李亚非老师讲解的人工神经网络教程

"李亚非老师的神经网络教程涵盖了人工神经网络的基础知识，包括神经网络的发展历程、基本模型、反向传播算法（BP网络）、Hopfield网络、随机型神经网络、自组织神经网络、联想记忆神经网络以及CMAC模型等多个主题。教程通过详细的章节划分，深入浅出地讲解了神经网络的各个重要概念和技术。" 在这个神经网络教程中，李亚非老师首先介绍了神经网络的起源，如MP模型和Hebb学习规则，强调了它们在神经网络研究中的基础地位。接着，他探讨了感知器模型，这是早期的神经网络模型，具有分布式存储、并行处理等关键特性。 教程的核心部分是关于反向传播算法（BP网络）的讲解，包括含隐层的前馈网络的学习规则、Sigmoid激活函数的应用、BP网络的训练与测试过程，以及对BP算法的改进方法。这部分内容对于理解和实现多层神经网络至关重要。 此外，教程还涉及了Hopfield网络，这是一种用于联想记忆和优化问题的网络模型，包括离散型和连续型两种类型，并展示了如何利用Hopfield网络解决旅行商问题。同时，教程也涵盖了随机型神经网络，如模拟退火算法、Boltzmann机和Gaussian机，这些都是解决复杂优化问题的有效工具。 在自组织神经网络方面，教程讲解了竞争型学习、ART模型、自组织特征映射(SOM)模型和CPN模型，这些模型在模式识别和数据聚类中应用广泛。联想记忆神经网络部分则涵盖了线性联想记忆、双向联想记忆和时间联想记忆，以及如何利用Hopfield模型实现联想记忆功能。 最后，教程提到了CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）模型，这是一种基于神经元的控制模型，解释了CMAC映射算法、输出计算和控制器模型的构建，展示了神经网络在控制领域的应用潜力。 这个神经网络教程适合对神经网络感兴趣的初学者和有一定基础的学习者，通过深入学习，可以掌握神经网络的基本原理和实际应用技术。