人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)試卷

一、填空題1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是生理學(xué)上的真實(shí)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造和功能，以及若干基本特點(diǎn)的某種理論抽象、簡(jiǎn)化和模擬而組成的一種信息辦理系統(tǒng)。從系統(tǒng)的見(jiàn)解看，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量神經(jīng)元經(jīng)過(guò)及其豐富和圓滿的連接而組成的自適應(yīng)非線性動(dòng)向系統(tǒng)。2、神經(jīng)元（即神經(jīng)細(xì)胞）是由細(xì)胞體、樹(shù)突、軸突和突觸四部分組成。3、NN的特點(diǎn)：信息的分布積蓄、大規(guī)模并行共同辦理、自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)性、NN大量神經(jīng)元的集體行為。4、膜電位：以外面電位作為參照電位的內(nèi)部電位。5、神經(jīng)元的歡喜：產(chǎn)生膜電位約為100mv,時(shí)寬約為1ms，分為四個(gè)過(guò)程：輸入信號(hào)期、歡喜期、絕對(duì)不應(yīng)期、相對(duì)不應(yīng)期。6、神經(jīng)元的動(dòng)作特點(diǎn)：空間性相加、時(shí)間性相加、閥值作用、不應(yīng)期、疲倦、可塑性。7、閥值作用：膜電位上升不高出必然值55mv，神經(jīng)元不歡喜。8、學(xué)習(xí)形式依照輸出y劃分為：二切割學(xué)習(xí)、輸出值學(xué)習(xí)、無(wú)教師學(xué)習(xí)。9、權(quán)重改變方式：訓(xùn)練期的學(xué)習(xí)方式、模式學(xué)習(xí)方式。10、牢固的平穩(wěn)狀態(tài)指當(dāng)由于某些隨機(jī)因素的攪亂，使平衡狀態(tài)發(fā)生偏移，隨著時(shí)間的推移，偏移越來(lái)越小，系統(tǒng)最后回第1頁(yè)共3頁(yè)到平衡狀態(tài)。二、簡(jiǎn)答題1、學(xué)習(xí)規(guī)則可以分為那幾類？答：（1）相關(guān)規(guī)則：僅依照連接間的激活水平改變權(quán)系；（2）糾錯(cuò)規(guī)則：基于或等效于梯度下降方法，經(jīng)過(guò)在局部最大改進(jìn)的方向上，依照小步逐次進(jìn)行修正，力求達(dá)到表示函數(shù)功能問(wèn)題的全局解；（3）無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí)規(guī)則：學(xué)習(xí)表現(xiàn)為自適應(yīng)與輸入空間的檢測(cè)規(guī)則。2、簡(jiǎn)述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依照不同樣樣標(biāo)準(zhǔn)分類。答：按網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造分為前饋型和反響型；按網(wǎng)絡(luò)的性能分為連續(xù)性和失散性、確定性和隨機(jī)性網(wǎng)絡(luò)；依照學(xué)習(xí)方式分為有導(dǎo)師（指導(dǎo)）和無(wú)導(dǎo)師（自組織學(xué)習(xí)包括在內(nèi)）學(xué)習(xí)；依照突觸連接性質(zhì)分為一階線性關(guān)系與高階非線性關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。3、誤差反傳算法的主要思想？答：誤差反傳算法把學(xué)習(xí)過(guò)程分為兩個(gè)階段：第一階段（正向傳播過(guò)程），給出輸入信息經(jīng)過(guò)輸入層經(jīng)隱含層逐層辦理并計(jì)算每個(gè)單元的實(shí)質(zhì)輸出值；第二階段（反向過(guò)程），若在輸出層未能獲取希望的輸出值，則逐層遞歸的計(jì)算實(shí)質(zhì)輸出與希望輸出之差值（即誤差），第2頁(yè)共3頁(yè)以便依照此差調(diào)治權(quán)值。4、人腦的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)是？答：⑴NN的構(gòu)造是可改變的；⑵NN的構(gòu)造的改變是以突觸結(jié)合權(quán)的可塑性為基礎(chǔ)的；⑶Hehb假設(shè)：只有當(dāng)神經(jīng)元?dú)g喜時(shí)，與其連接的突觸結(jié)合權(quán)才被增強(qiáng)而增大。三、問(wèn)答題畫出ART1網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)造并說(shuō)明該網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行過(guò)程和學(xué)習(xí)算法答：G2R門限G1CReset輸入X運(yùn)行過(guò)程分為三個(gè)階段：鑒別階段、比較階段和找