卷积神经网络详解：构成与多层神经网络应用

卷积神经网络是深度学习领域的重要组成部分，它在图像识别、自然语言处理等领域表现出强大的能力。在《神经计算智能基础（靳蕃）》一书中，这部分内容深入探讨了神经网络的基础概念，特别是人工神经元模型及其特性。 人工神经元是构建神经网络的基本单元，它们模拟生物神经元的工作原理，具有两态工作模式（兴奋和抑制）、阈值效应、单输入多输出（MISO）结构，以及输入信号的叠加。神经元之间的连接是可塑的，意味着可以根据经验进行调整，这是学习和适应能力的基础。 书中提到了几种常见的激活函数，如Sign函数、Unit函数、Sigmoid/Tanh函数和ReLU，这些非线性函数赋予了神经网络处理复杂关系的能力。然而，早期的单层神经网络如感知机存在局限性，不能解决某些非线性问题，比如异或问题。为了解决这个问题，引入了多层神经网络，其中最著名的是多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP），尤其是通过反向传播（Backpropagation, BP）算法。 反向传播算法是BP学习算法的核心，由Rumelhart、Hinton和Williams等科学家在1986年提出，用于训练多层前馈网络。它通过计算输出误差并逆向传播至各层权重，使得网络能够根据训练数据进行权重调整，从而优化网络性能。在卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中，这一算法同样起着关键作用，尤其是在图像处理任务中，CNN的卷积层、激活层和池化层共同构成一个完整的卷积模块，能够有效地提取局部特征，减少了对输入数据的空间位置敏感性。 此外，书中还提及了RBF（Radial Basis Function）网络和Kohonen网络，以及Hopfield网络和Boltzmann机，这些都是其他类型的神经网络模型，它们各自有其独特的应用场景和学习机制。卷积神经网络的章节不仅介绍了基础理论，还涵盖了如何通过多层神经网络克服单层网络的局限，展示了神经网络技术的演进和发展。