实践技能的培养，为学生在人工智能领域打下坚实的基础。