最新人脑与人工神经网络.教学讲义PPT课件.ppt

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1、人脑与人工神经网络.1绪论1.1人工神经网络概述人类大脑分为两个半球（左半球-左脑；右半球-右脑）,左脑支配人体的右侧,右脑支配人体的左侧,大脑受伤会使它支配的那部分身体产生功能障碍。为什么右脑损伤的人丧失音乐能力，但能说话？为什么左脑损伤的人难以说话，却仍能唱歌？为什么许多艺术大师（达.芬奇、米开朗琪罗、毕加索等）都习惯使用左手？左右脑具有不同的功能。左脑不仅是语言中枢，还能从事分析性的工作，例如逻辑推理、数学运算和写作等。右脑善于处理空间概念和模式识别(识别面孔、图案、曲调、色彩等)，还擅长创造性

2、的活动。左半球倾向于按顺序处理信息，右半球却习惯同时处理信息。人们常常认为，逻辑思维和分析能力比感性认识更为重要，反映在教育上就是把注奋力集中在“读、写、算”这些左脑的功能上。有一所美国的小学让学生用一半时间学习艺术，用另一半时间学习科学，结果学生的科学课程的成绩明显提高。这表明，花时间发展右脑的功能将有助于改善左脑的功能。实际上，只有左右脑完美配合，才能产生最有效率的创造性活动。语言学习中充分发挥大脑功能的一种方法是快速阅读。逐字逐句的缓慢阅读是发挥左脑的功能，而快速阅读是发挥右脑的功能，快速阅读获

3、得的信息是从整体上被理解的，这样就能提高对文字的理解程度。换句话说，如果你发现一篇文章很难理解，你就应该读得更快一些。近十年来，由于当代科学技术的突飞猛进，人类一年创造的财富是20世纪初的19倍。人类是否会以此速率，继续创造发明，越来越聪明呢？比较人脑与“电脑”的信息处理能力，会发现“电脑”和人脑存在很大的差距。反映在多个方面:记忆与联想能力方面:人脑具有非凡的创造能力。良好的学习和认知能力（刚生婴儿大脑几乎空白，但是在成长中通过对外界环境的感知及意识，知识和经验与日俱增）。信息综合能力方面：人脑善于

4、知识归纳，类比和概括，也可以是经验地、模糊地甚至是直觉地做出判断等。信息处理速度方面：人脑中的信息处理是以神经细胞为单位，而神经细胞的传递速度只能达毫秒级，比计算机电子元件纳秒级的计算速度慢得多。实际上数值处理方面确实如此。但在图形声音等类信息的处理方面则不同。如几个月婴儿从人群中一眼认出母亲，而计算机解决此类问题则需要一幅具有几百万个像素的逐点处理，并提取脸谱特征进行识别，等等。关健一点是人脑与电脑的信息处理机制不同，人脑中的神经网络是一种高度并行的非线性信息处理系统，虽然单个神经信息处理速度为毫秒

5、级，但大规模神经细胞（人脑有约1.4×10１１个）的群体协同并行处理方式是高效的．而计算机采用的是有限集中的串行信息处理机制（基于冯．诺依曼工作原理VonNeumann）。即存储器与处理器相互独立，处理信息必须是形式化信息（用二进制定义）。布满人类大脑皮层上的神经细胞亦称为神经元。每个神经元有数以千计的通道同其他神经元互连，形成复杂的生物神经网络。生物神经网络以神经元为基本信息处理单元，对信息进行分布式存储与加工。这处信息加工与存储相结合的群体协同工作方式使得人脑呈现出神奇智能。为了模拟人脑形象思维方

6、式，人们从模拟人脑生物神经网络的信息存储加工处理机制入手，设计具有人类思维特点的智能机器，无疑是最有希望的途经之一。ANN定义:(目前定义尚不统一。)ANN是以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型。ANN是生物学上的真实人脑神经网络的结构以及若干基本特性的某种理论抽象，简化模拟而构成的一种信息处理系统。ANN是采用物理可实现的系统来模仿人脑神经细胞和结构和功能的系统。应该明确:ANN远不是人脑生物神经网络的真实写照，而只是对它的简化，抽象与模拟。目前已提出上百种A

7、NN模型，这些简化模型的确能反映出人脑的许多基本特征。它们在模式识别、系统辨识、信号处理、自动控制、组合优化、预测估计、故障诊断、医学与经济学等许多领域已成功地解决了许多用计算机等方法难解决的实际问题，表现出良好的智能特征和潜在的应用前景。人工神经网络应用系统的研究，需要硬件制作技术的新突破，以便制作出ANN设备，据报道神经网络计算机已取得令人瞩目的进展。ANN的研究内容极具丰富，涉及的面宽而又有相当深的理论有待进一步研究（涉及多学科知识）。研究内容大体上有基本理论、模型、算法、应用和实现等五大方面，

8、每方面都有很多问题尚未解决或完善解决，尚需用各种方法从各方面开展对ANN进行更深入研究。1.2人工神经网络发展简史ＡＮＮ发展可划分四个时期（早期、低潮期、复兴时期、新时期）。早期（启蒙时期）1943年,美国心理学家W.S.MeCuLLoch和数学家W.H.Pitts合作,在分析总结神经元基本特性的基础上，提出神经元数学模型，简称MP模型。从脑科学研究来看，MP模型是第一个用数理语言描述人脑的信息处理过程的模型。后来此模型又有发展，至今沿用——人工神经网络