人工神经网络入门：从Perceptron到BP算法

"人工神经网络电子讲稿1_高教.ppt" 这是一份关于人工神经网络的电子讲稿，主要目标是引导学生进入人工神经网络及其应用的研究领域。讲稿内容涵盖了人工神经网络的基本概念、模型、训练算法以及相关的智能系统理论。以下是讲稿的主要知识点： 1. **课程目标和基本要求**： - 引导学生理解智能系统描述的基本模型，特别是人工神经网络。 - 掌握人工神经网络的基本概念，如单层网、多层网、循环网等，了解它们的结构、特点、训练算法和应用。 - 通过实验让学生体验模型的运用和性能，积累实践经验。 - 鼓励学生结合参考文献，将所学知识应用于未来的研究课题。 2. **主要内容**： - **第一章：引论** - 讨论智能的定义、智能系统的特点，对比物理符号系统与连接主义，介绍人工神经网络的特点和发展历程。 - **第二章：人工神经网络基础** - 介绍生物神经元模型、人工神经元模型和激励函数，探讨神经网络的拓扑结构，以及监督学习和非监督学习的概念。 - **第三章：感知器** - 深入讲解感知器，它是早期的人工神经网络模型，能解决线性可分问题，讨论Hebb学习律和Delta规则。 - **第四章：向后传播（BP）** - 解析BP网络的构成和训练过程，包括最速下降法的理论推导，讨论BP算法的收敛性和优化策略。 - **第五章：对传网** - 介绍异构网络，探讨对传网（如Hopfield网和BAM）的概念和作用。 3. **实验** - 实验部分旨在让学生亲手实现感知器和BP算法，以加深理解和应用。 4. **研究思路** - 学习人工神经网络的思想，借鉴先驱者的问题求解方法，通过实践和文献阅读，培养学生的独立研究能力和应用能力。 这份讲稿全面地概述了人工神经网络的基础知识，不仅理论性强，还强调了实践环节，旨在帮助学生建立扎实的理论基础，并能实际操作和应用神经网络模型。