文档介绍：神经网络介绍
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何水明
大学数学部
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主要参考书目
1、Philip D
产量
施肥量
产量
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自变量
-4
-3
-2
-1
0
因变量
16
9
4
1
0
自变量
1
2
3
4
5
因变量
1
4
9
16
25
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关于神经网络的最最 最通俗认识
他是什么原理?
他的原理完全就是根据大脑神经元的工作方式，神经与神经元通过阈值，连接权方式的连接模式，可处理各种复杂映射关系。
数学上也证明了用3层神经网络模型，理论上可逼近任意函数。
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引 言
利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然和认识自身的理想。
研究ANN (Artificial Neural Networks)目的：
（1）探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律，设计具有人类智能的计算机系统。
（2）探讨人脑的智能活动，用物化了的智能来考察和研究人脑智能的物质过程及其规律。
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ANN研究的目的和意义
(1)通过揭示物理平面与认知平面之间的映射，了解它们相互联系和相互作用的机理，从而揭示思维的本质，探索智能的本源。
(2)争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机，即ANN计算机。
(3)研究仿照脑神经系统的人工神经网络，将在模式识别、组合优化和决策判断等方面取得传统计算机所难以达到的效果。
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人工神经网络概述
什么是人工神经网络？
：“人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。”
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第一节 神经网络概念
神经网络:泛指生物神经网络与人工神经网络。
生物神经网络:指由中枢神经系统及周围神经系统所构成的错综复杂的神经网络，它负责对动物机体各种活动的管理，其中最重要的是脑神经系统。
人工神经网络：指模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量的处理部件，由人工方式建立起来的网络系统。
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一、脑神经系统与生物神经元
脑神经系统:神经系统是由结构上相对独立的神经细胞构成的。据估计，人脑神经系统的神经细胞约为1011个。
生物神经元
生物神经元组成：神经细胞称之为生物神经元。神经元主要由三个部分组成：细胞体、轴突、树突。
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生物神经元组成
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神经元之间的联系:
轴突及突触与其它许多神经元建立联系。
树突接收来自不同神经元的信息。
神经元之间的这种复杂联系就形成了相应的神经网络。
神经元重要特性：
动态极化原则
时空整合处理功能
兴奋与抑制工作状态
结构的可塑性
突触界面具有脉冲与电位信号的转换功能
突触对信息的传递具有时延和不应期
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脑神经信息活动的特征
(1)巨量并行性。
(2)信息处理和存储单元结合在一起。
(3)自组织自学****功能。
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二、人工神经元及其互连结构
人工神经网络是由大量处理单元 (人工神经元、处理元件、电子元件、光电元件等) 经广泛互连而组成的人工网络，用来模拟脑神经系统的结构和功能。
信息的处理是由神经元之间的相互作用来实现。
知识与信息的存储表现为网络元件互连间分布式的物理联系。
网络的学****和识别取决于各神经元连接权值的动态演化过程。
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1、人工神经元
人工神经元是组***工神经网络的基本处理单元，简称为神经元。
心理学家麦克洛奇(W．McCulloch)和数理逻辑学家皮兹()于1943年首先提出了一个简化的神经元模型，称为M-P模型 。
M－P模型：
神经网络的基本处理单元是神经元，为实现神经网络的计算功能，需分别给出神经元的计算模型和网络连接方式。
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M－P模型：
其中 表示输入， 表示输出,对应于生物神经元的轴突。