人工神经元模型 麦克卡洛和匹茨指出： ·任何可计算函数、所有的逻辑关系，都可以用神经元网络（神经计算）来实现： •所有逻辑连接符（与、或、非等）都可以用简单的神经元网络实现。 匹茨与维纳一起开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。 基于卡加尔一高尔基神经元学说，麦克卡洛和匹茨从一种简化的生物神经元模型，设 计出人工神经元模型。 Hangchou Dianzi University杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology计算机学院周文库
Hangzhou Dianzi University 杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology 计算机学院 周文晖 人工神经元模型 麦克卡洛和匹茨指出： • 任何可计算函数、所有的逻辑关系，都可以用神经元网络（神经计算）来实现； • 所有逻辑连接符（与、或、非等）都可以用简单的神经元网络实现。 匹茨与维纳一起开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。 基于卡加尔－高尔基神经元学说，麦克卡洛和匹茨从一种简化的生物神经元模型，设 计出人工神经元模型
人工神经元模型 树突 迄今为止，该人工神经元模型一直是人工神经 细胞体 网络设计的基础。 细胞核 包括： 轴突 ·突触连接 ·加法器Σ ·激活函数f() (其他细胞) Hangzhou Dianzi University杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technol6D计算机学院周文库
Hangzhou Dianzi University 杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology 计算机学院 周文晖 迄今为止,该人工神经元模型一直是人工神经 网络设计的基础。 包括： • 突触连接 • 加法器Σ • 激活函数 f (⋅) 人工神经元模型
人工神经元模型 突触连接 ·其大小用权值(weight,.连接强度)w表示。 ·即第i个输入信号x,与神经元k(编号)的连接。 ·权值越大表明所连接的输入信号影响越大。 加法器∑ ·将所有的输入信号与相应突触权值的乘积相加，作为该神经元的总输入nt。 激活函数f() ·作用于总输入net,产生神经元输出ynet)。 Hangchou Dianzi University杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology计算机学院周文库
Hangzhou Dianzi University 杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology 计算机学院 周文晖 人工神经元模型 突触连接 • 其大小用权值(weight，连接强度) wki表示。 • 即第i 个输入信号xi 与神经元k (编号)的连接。 • 权值越大表明所连接的输入信号影响越大。 加法器Σ • 将所有的输入信号与相应突触权值的乘积相加，作为该神经元的总输入net 。 激活函数 f (⋅) • 作用于总输入net ，产生神经元输出yk=f(net)
人工神经元模型 轴突 出 树突 突触 细胞体 生物神经元→人工神经元模型： ·多个输入，通过突触连接到树突，进入细胞体。 ·在细胞体内相加。 ·通过激励函数作用产生输出信号，经轴突向外输出。 Hangzhou Dianzi University杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology计算机学院周文库
Hangzhou Dianzi University 杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology 计算机学院 周文晖 生物神经元→人工神经元模型： • 多个输入，通过突触连接到树突，进入细胞体。 • 在细胞体内相加。 • 通过激励函数作用产生输出信号，经轴突向外输出。 人工神经元模型
人工神经元模型 权重w 权重越大表明所连接的输入信 号影响越大 输入x Zo WO 神经元输入 synapse axon from a neuron U00 dendrite cell body W1T1 Switi+b output axon activation 输出y 加法器Σ W2T2 function 神经元输出 将所有的输入信号与相应突触 权值的乘积相加，作为该神经 元的总输入 激活函数f) 通过激励函数作用产生输出信号 Hangzhou Dianzi Universit的y杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology计算机学院周文库
Hangzhou Dianzi University 杭州电子科技大学 School of Computer Science and Technology 计算机学院 周文晖 神经元输入 输入x 将所有的输入信号与相应突触 权值的乘积相加，作为该神经 元的总输入 加法器Σ 权重越大表明所连接的输入信 号影响越大 权重 w 通过激励函数作用产生输出信号 激活函数 f (⋅) 神经元输出 输出 y 人工神经元模型