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第8章 人工神经网络与深度学习(科学版).ppt
文档介绍:
第八章人工神经网络与深度学习教材:《人工智能导论》中国***,2018*第8章人工神经网络与深度学习神经网络(works,NN)生物神经网络(work,NNN):由中枢神经系统(脑和脊髓)及周围神经系统(感觉神经、运动神经等)所构成的错综复杂的神经网络,其中最重要的是脑神经系统。人工神经网络(works,ANN):模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络系统。神经网络方法:隐式的知识表示方法*第8章人工神经网络及其应用8.1神经网络的发展历史8.2神经元与神经网络8.3BP神经网络及其学习算法8.4卷积神经网络8.5生成对抗网络8.6深度学习的应用*第8章人工神经网络与深度学习8.1神经网络的发展历史8.2神经元与神经网络8.3BP神经网络及其学习算法8.4卷积神经网络8.5生成对抗网络8.6深度学习的应用*探索时期(开始于20世纪40年代):1943年,麦克劳(W.S.)和匹茨(W.A.Pitts)首次提出一个神经网络模型——M-P模型。1949年,赫布(D.O.Hebb)提出改变神经元连接强度的Hebb学习规则。8.1神经网络的发展历史*1958年,罗森布拉特(F.Rosenblatt)提出感知器模型(perceptron)。1959年,威德罗(B.Widrow)等提出自适应线性元件(adaline)网络,通过训练后可用于抵消通信中的回波和噪声。1960年,他和M.Hoff提出LMS(LeastMeanSquare最小方差)算法的学习规则。第一次热潮时期:20世纪50年代末-20世纪60年代初8.1神经网络的发展历史*1969年,明斯基(M.Minsky)等在《Perceptron》中对感知器功能得出悲观结论。1972年,T.Kohonen和J.Anderson分别提出能完成记忆的新型神经网络。1976年,S.Grossberg在自组织神经网络方面的研究十分活跃。低潮时期:20世纪60年代末-20世纪70年代8.1神经网络的发展历史*第二次热潮时期:20世纪80年代至今1982年-1986年,霍普菲尔德(J.J.Hopfield)陆续提出离散的和连续的全互连神经网络模型,并成功求解旅行商问题(TSP)。1986年,鲁姆尔哈特(Rumelhart)和麦克劳(McCellan)等在《ParallelDistributedProcessing》中提出反向传播学习算法(B-P算法)。1987年6月,首届国际神经网络学术会议在美国圣地亚哥召开,成立了国际神经网络学会(INNS)。8.1神经网络的发展历史*8.2神经元与神经网络8.2.1生物神经元的结构8.2.2神经元数学模型8.2.3神经网络的结构8.2.4神经网络的学习*8.2.1生物神经元的结构人脑由一千多亿(1011亿-1014亿)个神经细胞(神经元)交织在一起的网状结构组成,其中大脑皮层约140亿个神经元,小脑皮层约1000亿个神经元。神经元约有1000种类型,每个神经元大约与103-104个其他神经元相连接,形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。人的智能行为就是由如此高度复杂的组织产生的。浩瀚的宇宙中,也许只有包含数千忆颗星球的银河系的复杂性能够与大脑相比。 内容来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.