一种从人工神经网络到脉冲神经网络的最优转换方法.pdf

人工神经网络6HOPFIELD神经网络.ppt 连续Hopfield网络能量函数稳定性分析连续Hopfield网络能量函数稳定性分析E是李雅谱诺夫函数(Lyapunov)，f(x)为sigmoid函数.我们对sigmoid函数做个小的修改，函数特性不变连续Hopfield网络能量函数的反函数可以写作能量函数的最后一项可以写为连续Hopfield网络能量函数当很大时，最后一项可以忽略不计01020301因此能量函数可以写作02连续Hopfield网络能量函数离散Hopfield神经网络**01020304串行(异步)工作方式运行步骤第二步从网络中随机选取一个神经元i；05第四步求出该神经元经激活函数处理后的输出，此时网络中的其他神经元的输出保

2024-12-28 约5.47千字 10页立即下载

一种使用神经网络估计交会脉冲的方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114547536 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210053772.6 (22)申请日 2022.01.18 (71)申请人中国西安卫星测控中心地址 710

2023-05-06 约9.94千字 11页立即下载

人工神经网络方法.docx PAGE 1- 人工神经网络方法一、1.人工神经网络概述 (1)人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANN）是一种模仿人脑神经元结构和功能的计算模型，自20世纪80年代以来，随着计算能力的提升和算法的改进，ANN在各个领域得到了广泛的应用。据相关统计，截至2023年，全球已有超过1000万家企业应用了神经网络技术，其中金融、医疗、交通和工业自动化等领域尤为突出。以金融行业为例，神经网络在股票价格预测、风险评估和信贷审批等方面发挥了重要作用，据统计，使用神经网络的金融机构其交易成功率提高了20%以上。 (2)人工神经网络的基本结构由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层

2025-01-19 约3.15千字 6页立即下载

人工神经网络方法_图文.doc 第15章 人工神经网络方法 人工神经网络是在现代神经科学研究成果的基础上提出的一种抽象的数学模型, 它以某种简化、抽象和模拟等方式, 反映大脑功能的若干基本特征. 数学建模的人工神经网络方法就是从大量数据中利用某些方法，寻找该系统或事件的内在规律，建立该系统或事件的数据之间的联系，并用一种数学描述其输入与输出之间的关系. 它将一个系统的内在联系是通过数据、图表、图像、图形、公式、方程、网络结构等形式来体现的，所以，在某种程度上可以说，数据、图表、图像、图形、公式、方程、网络结构等都是该系统的模型表达，这种表达就是相似系统的概念。因此，数学建模就是由一种系统的模型表达转换为系统的另一种模型或表

2017-02-21 约5.74万字 26页立即下载

一种脉冲神经网络.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 113379043 A (43)申请公布日 2021.09.10 (21)申请号 20201

2023-06-17 约2.81万字 21页立即下载

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

2017-06-20 约2.4千字 25页立即下载

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

2017-05-04 约5.68千字 27页立即下载

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

2021-04-11 约1.06万字 98页立即下载

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

2016-12-26 约2.56千字 35页立即下载

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

2018-01-25 约3.15千字 56页立即下载

人工神经网络.ppt *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

2025-05-17 约7.69千字 86页立即下载

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

2018-01-22 约1.43千字 95页立即下载

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

2018-01-21 约6.41千字 84页立即下载

人工神经网络.docx 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，

2017-02-02 约1.9千字 7页立即下载

人工神经网络与神经网络优化算法课件.ppt 人工神经网络与神经网络优化算法;人工神经网络与神经网络优化算法;人工神经网络与神经网络优化算法;人工神经网络与神经网络优化算法;人工神经网络与神经网络优化算法;生物神经网1、构成胞体(Som;生物神经网3、六个基本特征：1;人工神经元神经元是构成神经网;人工神经元的基本构成人工神经;激活函数(Activation;2、非线性斜面函数(Ramp ;2、非线性斜面函数（Ramp ;3、阈值函数（Threshol;3、阈值函数（Threshol;4、S形函数压缩函数（Squ;4、S形函数 a+b o(0,;2.2.3 M-P模型 x2 ;2.3 人工神经网络的拓扑特性;10.1 人工神经网络与

2017-08-13 约1.58千字 99页立即下载