《人工神经网络导论》蒋宗礼著PDF讲稿

"该资源是北京工业大学计算机学院蒋宗礼教授关于人工神经网络的讲稿电子版PDF，适合初学者入门。教材为《人工神经网络导论》，由蒋宗礼著，高等教育出版社出版。讲稿涵盖了人工神经网络的基础理论、模型、训练算法以及多种神经网络类型，包括Perceptron、BP、CPN、Hopfield网、BAM和ART等。课程旨在让学生理解智能系统的基本模型，掌握人工神经网络的核心概念，并通过实验和文献阅读深化对知识的应用和研究。" 这篇讲稿详细介绍了人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）的相关知识，首先从智能系统的定义和描述模型出发，对比了物理符号系统和连接主义的观点。接着，它深入讲解了生物神经网络的模型和人工神经元模型，这是构建神经网络的基础。讲稿涵盖了多种神经网络模型，如： 1. Perceptron：这是一种早期的单层神经网络，主要用于二分类问题，它的学习规则是基于误分类的梯度下降法。 2. BP（Backpropagation）：反向传播网络是多层感知器的一种，通过反向传播误差来调整权重，是目前最常用的神经网络训练算法之一。 3. CPN（Connectionist Perceptual Classifiers）：这类网络通常用于图像识别和模式分类，利用连接权重的调整来改善分类性能。 4. Hopfield网：是一种能量函数为基础的网络，常用于联想记忆和优化问题。 5. BAM（Bidirectional Association Memory）：双向联想记忆网络，能够在两个输入模式之间建立双向关联。 6. ART（Adaptive Resonance Theory）：适应性共振理论网络，主要用于自组织特征映射，能够动态调整网络结构以适应输入数据的变化。 课程不仅注重理论教学，还强调实践，通过实验环节帮助学生理解和运用所学知识，同时鼓励学生查阅相关文献，将神经网络理论与实际研究课题结合，以提升研究和应用能力。整个课程内容丰富，层次分明，是学习人工神经网络的理想资料。