生物神经元与人工神经网络基础：构建与学习机制

本资源是一份关于神经网络教学的课件，详细介绍了神经网络的基础概念和核心组成部分。课程内容分为两大部分：生物神经元和人工神经网络。 首先，课程从生物神经元开始，阐述了神经元作为大脑信息处理的基本单元，强调了人脑中神经元的数量以及它们如何形成复杂的神经网络。生物神经元的结构包括细胞体、树突、轴突和突触，这些组成部分在信息传递中发挥关键作用。突触信息处理涉及到多输入单输出的机制，当突触前膜达到阈值电位，会释放化学物质传递信号，分为兴奋性和抑制性两种类型。生物神经元还具有时空整合、不可逆性、速度限制、时间和不应期等特点，以及可塑性，即能够学习和适应环境变化。 接着，课程转向人工神经网络，这是计算机科学领域模仿生物神经元行为的数学模型。人工神经网络被定义为并行和分布式的信息处理系统，由大量节点（人工神经元）组成，每个节点有多个输入和一个输出，连接权重决定了信号的传递。神经元模型中的响应函数是核心，如阈值单元、线性单元和Sigmoid函数等，它们决定了网络的非线性特性。神经网络的拓扑结构和学习算法对其性能至关重要，常见的连接形式包括前馈网络、反馈网络等。 整个课程围绕神经网络的生物学基础和其在计算机科学中的实现展开，适合希望深入了解这一领域的学生和专业人士。通过学习，参与者将掌握神经元的工作原理，理解人工神经网络的构建和设计，以及如何利用这些网络解决实际问题。