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202X人工神经网络中国科学院;联结主义学派又称仿生学派或生;什么是神经网络所谓的人工神经网;内容生物学启示多层神经网络Ho;生物学启示;生物神经元神经元组成：细胞体，;神经元神经元特性信息以预知的确;神经元之间的柔性连接：突触的信;神经元模型从生物学结构到数学模;人工神经元M-P模型θx1x2;01WeightedSum0;LinearLogistic;人工神经网络多个人工神经元按照;生物系统中的学习自适应学习适应;生物系统中的学习Hebb学习律;ANN的学习规则ENERGY;人工神经网络两个主要问题结构H;ANN结构前馈结构(Feedf;Generalstructu;Supervisedvs.;若两端的神经元同时激活，增强联;学习策略:ErrorCor;学习策略:Stochasti;学习策略:Competiti;重要的人工神经网络模型多层神经;多层感知机(MLP);感知机感知机实质上是一种神经元;判别规则输入空间中样本是空间中;单层感知机学习调整权值，减少训;学习:BinaryPerc;多类判别情况Ifwehav;01初始化02依次处理每个样本;感知机特性SeparableN;感知机存在的问题噪声（不可分情;改进感知机;线性可分情况Whichof;SupportVector;优化学习问题描述训练数据目标：;单层感知机;单层感知机;单层感知机;01采用线性激活函数，权值向量;多层感知机(MLP)层间神经;layers:Allcon;结构Akindofmul;B-P算法学习方法-;B-P算法GlobalEr;Step1.Selecta;梯度下降方法Optimizat;权值更新规则Foroutpu;权值更新规则Foroutpu;权值更新规则Forhidde;权值更新规则Forhidde;应用:Handwritten;实际应用中Preprocess;MLPs：讨论优点：很强的表达;Hopfield网络;反馈结构可用加权无向图表示D;吸引子与稳定性Howdow;WithinputWitho;Hopfield证明了异步Hoopfiel;StoredPatternH;Howtostorepa;Howtostorepa;Vectorform:01W;AnexampleofH;?2?2;Recallthefirs;Recalltheseco;Hopfield网络:组合;例:SolveTravel;Illustrationof;HopfieldNetwor;HopfieldNetwor;HopfieldNetwor;Weightdetermin;能量函数转换为2DHopfie;Hopfield网络迭代（TS;自组织特征映射(SOFM);NeuralNetwork;StructureofSO;Findingthebes;Identifyaneig;权值自适应(Adaptatio;SOFM算法Repeat{S;logo小结人工神经网络是人工;02两种ANN结构Feed;人工神经网络发展历程;谢谢！