人工神经网络及其应用 第2讲 神经网络基础知识
何建华
电信系,华中科技大学
2003年2月21日
内容安排
一、生物神经元
二、人工神经网络结构
三、神经网络基本学习算法
一、生物神经元
生物神经元
突触信息处理
信息传递功能与特点
生物神经元
神经元是大脑处理信息的基本单元
人脑大约由1011个神经元组成,神经元互相连接成神经网络
神经元以细胞体为主体,由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞,其形状很像一棵枯树的枝干
主要由细胞体、树突、轴突和突触(Synapse,又称神经键)组成
生物神经元示意图
突触的信息处理
生物神经元传递信息的过程为多输入、单输出
神经元各组成部分的功能来看,信息的处理与传递主要发生在突触附近
当神经元细胞体通过轴突传到突触前膜的脉冲幅度达到一定强度,即超过其阈值电位后,突触前膜将向突触间隙释放神经传递的化学物质
突触有两种类型,兴奋性突触和抑制性突触。前者产生正突触后电位,后者产生负突触后电位
信息传递功能与特点
具有时空整合能力
不可逆性,脉冲只从突触前传到突触后,不逆向传递
神经纤维传导的速度,即脉冲沿神经纤维传递的速度,在1—150m/s之间
信息传递时延和不应期,~lms
可塑性,突触传递信息的强度是可变的,即具有学习功能
存在学习、遗忘或疲劳(饱和)效应
对应突触传递作用增强、减弱和饱和
二、人工神经网络结构
人工神经网络
人工神经元模型
常见响应函数
人工神经网络典型结构
人工神经网络
直观理解
神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构
它一般由大量神经元组成
每个神经元只有一个输出,可以连接到很多其他的神经元
每个神经元输入有多个连接通道,每个连接通道对应于一个连接权系数
通用模型
求和操作
响应函数
人工神经元模型
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