人工神经网络入门：基本模型与双联存储器结构

"该资源是关于人工神经网络的基础教程，主要涵盖了神经网络的基本结构和模型，包括双联存储器结构，以及相关的学习算法和网络类型。教程由蒋宗礼教授讲授，引用了多本神经网络的经典教材作为参考，并详细阐述了课程目标和学习要求。" 在神经网络领域，双联存储器结构是描述神经网络内部工作原理的一个简化模型。这个模型通常由两部分组成：输入向量和输出向量，它们通过权重矩阵（W）相互连接。输入向量由多个输入节点（如x1到xn）构成，这些节点携带了输入数据的信息。权重矩阵W则代表了各个输入节点对输出节点的影响程度，而输出向量（ym, y1, …）则表示经过神经网络处理后的结果。 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANN）是受生物神经元网络启发的一种计算模型。在神经网络中，每个神经元都有一个激活函数，它将输入信号加权求和后通过非线性转换产生输出。在单层网络中，输入直接连接到输出层，而多层网络则包含隐藏层，增加了模型的表达能力，可以解决更复杂的非线性问题。 本教程将涵盖以下几个关键主题： 1. 引论：介绍智能系统的概念，对比物理符号系统和连接主义，讨论人工神经网络的历史和发展。 2. 人工神经网络基础：讲解生物神经元模型和人工神经元模型的构建，以及常用的激励函数。此外，还将讨论神经网络的基本拓扑结构，如全连接层、存储特性，比如Content-Addressable Memory (CAM)。 3. 神经网络模型：包括感知机（Perceptron）、反向传播网络（BP）、竞争型网络（CPN）、Hopfield网络与双向联想记忆（BAM），以及自组织映射（ART）等。这些模型各有特点，适应不同的任务需求。 4. 统计方法：在神经网络中可能涉及到的统计理论和技术，用于网络训练和性能评估。 课程的目标是让学生理解神经网络的基本原理，掌握不同类型的网络模型及其训练算法，并通过实验加深理解。同时，鼓励学生阅读相关文献，将学到的知识应用于实际问题或未来的研究项目，从而提高研究和应用能力。 这个资源是初学者深入理解人工神经网络概念和技术的良好起点，对于想要涉足AI和深度学习领域的人来说尤其有价值。通过学习，你可以了解到神经网络如何模拟大脑的学习过程，以及如何利用这些模型解决实际问题。