清华大学蒋宗礼教授人工神经网络课程讲义

"该资源是清华大学神经网络课程的PPT，由蒋宗礼教授主讲。内容涵盖了人工神经网络的基本概念、模型、训练算法以及应用，旨在引导学生进入神经网络的研究领域。教材和主要参考书目也进行了推荐，课程目标是让学生掌握神经网络的基本知识并能进行软件实现。课程内容包括智能系统、ANN基础、感知机、反向传播、竞争学习网络、统计方法、Hopfield网、双向联想记忆和自组织映射等。" 详细说明: 1. **神经网络基本原理**：网络运行的公式`Y=F(XW)`和`X=F(YWT)`展示了神经网络的前向传播过程，其中`X`和`Y`分别代表输入和输出向量，`W`和`T`表示权重矩阵，`F`是激活函数，通常选择S形函数，如sigmoid或ReLU，以引入非线性。 2. **课程目标**：该课程作为神经网络的入门，旨在让学生理解智能系统的基本模型，掌握神经网络的核心概念，包括单层、多层和循环网络的结构、训练算法和应用。 3. **教材与参考书**：推荐的教材是蒋宗礼教授的《人工神经网络导论》，还有其他几本关于神经网络的经典著作，如Philip D. Wasserman的《Neural Computing: Theory and Practice》等。 4. **课程内容**：内容包括智能系统的概念，人工神经网络(ANN)的基础，如生物神经元模型和人工神经元模型的构建，以及不同类型的神经网络模型，如感知机(Perceptron)、反向传播(BP)网络、竞争学习(CPN)、Hopfield网络、双向联想记忆(BAM)、自组织映射(ART)等。 5. **学习要求**：学生需了解神经网络的历史和发展，掌握各种网络模型的运行方式，通过实验加深理解，同时通过查阅文献将所学应用于自己的研究项目。 6. **神经网络模型**：每种模型都有其特定的结构和应用场景，例如感知机是早期的二分类模型，BP网络解决了多层网络的训练问题，Hopfield网络用于存储和检索信息，而ART则是一种自适应共振理论网络，用于模式识别和分类。 通过这些内容的学习，学生不仅能够对神经网络有深入的理解，还能具备使用神经网络解决实际问题的能力，并为后续的研究生研究打下坚实的基础。