文档介绍：BP人工神经网络 Back-propagation Artificial Neural Networks
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张凌
数计学院
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Email：******@163. 表现智能
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人工神经网络的提出
Newell和Simon假说：一个物理系统表现智能行为的充要条件是它有一个物理符号系统
概念：物理符号系统需要有一组称为符号的实体组成，它们都是物理模型，可以在另一类称为符号结构的实体中作为成分出现，以构成更高级别的系统
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人工神经网络的提出
困难：
抽象:舍弃一些特性，同时保留一些特性
形式化处理:用物理符号及相应规则表达物理系统的存在和运行。
局限：
对全局性判断、模糊信息处理、多粒度的视觉信息处理等是非常困难的。
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人工神经网络的提出
联接主义观点
核心：智能的本质是联接机制。
神经网络是一个由大量简单的处理单元组成的高度复杂的大规模非线性自适应系统
ANN力求从四个方面去模拟人脑的智能行为
物理结构
计算模拟
存储与操作
训练
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人工神经网络的提出
两种模型的比较

心理过程逻辑思维高级形式（思维的表象）
  
生理过程形象思维低级形式（思维的根本）
 
仿生人工神经网络
联结主义观点
物理符号系统
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人工神经网络的提出
物理符号系统和人工神经网络系统的差别
项目
物理符号系统
人工神经网络
处理方式
逻辑运算
模拟运算
执行方式
串行
并行
动作
离散
连续
存储
局部集中
全局分布
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人工神经网络的提出
两种人工智能技术的比较
项目
传统的AI技术
ANN技术
基本实现方式
串行处理；由程序实现控制
并行处理；对样本数据进行多目标学****通过人工神经元之间的相互作用实现控制
基本开发方法
设计规则、框架、程序；用样本数据进行调试（由人根据已知的环境去构造一个模型）
定义人工神经网络的结构原型，通过样本数据，依据基本的学****算法完成学****自动从样本数据中抽取内涵（自动适应应用环境）
适应领域
精确计算：符号处理，数值计算
非精确计算：模拟处理，感觉，大规模数据并行处理
模拟对象
左脑（逻辑思维）
右脑（形象思维）
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人工神经网络的特点
信息的分布表示
运算的全局并行和局部操作
处理的非线性
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人工神经网络的概念
1、定义
1）Hecht Nielsen（1988年）
人工神经网络是一个并行、分布处理结构，它由处理单元及其称为联接的无向讯号通道互连而成。这些处理单元（PE Processing Element）具有局部内存，并可以完成局部操作。每个处理单元有一个单一的输出联接，这个输出可以根据需要被分枝成希望个数的许多并行联接，且这些并行联接都输出相同的信号，即相应处理单元的信号，信号的大小不因分支的多少而变化。
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人工神经网络的概念
（1）Hecht Nielsen（1988年）（续）
处理单元的输出信号可以是任何需要的数学模型，每个处理单元中进行的操作必须是完全局部的。也就是说，它必须仅仅依赖于经过输入联接到达处理单元的所有输入信号的当前值和存储在处理单元局部内存中的值。
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人工神经网络的概念
强调：
① 并行、分布处理结构；
② 一个处理单元的输出可以被任意分枝，且大小不变；
③ 输出信号可以是任意的数学模型；
④ 处理单元完全的局部操作
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人工神经网络的概念
（2） Rumellhart，McClelland，Hinton的PDP
1）  一组处理单元（PE或AN）；
2）  处理单元的激活状态（ai）；
3）  每个处理单元的输出函数（fi）；
4）  处理单元之间的联接模式；
5）  传递规则（∑wijoi）；
6）  把处理单元的输入及当前状态结合起来产生激活值的激活规则（Fi）；
7）  通过经验修改联接强度的学****规则；
8）  系统运行的环境（样本集合）。
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人工神经网络的概念
（3） Simpson（1987年