《人工神经网络导论》蒋宗礼 - 神经网络基础与应用

"人工神经网络电子讲稿" 人工神经网络(ANN)是一种受生物神经元结构启发的计算模型，它模仿大脑中神经元之间的连接和信息传递方式来解决复杂问题。在本讲稿中，主要探讨了人工神经网络的基础理论和应用，旨在为学生提供一个入门级的引导，让他们能够深入理解这一领域的核心概念。 首先，课程介绍了智能系统的概念，强调了智能系统描述的基本模型，如物理符号系统和连接主义。连接主义，即神经网络模型，是基于大量简单单元（神经元）通过相互连接进行并行处理的思想，它与物理符号系统的方法形成了对比。 接着，讲稿详细阐述了人工神经网络的历史和发展，让学生了解这一领域的起源和重要里程碑。其中，教材《人工神经网络导论》由蒋宗礼编写，为学习提供了坚实的理论基础。同时，还推荐了几本重要的参考书目，如Philip D. Wasserman的《Neural Computing: Theory and Practice》等，以便学生深入研究。 课程的主要目标是让学生掌握人工神经网络的基本概念，包括单层网络、多层网络、循环网络以及相关的训练算法，如感知机(Perceptron)、反向传播(BP)算法、竞争学习(CPN)等。此外，还涉及到了 Hopfield 网络、双向联想记忆(BAM)和自组织映射(ART)等特殊类型的网络结构。 课程内容涵盖了从基础到进阶的主题，例如统计方法在神经网络中的应用，以及如何通过实验来加深对模型的理解和性能评估。学生被鼓励通过查阅相关文献，结合自己的研究课题，将所学知识应用于实际问题，以提高研究和应用能力。 在讲稿中，第一章引论讲解了智能的基本概念，包括智能系统的特点和描述模型，对比了不同的认知观点。第二章则深入到人工神经网络的基础，详细讨论了生物神经网络模型、人工神经元模型以及它们的特性。后续章节会逐步展开更具体的网络模型和算法，帮助学生构建全面的神经网络知识体系。 通过这门课程，学生不仅可以理解人工神经网络的工作原理，还能学会如何利用这些知识解决实际问题，为他们在人工智能和机器学习领域的进一步研究打下坚实基础。