清华大学蒋宗礼教授讲解人工神经网络拓扑结构与应用

人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）是计算机科学中模拟生物神经系统的理论和应用，其拓扑结构在理解网络功能和性能中起着关键作用。在清华大学神经网络的PPT中，主要内容分为两个部分来阐述： 1. 拓扑结构： - 自组织映射（Self-Organizing Map, SOM）是一种无导师学习的网络结构，如Kohonen层，它通过竞争学习调整节点位置，以保持输入数据的相似性。这种结构常用于数据可视化和特征提取。 - 散射星（Scattering Star）是另一种有导师学习的模型，如Grossberg层，它涉及教师信号指导下的学习过程，通常用于模式识别和分类。 2. 神经网络基础： - 简介了人工神经网络的基本概念，包括单层网络、多层网络（如BP神经网络）和循环网络，这些网络模型的特点包括结构、训练算法（如BP反向传播）、运行机制以及软件实现方法。 - 课程目标强调了理解智能系统的基本模型，掌握如何描述复杂问题，以及如何将神经网络应用于实际问题解决。 此外，课程还包括了其他重要知识点： - 智能及其实现：讨论了智能的本质，以及人工神经网络在智能系统中的角色。 - 具体的神经网络模型，如感知器（Perceptron）、BP网络、连续时间神经网络（Continuous-Time Neural Network, CTNN）、统计方法（如Hopfield网络和BAM网络）以及自适应 resonance theory (ART)。 教材推荐和参考书目为学习者提供了丰富的资源，如《人工神经网络导论》、Philip D. Wasserman的《神经计算：理论与实践》等，这些书籍和参考资料有助于深化对神经网络理论和应用的理解。 通过这门课程，学生将不仅限于理论学习，还被鼓励结合实验，通过实践体验神经网络模型，并将其应用于未来的研究课题或工作实践中，从而达到理论与实践相结合的目标。