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神經(jīng)元與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)第1頁(yè),共20頁(yè),2023年,2月20日,星期一3.1生物神經(jīng)元及生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.1.1生物神經(jīng)元人腦大約由1012個(gè)神經(jīng)元組成,神經(jīng)元互相連接成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元是大腦處理信息的基本單元,以細(xì)胞體為主體,由許多向周圍延伸的不規(guī)則樹(shù)枝狀纖維構(gòu)成的神經(jīng)細(xì)胞,其形狀很像一棵枯樹(shù)的枝干。它主要由細(xì)胞體、樹(shù)突、軸突和突觸(Synapse,又稱神經(jīng)鍵)組成。
第2頁(yè),共20頁(yè),2023年,2月20日,星期一圖3-1生物神經(jīng)元示意圖
第3頁(yè),共20頁(yè),2023年,2月20日,星期一從神經(jīng)元各組成部分的功能來(lái)看,信息的處理與傳遞主要發(fā)生在突觸附近。當(dāng)神經(jīng)元細(xì)胞體通過(guò)軸突傳到突觸前膜的脈沖幅度達(dá)到一定強(qiáng)度,即超過(guò)其閾值電位后,突觸前膜將向突觸間隙釋放神經(jīng)傳遞的化學(xué)物質(zhì)。突觸有兩種:興奮性突觸和抑制性突觸。前者產(chǎn)生正突觸后電位,后者產(chǎn)生負(fù)突觸后電位。
第4頁(yè),共20頁(yè),2023年,2月20日,星期一突觸傳遞信息的功能和特點(diǎn)歸納為:
信息傳遞有時(shí)延,一般為0.3~lms。信息的綜合有時(shí)間累加和空間累加。
突觸有興奮性和抑制性兩種類型。
具有脈沖/電位信號(hào)轉(zhuǎn)換功能。
神經(jīng)纖維傳導(dǎo)的速度,即脈沖沿神經(jīng)纖維傳遞的速度,在1—150m/s之間
存在不應(yīng)期。
不可逆性,脈沖只從突觸前傳到突觸后,不逆向傳遞。
可塑性,突觸傳遞信息的強(qiáng)度是可變的,即具有學(xué)習(xí)功能。
存在遺忘或疲勞效應(yīng)。第5頁(yè),共20頁(yè),2023年,2月20日,星期一3.1.2人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)圖3—2腦神經(jīng)系統(tǒng)的主要組成部分
第6頁(yè),共20頁(yè),2023年,2月20日,星期一3.1.3人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息處理的特點(diǎn)1.分布存儲(chǔ)與冗余性
2.并行處理
3.信息處理與存儲(chǔ)合一
4.可塑性與自組織性
5.魯棒性
第7頁(yè),共20頁(yè),2023年,2月20日,星期一3.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直觀理解
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)并行和分布式的信息處理網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),它一般由許多個(gè)神經(jīng)元組成,每個(gè)神經(jīng)元只有一個(gè)輸出,它可以連接到很多其他的神經(jīng)元,每個(gè)神經(jīng)元輸入有多個(gè)連接通道,每個(gè)連接通道對(duì)應(yīng)于一個(gè)連接權(quán)系數(shù)。
第8頁(yè),共20頁(yè),2023年,2月20日,星期一3.2.1人工神經(jīng)元模型歸納一下生物神經(jīng)元傳遞信息的過(guò)程:生物神經(jīng)元是一個(gè)多輸入、單輸出單元。常用的人工神經(jīng)元模型可用圖3-3模擬。
圖3-3人工神經(jīng)元模型
第9頁(yè),共20頁(yè),2023年,2月20日,星期一響應(yīng)函數(shù)的基本作用:1、控制輸入對(duì)輸出的激活作用;2、對(duì)輸入、輸出進(jìn)行函數(shù)轉(zhuǎn)換;3、將可能無(wú)限域的輸入變換成指定的有限范圍內(nèi)的輸出。
第10頁(yè),共20頁(yè),2023年,2月20日,星期一根據(jù)響應(yīng)函數(shù)的不同,人工神經(jīng)元有以下幾種類型:
圖3—4人工神經(jīng)元的響應(yīng)函數(shù)
第11頁(yè),共20頁(yè),2023年,2月20日,星期一1、閾值單元
2、線性單元
3、非線性單元:Sigmoid函數(shù)
第12頁(yè),共20頁(yè),2023年,2月20日,星期一上述模型能反映生物神經(jīng)元的基本特性,但還有如下不同之點(diǎn):(1)生物神經(jīng)元傳遞的信息是脈沖,而上述模型傳遞的信息是模擬電壓。(2)由于在上述模型中用一個(gè)等效的模擬電壓來(lái)模擬生物神經(jīng)元的脈沖密度,所以在模型中只有空間累加而沒(méi)有時(shí)間累加(可以認(rèn)為時(shí)間累加已隱含在等效的模擬電壓之中)。(3)上述模型未考慮時(shí)延、不應(yīng)期和疲勞等。
第13頁(yè),共20頁(yè),2023年,2月20日,星期一3.2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成神經(jīng)元的模型確定之后,一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性及能力主要取決于網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及學(xué)習(xí)方法。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接的幾種基本形式:1.前向網(wǎng)絡(luò)
網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元是分層排列的,每個(gè)神經(jīng)元只與前一層的神經(jīng)元相連接。
2.從輸出到輸入有反饋的前向網(wǎng)絡(luò)
3.層內(nèi)互連前向網(wǎng)絡(luò)
4.互連網(wǎng)絡(luò)
第14頁(yè),共20頁(yè),2023年,2月20日,星期一圖3—5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型結(jié)構(gòu)
第15頁(yè),共20頁(yè),2023年,2月20日,星期一3.2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)
學(xué)習(xí)方法是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究中的核心問(wèn)題。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)的確定通常有兩種方法:一種是根據(jù)具體要求:直接計(jì)算出來(lái),如Hopfield網(wǎng)絡(luò)作優(yōu)化計(jì)算時(shí)就屬于這種情況;另一種是通過(guò)學(xué)習(xí)得到的,大多數(shù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都用這種方法。
第16頁(yè),共20頁(yè),2023年,2月20日,星期一1.Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則是DonallHebb根據(jù)生理學(xué)中條件反射機(jī)理,于1949年提出的神經(jīng)元連接強(qiáng)度變化的規(guī)則。
如果兩個(gè)神經(jīng)元同時(shí)興奮(即同時(shí)被激活),則它們之間的突觸連接加強(qiáng)。
Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的基本規(guī)則,幾乎所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則都可以看作Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則的變形。
第17頁(yè),共20頁(yè),2023年,2月20日,星期一2.誤差校正規(guī)則用已知樣本作為教師對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。式(3—8)和式(3—9)的學(xué)習(xí)規(guī)則可由二次誤差函數(shù)的梯度法導(dǎo)出,故誤差校正學(xué)習(xí)規(guī)則實(shí)際上是一種梯度方法。
第18頁(yè),共20頁(yè),2023年,2月20日,星期一3.相近學(xué)習(xí)規(guī)則
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