《神经网络读书报告(共7篇)》由会员分享，可在线阅读，更多相关《神经网络读书报告(共7篇)（46页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划神经网络读书报告(共7篇)人工智能与神经网络读书报告摘要：人工智能与神经网络技术在近二十年中飞速发展，取得了大量成果，本文介绍了神经网络的发展现状，并对神经网络的的未来发展进行了展望。关键词：人工智能神经网络Abstract：TheArtificialIntelligenceandtheneuralnetworktechniquehasgainedhighrecognitioninrecenttwentyyears,andhasacquiredabundantaccomplishme
2、nt.Thispaperhasmadeaprospecttotheneuralnetworksfuturedevelopmentbasedonviewingthestateofdevelopmentofneuralnetwork.Keywords:ArtificialIntelligenceneuralnetwork一、引言神经网络1(NeuralNetwork：NN)是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，也称为人工神经元网络、人工神经网络(ANN)、人工神经系统(ANS)、自适应系统(AdaptiveSystem)、连接模型(Connectionism)、神经计算机(Neuroc
3、omputer)等。人工神经网络是生物神经网络的一种模拟和近似，它从结构、实现机理和功能上模拟生物神经网络。从系统观点看，人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应非线性动态系统。本文结构如下：首先介绍了神经网络技术的发展史；其次具体介绍了神经网络技术；最后对神经网络技术的发展进行了展望。二、神经网络技术发展史1神经网络最早的研究是1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出的，他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。神经网络的发展大致经历了三个发展阶段：1946-1969为初期，在此期间的主要工作包括Hebb(1949)TheOrganizati
4、onofBehavior一书中提出的Hebb学习规则，他的基本思想是：大脑在器官接受不同的任务刺激时，大脑的突触在不断的进行变化，这些不停的变化导致了大脑的自组织形成细胞集合，循环的神经冲动会自我强化。Hebb在文中给出了突出调节模型，描述了分布记忆，即后来的关联论(connectionist)；这个阶段另一个重要的工作为Rosenblatt基于MP模型，增加了学习机制，推广了MP模型研制了感知机。Rosenblatt感知机器的工作激发了许多的学者对神经网络研究的极大兴趣，美国上百家有影响的实验室纷纷投入到这个领域。1969年Minsky和Papert指出感知机的缺陷并表示出对该方法研究的悲观
5、态度，同时由于专家系统方法展示出的强大活力，使得神经网络在很长时间内处于一个发展的低潮。第二阶段即为1970-1986期间的发展低潮阶段，在此期间科学家们做出了大量的工作，如Hopfield对网络引入能量函数的概念，给出了网络的稳定性判据，提出了用于联想记忆和优化计算的途径。1981-1984年Kohonen提出自组织映射网络模型。1986年Rumelhart等人提出误差反向传播神经网络，简称BP网络。目前BP网络已经得到广泛应用。1987年至今为发展期，在此期间，神经网络得到了国际重视，许多国家都展开研究，形成神经网络发展的另一个高潮。三、神经网络技术人工神经网络的定义2不是统一的，对人工神
6、经网络的定义：“人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。”人工神经网络结构和工作机理基本上以人脑的组织结构和活动规律为背景的，它反映了人脑的某些基本特征，但并不是要对人脑部分的真实再现，可以说它是某种抽象、简化或模仿。神经网络具有如下的特点：(1)由于信息分散存储于网络内的神经元中，因而神经网络具有很强的鲁棒性和容错性；(2)并行处理能力，人工神经元在结构上是并行的，从而使得相似问题的处理可以同时进行，具有快速的特点；(3)自学习、自组织、自适应性；(4)可以逼近任意复杂的非线性系统，同时可以处理定性与定量信息，
7、适用于处理非线性和不确定性问题。上述特点使得神经网络具有很广泛的适用范围，主要包括图象处理、模式识别、机器人控制、信号处理、经济分析、数据挖掘、医学、农业、电力系统、交通、地理、气象等诸多领域。1、人工神经元模型3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。图1生物神经元的示意图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
8、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。人工神经元是神经网络的基本处理单元。它是对生物神经元的简化和模拟。图2给出了一种简化的神经元结构。图2简化的神经元结构从图中可见，它是一个多输入、单输出的非线性元件，其输入/输出关系可描述为n?I?wixi?i?1?y?f(I)?其中xi(i?0,1,.,n)是从其它细胞传来的输入信号，?为阈值，权系数wi表示连接的强度，说明突触的负载。f(x)称为激发函数或作用函数，其非线性特征可用阈值型、分
9、段线性型和连续激发函数近似。为了方便，有时将-?看成是对应恒等于1的输入x0的权值，这时公式的和式变为：I?wxiii?1n其中，wi?，x0?1。图3给出了神经网络中常用的激发函数，不同的激发函数决定了神经元的不同输出特性。图3常用激发函数其中，(a)(b)为阈值型函数，(c)为饱和型函数，(d)(e)(f)均为连续性激发函数：(d)是双曲型函数或者称为对称的sigmoid函数；(e)是S型函数，又称为sigmoid函数；(f)是高斯函数。2、神经网络的基本结构4神经网络由大量的神经元广泛连接而成，根据连接方式的不同，神经网络可以分为两大类：无反馈的前向神经网络和相互连接型神经网络，分别如图
10、4和图5所示。图4前向神经网络前向神经网络分为输入层、隐含层和输出层。隐含层可以有若干层，每一层的神经元只接受前一层神经元的输出。前向网络中各个神经元接受前一级的输入，并输出到下一级，网络中没有反馈，可以用一个有向无环路图表示。这种网络实现信号从输入空间到输出空间的变换，它的信息处理能力来自于简单非线性函数的多次复合。网络结构简单，易于实现。反传网络是一种典型的前向网络。图5反馈型神经网络相互连接型网络的神经元相互之间都可能有连接，因此，输入信号要在神经元之间反复往返传递，从某一初始状态开始，经过若干次变化，渐渐趋于某一稳定状态或进入周期震荡等其他状态。网络内神经元间有反馈，可以用一个无向的完
11、备图表示。这种神经网络的信息处理是状态的变换，可以用动力学系统理论处理。系统的稳定性与联想记忆功能有密切关系。Hopfield网络、波耳兹曼机均属于这种类型。3、神经网络学习算法神经网络学习方法分类4神经网络学习方法有多种。网络的学习规则可以分为三类：相关规则，即仅神经网络读书报告思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象思维、形象思维和灵感思维三种基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的
12、办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。目前，主要的研究工作集中在以下几个方面：生物原型研究，建立理论模型，网络模型与算法研究，人工神经网络应用系统人工神经网络的工作原理“人脑是如何工作的？”“人类能否制作模拟人脑的人工神
13、经元？”多少年以来，人们从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图认识并解答上述问题。在寻找上述问题答案的研究过程中，近年来逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域，称之为“神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域，这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。不同领域的科学家又从各自学科的兴趣与特色出发，提出不同的问题，从不同的角度进行研究。人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。所以网络学习的准则应该是：
14、如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络
15、轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制，弄清人脑功能的机理，建立人类认知过程的微结构理论。生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展，同时也寄希望于临床医学的新突破；信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决目前不能解决或解决起来有极大困难的大量问题，构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。人工神经网络是由大量的简单基本元件神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过
