18、人工神经网络关键技术解析

人工神经网络关键技术解析

在人工智能领域，人工神经网络是一个核心的研究方向，它模拟人类神经系统的工作方式，通过大量的神经元相互连接来处理和学习数据。本文将深入探讨人工神经网络中的几个重要概念和算法，包括激活函数、抑制机制、反向传播算法以及卷积神经网络。

1. 激活函数与抑制机制

1.1 R(s)激活函数

R(s)函数在人工神经网络中扮演着重要的角色，它在保证输出信号的同时，保留了激活函数的阈值功能。其数学表达式为：
[R(s) = \frac{1}{1 + e^{-s}}]
R(s)函数具有以下重要性质：
1. (\lim_{s \to -\infty} R(s) = 0)
2. (\lim_{s \to \infty} R(s) = 1)
3. (R(0) = \frac{1}{2})
4. (\frac{dR}{ds} = R(1 - R))

最后一个性质在后续的反向传播算法中有着方便的应用。R(1 - R)在区间(0, 1)的两端接近0。

1.2 分流抑制（Shunting Inhibition）

生物神经元可以分为兴奋性和抑制性两种。抑制性信号会阻止接收神经元产生冲动，这种抑制现象可以通过数学方法表示为通过除法来降低兴奋性电位，这被称为分流抑制（SI）。其核心思想是学习一组对偶权重 (D_j)，并将神经元的原始输出除以经过衰减因子调整后的对偶输出。

分流抑制神经元的输出数学表达式为：
[z = \frac{g(\sum_{j=1}^{n} w_jx_j + b)}{d + f(\sum_{j=1}^{n} D_jx_