人工神经网络入门：从Perceptron到ART

"ANj为输出层神经元-人工神经网络--Artificial_Neural_Networks(很全哦!!)" 这篇摘要涉及到的是一个关于人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）的课程或教材，重点是讲解神经网络的基础知识和不同类型的网络模型。ANj在这里指的是输出层的神经元，而oj=f(netj) 表示的是输出值oj是由输入信号的加权和netj经过激活函数f计算得出的，这是神经网络中计算输出的基本公式。 课程或教材的作者是蒋宗礼，来自软件学科部，并提供了联系方式和办公地点。教材名为《人工神经网络导论》，由高等教育出版社于2001年出版。此外，还列出了几本主要的参考书目，涵盖了不同年份和出版社的相关著作，这些书籍可以帮助深入理解神经网络的理论和实践。 课程的目标是让学生对人工神经网络有基础的认识，了解智能系统的基本模型，掌握神经网络的基本概念、结构、训练算法以及如何在实际问题中应用。课程内容包括但不限于：智能系统的基本理论、人工神经网络基础、感知器（Perceptron）、反向传播（BP）算法、竞争学习网络（CPN）、统计方法、Hopfield网、双向联想记忆（BAM）以及自适应 resonance theory (ART) 等。 第一章是引论，讨论了智能的定义、智能系统的特点，以及物理符号系统和连接主义（神经网络的一种理论基础）的对比。第二章深入到人工神经网络的基础，介绍生物神经元模型、人工神经元模型的构建以及常见的激励函数。此外，还提到了人工神经网络的拓扑结构，如存储能力（Content Addressable Memory, CAM）等。 这个课程或教材不仅关注理论，也强调实践，鼓励学生通过实验来体验神经网络模型的运用，提高解决问题的能力，并建议学生查阅相关文献，结合自己的研究课题，将学到的知识应用到实际研究中，以增强学习的深度和广度。