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全部笔记的汇总贴：《人工神经网络原理》-读书笔记汇总一、神经网络与专家系统的比较知识表示专家系统中知识表示的原始形式都是基于形式化的符号，知识都是显式的、描述性表示的；神经网络对知识的表示是隐式的，它用网络的拓扑结构表示节点之间的相互关系。知识获取专家系统获取知识的主要途径是机械学习与讲授式学习，并且获取的必须是一些确定性的，不含噪声的知识，否则将影响系统结论的正确性；神经网络具有较强的自组织、自学习和自适应能力，能够从数字化的实例中通过学习获得符号化的概念，还能够从已有的知识库或领域专

全部笔记的汇总贴：《人工神经网络原理》-读书笔记汇总一、神经网络实现技术概述神经网络实现程度零级实现：未涉及神经网络的具体实现，神经网络仅存在于理论模型；一级实现：仅限于在冯诺依曼体系结构计算机上采用软件模拟方式实现；二级实现：用ppp个物理处理单元实现由nnn个神经元组成的网络，其中0<p<n0<p<n0<p<n；三级实现：物理处理单元及连接与所要实现的神经网络模型中的神经元及连接一一对应。实现视神经网络时使用的材料基于传统计算机的虚拟实现研究神

全部笔记的汇总贴：《人工神经网络原理》-读书笔记汇总一、人工神经网络应用的特点及使用范围人工神经网络应用的特点该应用设计一批密集的数据，并且这些数据依赖于多个互相关联的参数；该应用设计的领域内，以及积累或收集了大量的历史数据和样本；该应用中提供的数据是不完善的、有误差的，但它们却描述了确定的样本模式；该应用涉及的问题或者没有确定的求解方法，或者要获得某种求解方法花费太大，时间太长。选用ANN技术的原则人工神经网络技术在处理对内部规律不甚了解，也不能用一组规则和方程等数学表达式描述的较为

全部笔记的汇总贴：《人工神经网络原理》-读书笔记汇总一、自组织神经网络的提出自组织神经网络采用类似于人类大脑生物神经网络的无指导学习方式，能够对外界位置环境进行学习或模拟，并对自身的网络结构进行调整，实现对输入模式的自动分类。在调整网络结构时，网络按照预定的规则和输入模式，不断调整网络连接权值直至形成一种全局有序的结构，而这种全局有序的结构时通过网络中许多相邻神经元的局部相互作用形成的，这也是自组织的本质。自组织神经网络由输入层和输出层（竞争层）构成，两层间的各个神经元采用全连接。输入层负责接收外

全部笔记的汇总贴：《人工神经网络原理》-读书笔记汇总一、随机型神经网络的提出BP和Hopfield网络陷入局部最小点的原因网络误差或能量函数构成了含有多个极小点的非线性超曲面；网络误差或能量函数只能按照梯度下降方向单调变化，而不能有任何上升趋势。随机型神经网络的基本思想不但能够让网络误差或能量函数按照梯度下降方向变化，也能够让它们按照某种方式向梯度上升方向变化，这样才有可能使网络跳出局部极小点而向全局极小点收敛。随机型神经网络的特点神经元的输出状态有概率决定；网络连接权值的调整

全部笔记的汇总贴：《人工神经网络原理》-读书笔记汇总Hopfield神经网络丢弃了“层次”概念，创造出无层次的全互联型神经网络。引入了“能量函数”的概念，阐明了神经网络与动力学之间的关系，使得神经网络的运行稳定性判断有了可靠而简便的依据。两种形式离散型连续型连续型Hopfield神经网络与电子电路存在明显对应关系，便于用集成电路实现。一、离散型Hopfield神经网络离散型Hopfield神经网络结构有反馈的单层全互联结构nnn个神经元之间相互双向连接，神经元iii与神经元jjj之间

全部笔记的汇总贴：《人工神经网络原理》-读书笔记汇总一、误差反向传播神经网络的提出采用非线性连续变换函数，使隐含层神经元具有学习能力。二、误差反向传播神经网络结构互连结构BP神经网络是一种具有三层或三层以上结构的无反馈的层内无互联的前向网络，各层之间的神经元为全连接关系，每层各个神经元之间无连接。BP神经网络采用有指导的学习方式进行训练和学习。BP神经网络采用的“误差反向传播学习算法”是一种误差函数按梯度下降的学习方法。三、误差反向传播神经网络处理单元结构四、误差反向传播学习算

全部笔记的汇总贴：《人工神经网络原理》-读书笔记汇总一、感知机感知机模型结构在M-P模型和Hubb学习规则的基础上提出了具有自学习能力的单层感知机模型。无反馈的层内无互联层次结构输入层（感知层）对应由0、1信号组成的输入模式各神经元信息处理能力隐含层（连接层）输出层（反应层）各层神经元之间全互联单层感知机模型：无隐含层多层感知机模型：1或多层隐含层感知机处理单元模型感知机学习算法感知机的局限性线性可分与线性不可分如果两类样本可以用直线、平面或超平面分开，就称为

全部笔记的汇总贴：《人工神经网络原理》-读书笔记汇总一、生物神经系统生物神经元的结构生物神经元的功能时空整合功能兴奋与抑制状态脉冲与电位转换神经纤维传导速度突触延时和不应期学习、遗忘和疲劳二、人工神经元模型人工神经元的形式化描述人工神经元的功能加权：对每个输入信号进行处理以确定其强度求和：确定所有输入信号的组合效果转移特性：确定其输出人工神经元模型转移函数三、M-P模型四、人工神经网络的互连结构无反馈的层内无互联层次结构单纯型层次结构：输入层

全部笔记的汇总贴：《人工神经网络原理》-读书笔记汇总一、基本概念人工神经网络是受生物大脑启发，基于模仿生物大脑的结构和功能，采用数学和物理方法进行研究而构成的一种信息处理系统，它是由许多非常简单的并行工作的处理单元按照某种方法相互连接，并依靠其状态对外部输入信息进行动态响应的计算机系统。它是对大脑的简单模拟，具有高速处理能力和一定的智能特点，其功能取决于网络的结构、连接强度以及各个单元的处理方式。二、人工神经网络的发展历史人工神经网络的发展经历了4个时期：1943年，M-P模型的提出标志着人工神经网

文章主要用来记录学习《人工神经网络原理》的学习笔记，主要根据课本内容来，初步打算按照章节目录将知识点慢慢整理，希望能互相学习，共同提高！看这个主要是因为下学期有这门课，算是提前预习一下目录《人工神经网络原理》读书笔记（一）-绪论《人工神经网络原理》读书笔记（二）-人工神经网络基础（待更新）《人工神经网络原理》读书笔记（三）-早期的自适应神经网络（待更新）《人工神经网络原理》读书笔记（四）-误差反向传播神经网络（待更新）《人工神经网络原理》读书笔记（五）-Hopfield神经网络（待更新）《人