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神经网络报告

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。以数学和物理的方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化的模型就是人工神经网络。人工神经网络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。揭示人脑的奥妙不仅需要各学科的交叉和各领域专家的协作，还需要测试手段的进一步发展。目前已经提出了上百种的神经网络模型，这种简化模型能放映出人脑的许多基本特征。综合人工神经网络的来源，特点及各种解释，可以简单的表述为：人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的脑式智能信息处理系统。

神经网络的研究可以追溯到19世纪末期，其发展可分为启蒙时期，低潮时期，复兴时期及新时期四个阶段。人工神经网络是基于对人脑组织结构，活动机制的初步认识提出的一种新型信息处理体系。人工神经网络具有人脑的一些基本功能，也有其自身的一些特点。结构特点：信息处理的并行性，信息储存的分布性，信息处理单元的互连性，结构的可塑性。性能特点：高度的非线性，良好的容错性和计算机的非精确性。能力特征：自学习，自组织与自适应性。人工神经网络是借鉴于生物神经网络而发展起来的新型智能信息 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。（2）建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。（3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。（4）人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统。神经网络的脑式智能信息处理特征与能力使其应用领域日益扩大，潜力日趋明显，许多传统的信息处理方法无法解决的问题采用神经网络后都取得了良好的效果，给我们带来了不少的方便。

前馈神经网络是本课程学习的重点，本课程介绍了常用前馈网络: BP (Back Propagation)神经网络，以及它的前身感知器、自适应线性单元和标准BP算法的几种改进方法。我们首先认识到前馈神经网络是神经网络中的一种典型的分层结构，信息从输入层进入网络后逐层向前传递至输出层。根据前馈网络中神经元转移函数、隐层数以及权值调整规则的不同，可以形成具有各种功能特点的神经网络。除此之外，还对感知器和一些常用的算法进行了学习，同时也认识到了某些算法的不足之处。这些对于今后神经网络的进一步学习都是良好的基础。

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