神经元连接的无线电测向:MP模型详解与神经网络结构设计
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更新于2024-08-07
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神经元之间的连接是神经系统中信息传递的关键环节,尤其是在人工神经网络中,如MP模型。MP模型,由McCulloch和Pitts于1943年提出,是最早的人工神经网络数学模型之一。在这个模型中,神经元的工作机制简化为二进制,即兴奋或抑制,通过硬极限函数来表示。每个神经元的突触活动强度,即神经元之间的连接强度,被模拟为固定权值,允许神经元从多个输入接收信息并产生兴奋或抑制反应。当输入信号总和超过阈值时,神经元会触发动作电位,反之则无响应。
图2.2展示了MP模型的示意图,其中神经元接收输入信号,权重(权值)决定了信号的传递强度。在神经网络设计中,结构设计和权值学习算法是关键。魏海坤编著的《神经网络结构设计的理论与方法》提供了深入探讨,该书介绍了影响神经网络泛化能力的各种因素,如输入复杂性、网络结构、权值调整等,以及相应的优化设计方法,如权值衰减、敏感性分析、构造算法(如CC算法)、进化策略等。
书中特别关注了多层感知器(MLP)和径向基函数(RBF)神经网络,如BP算法(反向传播)和RBF网络的工作原理。BP算法是一种训练多层神经网络的常用方法,它通过梯度下降更新权重以最小化预测误差。RBF网络则以其非线性映射能力而著名,它利用径向基函数作为激活函数,能处理复杂的函数拟合和分类任务。
作者还提到了Simon Haykin的教材《Neural Networks: A Comprehensive Foundation》作为参考,强调了神经网络在自动化、信号处理等领域的重要应用,并鼓励读者对书中内容提出批评和建议。该书不仅涵盖了理论基础,还提供了大量的MATLAB实现代码,便于读者理解和实践。
这本书深入浅出地讲解了神经元模型、学习规则、网络结构优化、参数优化以及特定网络如MLP和RBF的实现,适合工程技术人员、高年级学生和研究人员使用,是一本神经网络设计领域的实用教材。
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