人工神经网络教程：非线性变换函数解析

"该资源是一本关于人工神经网络的教程，由韩力群编著，北京邮电大学出版社出版。本书旨在介绍人工神经网络的基本理论、设计基础和应用实例，适用于研究生和本科生学习，同时也适合科技人员参考。书中特别强调了理解和应用，而非复杂的数学推导，并且涵盖了一些人工神经网络的最新发展和应用。" 在《人工神经网络教程》中，作者韩力群详细阐述了神经网络的核心概念和实际应用。书中提到了两种关键的变换函数： 1. **阈值型变换函数**：这种函数基于单位阶跃函数，如图2.8(a)所示。当输入`net'j - Tj`大于或等于零时，函数输出为1，表示神经元处于兴奋状态；若输入小于零，则输出为0，表示神经元处于抑制状态。这种函数模型简单，是经典M-P模型的基础。 2. **非线性变换函数**：这类函数主要是将实数域R映射到[0, 1]闭区间内的非减连续函数，常用于描述状态连续型神经元。其中，Sigmoid函数（单极性S型函数）和双曲正切函数（双极性S型函数）是常见的例子。Sigmoid函数具有连续且可导的特点，使得在实际计算中非常方便。双极性S型函数则是Sigmoid函数的另一种形式，其输出值在-1到1之间变化。 这些变换函数在人工神经网络中扮演着至关重要的角色，它们决定了神经元如何根据输入信号进行响应，从而影响整个网络的学习和预测能力。通过这些函数，神经网络可以模拟生物神经系统的复杂行为，例如通过训练调整权重来实现非线性问题的求解。 此外，书中还涵盖了人工神经网络的基本结构、学习算法、训练策略以及实际应用案例，帮助读者理解神经网络的工作原理，并具备实际应用神经网络解决工程问题的能力。对于初次接触神经网络的读者，书中注重概念的易接受性和逻辑性，提供了丰富的示例以增强理解。 该书不仅是学术教育的教材，也是科研工作者和工程师探索和应用人工神经网络的重要参考资料。通过深入学习，读者可以进一步掌握神经网络的理论基础，为未来在相关领域的研究和开发奠定坚实的基础。