人工神经网络深度学习.pdf
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《深度学习人工神经网络》课件.ppt
*************************************Keras使用#KerasSequentialAPI示例
fromtensorflowimportkeras
fromtensorflow.kerasimportlayers
#构建简单的图像分类模型
model=keras.Sequential([
layers.Conv2D(32,(3,3),activation=relu,input_shape=(28,28,1)),
layers.MaxPooling2D((2,2)),
layers.Conv2D(64,(3,3),activation=relu),
layer
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人工神经网络-SVM-深度学习简介选编.pptx
神经网络及SVM简介; 以冯·诺依曼型计算机为中心的信息处理技术的高速发展，使得计算机在当今的信息化社会中起着十分重要的作用。但是，当用它来解决某些人工智能问题时却遇到了很大的困难。
例如，一个人可以很容易地识别他人的脸孔，但计算机则很难做到这一点。
大脑是由生物神经元构成的巨型网络，它在本质上不同于计算机，是一种大规模的并行处理系统，它具有学习、联想记忆、综合等能力，并有巧妙的信息处理方法。
人工神经网络来源于对人脑实际神经网络的模拟;人脑和CPU;神经细胞利用电-化学过程交换信号。输入信号来自另一些神经细胞。这些神经细胞的轴突末
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人工神经网络_深度学习剖析.ppt
* * * * . * * * * * * * * * * * * 稀疏自动编码器 §7.3 几种典型的深度学习模型 §7.4 几种典型的深度学习模型 自动编码器(AutoEncoder) 7.3.2深度信任网络DBN 受限 可视层各节点间无连接 隐含层各节点间无连接 可视层作为向量输入 隐含层作为特征检测器 可为二值节点（可取0或1）或实数节点（0～1） 可视层、隐含层的节点数量不定 §7.3 几种典型的深度学习模型 Restricted Boltzman Machine (RBM) RBM的能量 对特定的(v, h)，其能量函数定义为 对每种可能的p(v, h)分布满足 Bol
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人工神经网络的学习与训练.ppt
人工神经网络的学习与训练 * * 学习训练算法对人工神经网络研究的影响 由于没有解决训练方法的问题，1943年提出的第一个人工神经元模型 ? MP模型（由W.McCulloch和W.Pitts 提出）缺乏与生物神经元类似的学习能力。 由美国学者（F.Rosenblatt）于1958年提出的感知器（Perceptron）是第一个采用训练算法神经网络模型。但其学习算法只适于单层感知器网络，而单层感知器网络只能用于解决线性可分的分类问题，连象XOR（异或）这样简单的非线性问题却无法求解。 这一点使人们大失所望，他们甚至开始怀疑神经网络的价值和潜力。1969年，美国麻省理工
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第8章人工神经网络.ppt
第8章 人工神经网络 （Artificial Neural Network，ANN） 第8章 人工神经网络 8.1 人工神经网络概述 8.2 神经元模型 8.3 ANN的学习算法 8.4 应用举例 一、人工神经网络的提出 AI研究的两大学派： 符号主义——用计算机从外特性上模仿人脑宏观的功能 连接主义——在微观内部结构上模仿人脑的神经 一、人工神经网络的提出 符号主义认为： 智能活动的基本元素是符号； 智能活动的过程是符号处理的过程。 连接主义认为： 智能活动的基本元素是神经元； 智能活动的过程是大量的相联结的神经元的并行作用的过程。 二、人工神
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第3讲人工神经网络.ppt
人工神经网络及其应用 第三讲 神经网络的学习规则和感知器 主讲人：方涛 第三讲 神经网络的学习规则和感知器 主讲内容 ◆ §3.1 机器学习与神经网络学习 ◆ §3.2 几种神经网络学习规则 ◆ §3.3 感知器学习规则、算法以及收敛性 定理 ◆ §3.4 本讲问题 本章目的： ① 介绍各种学习算法的数学原理、分析学习性质； ② 说明算法的使用。 （不讲有关的算法的生理学、生物学原理） 第三讲 神经网络的学习规则和感知器┃主讲人方涛 §3.1 机器学习与神经网络学习 3.1.1 机器学习 3.1.2 神经网络学习及其分类 第三讲 神经网络的学习规则和感知器┃主讲人方涛 3
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人工神经网络.pptx
人工神经网络又称仿生学派或生理学派认为人的思维基元是神经元，而不是符号处理过程认为人脑不同于电脑核心：智能的本质是联接机制。原理：神经网络及神经网络间的连接机制和学习算法麦卡洛可（McCulloch）皮茨（Pitts)联结主义学派 所谓的人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统（计算机）。个体单元相互连接形成多种类型结构的图循环、非循环有向、无向自底向上（Bottom-Up）AI起源于生物神经系统从结构模拟到功能模拟人工神经网络仿生什么是神经网络内容生物学启示多层神经网络Hopfield网络自组织网络生物学启示 神经元组成：细胞体，轴突，树突，突触 神经元之间通过突
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第4章 人工神经网络.ppt
* * * 感知器编程模型 参数初始化 获取训练数据 确定样例模型 训练网络 识别或分类 前馈网络编程模型 参数初始化 获取训练数据 确定样例模型 训练网络 识别或分类 确定网络模型 前馈网络输入输出模型 输入数据 神经网络模型 输出数据 训练数据 图像数据的提取 BMP文件头 BMP信息头 图像矩阵 调色板（RGB图无此） 图像文件 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 第4章 人工神经网络 4.1 简介 ANN：Artificial Neural Network 使用梯度下降来调节网络参数以拟合由输入-输出对组成的训练集
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第7-1章(简)(人工神经网络).ppt
算法的程序实现 参考书： 《人工神经网络理论、设计及应用》 韩力群 编 应用举例 例：求解函数逼近问题． 有21组单输入矢量和相对应的目标矢量，试设计神经网络来实现这对数组的函数关系 P=-1: 0.1: 1 T=[ -0.96 -0.577 -0.072 0.377 0.641 0.66 0.461 0.134 … -0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.165 0.099 0.307 … 0.396 0.345 0.182 -0.031 -0.218 -0
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第5章 人工神经网络.ppt
第7章 人工神经网络;7.0 神经网络简介;什么是人工神经网络？;大脑与神经系统;大脑皮层与神经元;神经元;神经网络的组织;;;;;;;神经元模型——单输入神经元;神经元模型——传输函数;神经元模型——多输入神经元;神经元模型——神经元的“层”;神经元模型——多层神经元;7.1 Hebb规则与联想学习;如果一个正的输入 产生一个正的输出 ，则增加连接权值;7.1 Hebb学习与联想器存储器;如果输入发生了微小变化 ，那么输出也只发生轻微变化;联想器的Hebb监督学习;联想器的伪逆规则;例：自联想器存储器;7.1 Hebb学习与联想器存储器;什么是联
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第3章 人工神经网络.ppt
人工神经网络是集脑科学、神经心理学和信息科学等多学科的交叉研究领域，是近年来高科技领域的一个研究热点。它的研究目标是通过研究人脑的组成机理和思维方式，探索人类智能的奥秘，进而通过模拟人脑的结构和工作模式，使机器具有类似人类的智能。它已在模式识别、机器学习、专家系统等多个方面得到应用，成为人工智能研究中的活跃领域。本章将简要介绍神经网络基本的概念、模型以及学习算法。 ;;3.1.1 生物神经元的结构与功能特性
1. 生物神经元的结构
神经细胞是构成神经系统的基本单元，称之为生物神经元，简称神经元。神经元在结构上由四部分构成：
（1）细胞体;（2）轴突;（3）树突；（4
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2.神经网络深度学习实际上是一种多隐层的神经网络结构。首先应了解神经网络的构造与机理，在总结与对比基础之上理解深度学习算法。2.1前向神经网络神经元：单个神经元结构如下：图2.1单个神经元输入输出示意图每个神经元有输入、输出，输入由表示，+1代表输出具有偏移量输出由表示，(2.1)其中称为激活函数。可以为sigmoid函数，在一些场合下也可以为tanh或其他函数。三层神经网络结构：多层神经网络的每一层可以由多个神经元组成，一个神经元的输出可以是另一个神经元的输入。其层数越高，其深度越深，其学习与抽象化的能力就越强。图2.2三层神经网络结构图在图2.2中，最左侧一列代表输入层，最右侧代表输出层，
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*基本原理－基本属性基本属性：非线性：自然界的普遍特性大脑的智慧就是一种非线性现象人工神经元处于激活或抑制两种不同的状态，在数学上表现为一种非线性。非局域性：一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局域性联想记忆是非局域性的典型例子。第31页，共86页，星期日，2025年，2月5日*基本原理－基本属性非定常性人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力神经网络不但处理的信息有各种各样，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化经常采用迭代过程描写动力系统的演化
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用于深度学习人工神经网络中的模拟神经存储器的精密编程电路.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113366573 A
(43)申请公布日 2021.09.07
(21)申请号 201980090685.4 (74)专利代理机构 上海专利商标事务所有限公
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人工智能导论第4章 人工神经网络与深度学习.pptx
人工神经网络与深度学习人工智能导论
作为机器学习的一种重要技术，人工神经网络是一个形式上非常简单，但分类功能非常强大的机器学习工具。无论是在计算机科学、通信、生物统计和医学，还是在金融和经济学（包括股市预测）中，大多数与“智能”有点关系的问题，都可以归结为一个在多维空间进行模式分类的问题，而这些正是人工神经网络所擅长的模式分类。随着计算机计算能力的提高和大数据时代的来临，对人工神经网络的研究进入了一个崭新的时代，深度学习大概念被提出。深度学习的核心理念是通过增加网络的层数来让机器自动地从数据中进行学习，可以凭借无标签的数据进行学习，而不需要依赖于监督信息的支撑。目前，深度学习的研究和应用如火如