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《人工智能概論》第四章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)目
錄CONTENT01人工神經(jīng)元02感知機(jī)多層感知機(jī)0304Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)05卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想是通過仿真生物神經(jīng)系統(tǒng)的微結(jié)構(gòu)——人工神經(jīng)元,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建更加復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),以達(dá)到仿真生物神經(jīng)系統(tǒng)的目的,最終使機(jī)器擁有類似人類的智能。本章將介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理及應(yīng)用。PART01生物神經(jīng)元的構(gòu)造生物神經(jīng)元的構(gòu)造如圖所示。樹突及其突觸。上級神經(jīng)元傳來的沖動信號由樹突上的突觸負(fù)責(zé)接收,再經(jīng)由樹突傳入細(xì)胞體。細(xì)胞體。由樹突傳入的沖動信號由細(xì)胞體處理,處理方式大致為:如果傳入的沖動信號達(dá)到或超過一定的閾值,則神經(jīng)元處于興奮狀態(tài),否則神經(jīng)元處于抑制狀態(tài)。軸突及其突觸。細(xì)胞體產(chǎn)生的沖動信號經(jīng)由軸突傳到軸突的突觸,再經(jīng)由各突觸傳到下級神經(jīng)元。010203正常人約有1011個神經(jīng)元,每個神經(jīng)元通過其軸突與其他神經(jīng)元有10~104個(平均103個)鏈接,整個大腦約共有1014個連接,從而構(gòu)成極其復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。生物神經(jīng)元主要由三部分構(gòu)成,三個部分的功能如下:人工神經(jīng)元模型1.
人工神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)為了模擬生物神經(jīng)元的信息處理機(jī)制,麥克洛奇(Warren
McCulloch)和皮茲(Walter
Pitts)于1943年提出了人工神經(jīng)元模型(M-P模型),該模型可以看作是對生物神經(jīng)元的簡化和抽象。他們將樹突及其突觸簡化并抽象為一組輸入變量,將細(xì)胞體抽象為一個激活函數(shù)(也稱為傳遞函數(shù)),軸突及其突觸簡化并抽象為一個輸出變量y。結(jié)構(gòu)上,該模型可用圖表示。圖中為輸入變量的權(quán)重,b為偏置。人工神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)示意圖02人工神經(jīng)元模型2.
人工神經(jīng)元的推理功能上,該模型可以用式(4.1)表示:(4.1)為了簡化書寫,式(4.1)也可以寫成向量形式:(4.2)式中, , 。注意,此處偏置 已融合到權(quán)重向量 中,因此輸入向量 的第一個元素恒為1。同時,為了簡化敘述,如不特別說明,后面提到的權(quán)重都是指包含偏置的權(quán)重。這里還要特別介紹一下人工神經(jīng)元的激活函數(shù),或稱為傳遞函數(shù)(Transfer
Function)。激活函數(shù)模擬了生物神經(jīng)元的決策機(jī)制,即負(fù)責(zé)決定人工神經(jīng)元處于興奮還是處于抑制狀態(tài),是人工神經(jīng)元最為關(guān)鍵的部分。激活函數(shù)有多種形式,這里我們先介紹最為簡單、最為直接的一種——階躍函數(shù)。02人工神經(jīng)元模型如果用0代表抑制,1代表興奮,則激活函數(shù)可以簡單地設(shè)計為(4.3)該函數(shù)也稱為單極型階躍函數(shù),或者稱為二值硬限器(Binary
Hard
Limiter)。如果用-1代表抑制,1代表興奮,則激活函數(shù)可以簡單地設(shè)計為(4.4)02人工神經(jīng)元模型該函數(shù)也稱為對稱型階躍函數(shù),或者稱為雙極硬限器(Symmetric
Hard
Limiter)。下圖就是這兩類函數(shù)的圖像。(a)單極型階躍函數(shù)圖像(b)對稱型階躍函數(shù)圖像階躍函數(shù)的函數(shù)圖像02人工神經(jīng)元模型請你驗(yàn)證右圖所示的人工神經(jīng)元與“與”邏輯等價。其中,激活函數(shù)為式(4.3)所示的單極型階躍函數(shù)。階躍函數(shù)的函數(shù)圖上圖人工神經(jīng)元的真值人工神經(jīng)元的知識就包含在它的權(quán)值和偏置中。只要給人工神經(jīng)元設(shè)置適當(dāng)?shù)臋?quán)值和偏置,就可以讓
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