"神经网络历史与结构 | 感知器与RBF网络 | 扩展模型与BP算法"

UCAS-AI模式识别2020_08＿神经网络021；第6章第2讲赵元兴（zhaoyuanxing2018@ia.ac.cn）第2页内容提要• 介绍– 发展历史– 网络结构• 基本模型– 单层感知器、多层感知器、RBF网络• 扩展模型– Hopfield 网 络 、 RBM 、 DNN 、 CNN 、 Autoencoder 、RNN、LSTM等第3页第五节BP算法讨论第4页6.5.1 准则函数• 预测问题（回归问题）• 分类问题– 对于模式分类问题，假定其类别数为 c，通常输出层的结点个数为 c 。– 对于训练样本 x，如果它属于第 i 类，则其; 本文介绍了人工神经网络在模式识别领域的应用。内容包括网络结构、基本模型、扩展模型以及BP算法。 人工神经网络是模拟生物神经系统工作机制的计算模型。它的发展历史可以追溯到上世纪50年代。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。其中，隐藏层的数量可以根据具体的问题进行设置。 基本模型中，单层感知器是最简单的神经网络模型。它由一个输入层和一个输出层组成，其中每个输入节点都与输出节点相连。多层感知器是一种比较常用的神经网络模型，它通过引入一个或多个隐藏层，增加了网络的非线性拟合能力。RBF网络是一种基于径向基函数的神经网络模型，它能够有效处理非线性问题。 扩展模型中，Hopfield网络是一种用于存储和恢复模式的神经网络模型。RBM（Restricted Boltzmann Machine）是一种基于能量的生成模型，常用于无监督学习。DNN（Deep Neural Network）是一种具有多个隐藏层的深度神经网络模型，可以通过层层训练来提取高级特征。CNN（Convolutional Neural Network）是一种特殊的神经网络模型，适用于处理具有结构化数据（如图像）的问题。Autoencoder是一种用于特征提取和降维的神经网络模型。RNN（Recurrent Neural Network）和LSTM（Long Short-Term Memory）是用于处理序列数据的神经网络模型。 BP算法是一种常用于神经网络训练的优化算法。它通过反向传播误差来调整网络的权值和阈值，以降低输出误差。BP算法可以应用于回归问题和分类问题。 总的来说，人工神经网络在模式识别领域具有广泛的应用。不同的网络结构和模型可以适应不同的问题，并通过训练来提高其预测和分类能力。未来，随着深度学习等技术的不断发展，人工神经网络将在更多领域展现出强大的能力。