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电气工程与自动化学院 系统建模与仿真 主 讲 人 : 江 灏 人工神经网络 1 人工神经网络概述 2 人工神经网络基本原理 3 BP神经网络基本原理 4 BP神经网络应用实例 人工神经网络 1 人工神经网络概述 2 人工神经网络基本原理 3 BP神经网络基本原理 4 BP神经网络应用实例 人工神经网络概述 1 1.1 人工神经网络的背景和意义 利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然和 认识自身的理想。 1997年 ,人工智能深蓝和世界国际象棋冠军 下棋。最终战胜了象棋冠军。 2016年 ,AlphaGo学习了人类围棋高手的大 量的对弈棋谱战胜了人类的围棋高手李世石。 2017年 5月 ,AlphaGo又 战胜了柯洁 (当代 世界围棋冠军 ) 2017年10月19日 ,AlphaGo Zero重磅发布 , 再次震惊世人 。相比之前的AlphaGo ,实现 了在AI发展中非常有意义的一步—— “无师 自通”。 2017年12月7日 ,AlphaGo Zero再进化 ,通 用算法AlphaZero诞生 ,除了围棋以外 ,攻克 了更多棋类。 而到了此刻 ,可能人类再无棋类获胜的希望 人工神经网络概述 1 1.2 人工神经网络研究的目的和意义 目的: (1) 探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律,设计具有人类智能的计 算机系统。 (2) 探讨人脑的智能活动,用物化了的智能来考察和研究人脑智能的物 质过程及其规律。 意义 (1) 争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机,即ANN计算机。 (2) 研究仿照脑神经系统的人工神经网络,将在模式识别、组合优化和 决策判断等方面取得传统计算机所难以达到的效果。 人工神经网络概述 1 1.3 人工神经网络的发展 (1) 第一次热潮(40-60年代未) 1943年,美国心理学家W.McCulloch和数学家W.Pitts在提出了 一个简单的神经元模型 ,即MP模型。 1958年, F.Rosenblatt等研 制出了感知机(Perceptron )。 (2) 低潮(70-80年代初) 20世纪60年代以后,数字计算机的发展达到全盛时期,人们 误以为数字计算机可以解决人工智能、专家系统、模式识别问题, 而放松了对“感知器”的研究。人工神经网络进入低潮期。 人工神经网络概述 1 1.3 人工神经网络的发展 (3) 第二次热潮 1982年,美国物理学家J.J.Hopfield提出 Hopfield网络.1986年 Rumelhart等提出的误差反向传播法 ,即BP法影响最为广泛。直到 今天, BP算法仍然是自动控制上最重要、应用最多的有效算法。 (4) 低潮(90年代初-2000年初) SVM算法诞生,与神经网络相比:无需调参;高效;全局最优 解。基于以上种种理由,SVM成为主流,人工神经网络再次陷入冰 河期。 人工神经网络概述 1 1.3 人工神经网络的发展 (5) 第三次热潮(2006年开始) 在被人摒弃的10年中,有几个学者仍然在坚持研究。这其中的棋手就 是加拿大多伦多大学的GeofferyHinton教授。2006年, Hinton在 《 Science》和相关期刊上发表了论文 ,首次提出了“深度学习”的概念。 很快 ,深度学习在语音识别领域暂露头角。接着 ,2012年,深度学习技
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