清华大学蒋宗礼教授的人工神经网络讲稿概览

"清华大学神经网络讲稿.ppt"是一份详细介绍神经网络理论和应用的学术资料，由蒋宗礼教授编撰，旨在为软件学科部的学生提供对人工神经网络的入门教学。课程内容涵盖了广泛的神经网络理论，包括但不限于： 1. 课程背景与目标： - 讲稿以《人工神经网络导论》为主要教材，强调将学生引入神经网络领域，使其理解智能系统的描述模型，如单层网、多层网（如BP神经网络）和循环网（如CPN），以及它们的结构、特点、训练算法和实现方法。 2. 课程内容大纲： - 智能理论与实现，包括智能系统的定义、特点和描述模型。 - 人工神经网络基础，包括生物神经网络与人工神经元模型，以及常用的激励函数。 - 主要网络模型探讨：Perceptron（感知器）、BP（反向传播）、CPN（连续时间神经网络）、统计方法（如Hopfield网络和BAM）、以及ART（自组织映射）等。 3. 参考书目： - 提供了多本经典著作，如Philip D. Wasserman的《神经计算：理论与实践》和胡守仁等人的《神经网络导论》，以便学生深入了解相关领域的深度和广度。 4. 课程期望： - 学生不仅要掌握理论知识，还要通过实验了解模型的实际应用和性能，并能够将所学应用于未来的研究项目中，提升研究和创新能力。 这份讲稿不仅适合课堂教学，也是对人工智能特别是神经网络领域初学者的宝贵参考资料。通过学习，学生将建立起对神经网络的扎实基础，为其在该领域的深入研究打下坚实的基础。