第二章人工神经网络的基本模型 ■人工神经元的基本模型 口几种典型的激活函数 口人工神经网络的学习算法概述 口人工神经网络的基本拓扑结构 2006-5-9 北京科技大学自动化系 2
2006-5-9 北京科技大学自动化系 2 第二章 人工神经网络的基本模型 人工神经元的基本模型 几种典型的激活函数 人工神经网络的学习算法概述 人工神经网络的基本拓扑结构
第二章人工神经网络的基本模型 2.1人工神经元的基本模型 生物神经元结构 (1)细胞体：细胞核、细胞质和细胞膜。（2)树突： 胞体短而多分枝的突起。相当于神经元的输入端。 （3)轴突：胞体上最长枝的突起，也称神经纤维。 端部有很多神经末稍传出神经冲动。(4)突触：神 经元间的连接接口，每个神经元约有1万10万个突 触。神经元通过其轴突的神经末稍，经突触与另一 神经元的树突联接，实现信息的传递。由于突触的 信息传递特性是可变的，形成了神经元间联接的柔 性，称为结构的可塑性。（5)细胞膜电位：神经细 胞在受到电的、化学的、机械的刺激后，能 产生兴奋与抑制。 2006-5-9 北京科技大学自动化系 3
2006-5-9 北京科技大学自动化系 3 生物神经元结构 （1）细胞体: 细胞核、细胞质和细胞膜。（2）树突： 胞体短而多分枝的突起。相当于神经元的输入端。 （3）轴突：胞体上最长枝的突起，也称神经纤维。 端部有很多神经末稍传出神经冲动。（4）突触：神 经元间的连接接口，每个神经元约有1万～10万个突 触。神经元通过其轴突的神经末稍，经突触与另一 神经元的树突联接，实现信息的传递。由于突触的 信息传递特性是可变的，形成了神经元间联接的柔 性，称为结构的可塑性。（5）细胞膜电位：神经细 胞 在 受 到 电 的 、 化学的 、 机 械 的 刺 激 后 ， 能 产生兴奋与抑制。 2.1 人工神经元的基本模型 第二章 人工神经网络的基本模型
第二章人工神经网络的基本模型 2.1人工神经元的基本模型 生物神经元结构 树突 细胞质 细胞核 细胞膜 轴突 ě触 神经末梢 2006-5-9 北京科技大学自动化系 4
2006-5-9 北京科技大学自动化系 4 生物神经元结构 2.1 人工神经元的基本模型 第二章 人工神经网络的基本模型
第二章人工神经网络的基本模型 2.1人工神经元的基本模型 @生物神经元功能 (1)兴奋与抑制： 当传入神经元冲动，经整和使细胞 膜电位升高，超过动作电位的阈值时，为兴奋状 态，产生神经冲动，由轴突经神经末稍传出。 当传入神经元的冲动，经整和，使细胞膜电 位降低，低于阈值时，为抑制状态，不产生神经 冲动 。 (2)学习与遗忘：由于神经元结构的可塑性，突触的 传递作用可增强与减弱，因此，神经元具有学习 与遗忘的功能。 2006-5-9 北京科技大学自动化系 5
2006-5-9 北京科技大学自动化系 5 生物神经元功能 （1）兴奋与抑制：当传入神经元冲动，经整和使细胞 膜电位升高，超过动作电位的阈值时，为兴奋状 态，产生神经冲动，由轴突经神经末稍传出。 当传入神经元的冲动，经整和，使细胞膜电 位降低，低于阈值时，为抑制状态，不产生神经 冲动。 （2）学习与遗忘：由于神经元结构的可塑性，突触的 传递作用可增强与减弱，因此，神经元具有学习 与遗忘的功能。 2.1 人工神经元的基本模型 第二章 人工神经网络的基本模型
第二章人工神经网络的基本模型 2.1人工神经元的基本模型 @人工神经元的六个基本特征： 1)神经元及其联接； 2)神经元之间的联接强度决定信号传递的强弱； 3)神经元之间的联接强度是可以随训练改变的； 4)信号可以是起刺激作用，也可以是起抑制作用； 5)一个神经元接受的信号的累积效果决定该神经元 的状态； 6)每个神经元可以有一个“闵值”。 神经元是构成神经网络的最基本单元（构件)。 人工神经元模型应具有生物神经元的六个基本特性。 2006-5-9 北京科技大学自动化系 6
2006-5-9 北京科技大学自动化系 6 2.1 人工神经元的基本模型 第二章 人工神经网络的基本模型 人工神经元的六个基本特征： 1）神经元及其联接； 2）神经元之间的联接强度决定信号传递的强弱； 3）神经元之间的联接强度是可以随训练改变的； 4）信号可以是起刺激作用，也可以是起抑制作用； 5）一个神经元接受的信号的累积效果决定该神经元 的状态； 6) 每个神经元可以有一个“阈值” 。 神经元是构成神经网络的最基本单元（构件）。 人工神经元模型应具有生物神经元的六个基本特性