人工神经网络学习：最速下降法求解极小点

"这篇讲义聚焦于神经网络中的最速下降法，并强调寻找误差函数E的极小点。最速下降法是优化算法的一种，常用于训练神经网络以最小化损失函数。讲义中可能涉及如何调整网络权重wij以减小E的值，当E大于0时，增加wij（Δwij<0），而当E小于0时，减少wij（Δwij>0）。此外，讲义还提到了与神经网络相关的教材和主要参考书目，包括不同作者的著作，这些书籍可以帮助深入理解和学习人工神经网络的基本理论和实践应用。课程目标是引导学生进入神经网络的研究领域，理解其基本模型和应用。" 详细说明： 1. **最速下降法(Steepest Descent Method)**：在神经网络的训练过程中，最速下降法是一种常用的梯度下降优化算法。它的目标是通过沿着损失函数E的负梯度方向更新权重，以最快的速度减小E的值。这里的“最速”指的是沿着梯度最大方向下降，以期望在最少的迭代次数内达到全局或局部最小值。 2. **误差函数E**：E是衡量神经网络预测结果与实际期望输出之间差距的函数，通常选择平方误差或交叉熵误差等。在训练过程中，我们的目标是找到使得E最小化的权重wij。 3. **权重wij的调整**：根据描述中的规则，当误差E大于0时，Δwij为负，意味着wij应增加，以反向传播的方式减小误差；相反，当E小于0时，Δwij为正，wij应减小。这反映了梯度下降法的基本思想，即沿着梯度的负方向更新参数，以期望在每次迭代后降低误差。 4. **神经网络的参考文献**：列出的几本参考书籍涵盖了人工神经网络的基础理论、计算方法以及MATLAB等工具的应用，这些资源为深入学习和研究神经网络提供了丰富的资料。 5. **课程目标**：该课程旨在为初学者提供人工神经网络的基础知识，使他们能够理解网络模型，掌握训练策略，并具备实际应用的能力。通过学习，学生应能了解并运用神经网络解决实际问题。 6. **基本要求**：学习者需要掌握神经网络的基本概念，包括网络结构、学习规则和训练过程。同时，对相关数学知识，如微积分、线性代数和概率统计有一定的了解，以便理解和实现神经网络的算法。