人工神经网络入门：感知器训练算法解析

"本次课程是关于人工神经网络的学习回顾，主要涵盖了离散和连续的感知器训练算法，并提到了一些重要的神经网络相关书籍和课程目标。课程旨在让学生掌握人工神经网络的基本概念、模型和训练算法，并通过实验加深理解。课程内容包括智能系统、ANN基础、Perceptron、反向传播(BP)、竞争型网络(CPN)、统计方法、Hopfield网、双向联想记忆(BAM)以及自组织映射(ART)等。" 在上一节课中，我们回顾了学习算法，特别是关于感知器的训练。对于离散单输出感知器，训练算法通过调整权重W，使其向正确的分类方向移动。这通常涉及到简单的加减操作，如W=W+X或W=W-X。而在离散多输出感知器的训练中，每个输出单元的权重Wj会根据目标值yj和实际输出oj的误差进行更新，即Wj=Wj+(yj-oj)X。对于连续多输出感知器，权重wij的更新则引入了学习率α，wij=wij+α(yj-oj)xi，这里的α控制了学习的速度。 人工神经网络（ANN）是模拟生物神经元工作原理的一种计算模型，广泛应用于人工智能领域。在蒋宗礼教授的课程中，学生将学习到人工神经网络的基本概念，包括单层网络、多层网络和循环网络的结构、特点、训练算法以及它们在解决实际问题中的应用。此外，课程还强调了理解和实现这些网络的软件方法，以及如何通过实验来深化对模型的理解。 课程的目标不仅是传授理论知识，还包括培养学生的解决问题能力。学生将接触到人工神经网络领域的研究思想，学习如何应用这些模型解决实际问题。同时，通过查阅相关文献并与自己的研究课题相结合，学生可以扩展学习内容，为将来可能的研究打下基础。 课程的主要内容包括智能系统的概念和描述模型，以及各种类型的神经网络模型，如Perceptron（感知器）、反向传播算法（BP，用于多层前馈网络的训练）、竞争型网络（CPN）、Hopfield网络（用于联想记忆）和自组织映射（ART，一种自适应共振理论网络）。这些内容将帮助学生全面理解人工神经网络的工作原理及其在不同场景下的应用。 这次课程的复习和后续的内容深入探讨了人工神经网络的基础理论和实际应用，旨在让学生具备扎实的理论知识和实践技能，以便在人工智能领域进一步研究和探索。