反馈型自联想记忆神经网络

前馈神经网络和反馈神经网络模型

前馈神经网络 前馈神经网络的结构一般包含输入层、输出层、及隐含层，隐含层可以是一层或多层。各神经元只接收前一层的输出作为自己的输入，并且将其输出给下一层，整个网络中没有反馈。每一个神经元都可以有任意多个输入，但只允许有一个输出。图1选择只含一个隐含层的前馈神经网络。其原理框图如图1所示。 图中，只有前向输出，各层神经元之间的连接用权值表示。设输入层有M 个输入信号，其中任一输入信号用i ()M i ,2,1 =表示；隐含层有N 个神经元，任一隐含层神经元用j ()N j ,2,1 =表示；输入层与隐含层间的连接权值为()n w ij ， ()N j M i ,2,1;,2,1 ==；隐含层与输出层的连接权值为()n w j 。假定隐含层神 经元的输入为()n u j ，输出为()n v j ；输出层神经元的输入为()n o ，网络总输出为 ()n x ~。则此神经网络的状态方程可表示为： ()()()∑+-==M i ij j i n y n w n u 11 ()()[] ()()?? ? ???∑+-===M i ij j j i n y n w f n u f n v 11 ()()()∑==N j j j n v n w n o 1 ()()[]()()?? ????==∑=N j j j n v n w f n o f n x 1~ 图1 三层前馈神经网络结构图 输入层 隐含层 输出层 (y n (1y n -(1y n M -+

式中，()?f 表示隐含层、输出层的输入和输出之间的传递函数，也称为激励函数。 定义代价函数为瞬时均方误差： ()()()()[] ()()()2 12 2~?? ? ????? ????????-=-==∑=N j j j n v n w f n d n x n d n e n J 式中，()n d 为训练信号。 递归神经网络 对角递归神经网络 图2为典型的对角递归神经网络，它具有三层结构，分别为输入层，隐层和输出层，在隐层的权值叠加中，引入了输入的前一时刻的输出作为反馈控制信号。选用这种网络的优点是结构简单，易于实现，可以直观的体现反馈神经网络的结构模式和工作方式。 设输入层与隐层间的连接权值为()n w h ij ()k j m i ,2,1;,,1,0==，隐层与输 出层之间的权值为()n w o j ，递归层的权值为()n w d j 。设输入层的输入为()i n y -， 隐层的输入为()n u j ，输出为()n I j ，输出层的输入为()n v ，输出层的输出为()n x ~，则对角递归神经网络的状态方程为 ()()()()()10-+-=∑=n I n w i n y n w n u j d j m i h ij j 输入层 输出层 隐层 图2 对角递归神经网络的结构 ()y n ()1y n - ()1y n m -+ ()y n m - mj d

智能信息处理 人工神经网络总结

第1讲：神经网络信息处理方法 人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统 人工神经网络特点：1．大规模并行处理2．分布式存储3．自适应(学习)过程 人工神经网络的基本要素：神经元功能函数、神经元之间的连接形式和网络的学习(训练)。 1.神经元功能函数 神经元在输入信号作用下产生输出信号的规律由神经元功能函数f （Activation Function）给出，也称激活函数，或称转移函数，这是神经元模型的外特性。

2 神经元之间的连接形式 *前向网络(前馈网络) 网络可以分为若干“层”，各层按信号传输先后顺序依次排列，第i层的神经元只接受第(i-1)层神经元给出的信号，各神经元之间没有反馈。======前馈型网络可用一有向无环路图表示. *反馈网络 典型的反馈型神经网络每个节点都表示一个计算单元，同时接受外加输入和其它各节点的反馈输入，每个节点也都直接向外部输出。 Hopfield网络即属此种类型。在某些反馈网络中，各神经元除接受外加输入与其它各节点反馈输入之外，还包括自身反馈。有时，反馈型神经网络也可表示为一张完全的无向图. 3. 人工神经网络的学习(训练) Hebb 有例子，δ学习规则，感知器学习，Hidrow_Hoff,胜者为王 第2讲：BP神经网络模型 BP神经网络其基本思想是： 学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。 正向传播时，输入样本从输入层传入，经隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转向误差的反向传播阶段。 误差的反向传播是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。 这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程，是周而复始地进行的。权值不断调整过程，也就是网络的学习训练过程。此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止。 BP神经网络的缺陷:

Hopfield神经网络综述

题目：Hopfield神经网络综述 一、概述： 1.什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该网络结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟：一是结构和实现机理；二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1）反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点：（1）.网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； （2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络，它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfiel d神经网络 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出，是一种单层反馈神经网络。Hopfiel d神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。

递归神经网络

递归神经网络概述 一、引言 人工神经网络的发展历史己有60多年，是采用物理可实现的系统模仿人脑神经细胞的结构和功能，是在神经生理学和神经解剖学的基础上，利用电子技术、光学技术等模拟生物神经网络的结构和功能原理而发展起来的一门新兴的边缘交叉学科，（下面简称为神经网络，NeuralNetwork）。这些学科相互结合，相互渗透和相互推动。神经网络是当前科学理论研究的主要“热点”之一，它的发展对目前和未来的科学技术的发展将有重要的影响。神经网络的主要特征是：大规模的并行处理、分布式的信息存储、良好的自适应性、自组织性、以及很强的学习能力、联想能力和容错能力。神经网络在处理自然语言理解、图像识别、智能机器人控制等方面具有独到的优势。与冯?诺依曼计算机相比，神经网络更加接近人脑的信息处理模式。 自从20世纪80年代，Hopfield首次提出了利用能量函数的概念来研究一类具有固定权值的神经网络的稳定性并付诸电路实现以来，关于这类具有固定权值 神经网络稳定性的定性研究得到大量的关注。由于神经网络的各种应用取决于神经网络的稳定特性，所以，关于神经网络的各种稳定性的定性研究就具有重要的理论和实际意义。递归神经网络具有较强的优化计算能力，是目前神经计算应用最为广泛的一类神经网络模型。 根据不同的划分标准，神经网络可划分成不同的种类。按连接方式来分主要有两种：前向神经网络和反馈（递归）神经网络。前向网络主要是函数映射，可用于模式识别和函数逼近。递归神经网络因为有反馈的存在，所以它是一个非线性动力系统，可用来实现联想记忆和求解优化等问题。由于神经网络的记亿信息都存储在连接权上，根据连接权的获取方式来划分，一般可分为有监督神经网络、无监督神经网络和固定权值神经网络。有监督学习是在网络训练往往要基于一定数量的训练样木。在学习和训练过程中，网络根据实际输出与期望输出的比较，进行连接权值和阂值的调节。通常称期望输出为教师信号，是评价学习的标准。最典型的有监督学习算法是BP（BackProPagation算法。对于无监督学习，无教师信号提供给网

联想记忆英语

1. 《一天记牢1000英语单词》 作者：杨剑勇、刘纲 其中300个单词的记忆方法： 1.alter vt.改变，变更；改做 al-ter al- all ter-（拼音）胎儿 所有的胎儿在母亲的肚子里就在不断的改变。 2. burst vi.&n.突然发作,爆炸vt.使爆裂 bur（n）燃烧st（one）石头 石头里突然剧烈燃烧，即爆炸 3. dispose vi.排列、处置、解决 dis【音】的士pose 姿势 的士们摆pose全部排列成一条线 阻塞交通，被交警处置才得以解决问题 4. blast n.爆炸，冲击波vt.炸 1、blast 拟声词 大声读这个词，感受一下爆炸的声响 2、b(不) last(最后的) 如果世界没有恐怖份子，9．11事件不就成为最后的爆炸了吗？ 5. consume vt.消耗，消费；消灭 con-su-me con 肯，su 输，me 我

你的体力消耗完了，终于肯输我了 6. split vt.劈开vi.被劈开 s-pl-it s-美女pl-漂亮it-它 美女动作漂亮的将它劈开 7. spit vi.吐vi.吐唾沫 sPit sit-站p-停车场 站在停车场里吐唾沫 8. spill vt.使溢出vi.溢出 s+pill(药片) 美女吃药觉得太苦，又从口里溢出来了 9. slip v.滑动，滑落 sl-ip sl司令ipIP卡 司令的IP卡滑落了。 10. slide vi.滑动 s-l-id-e s美女l形似棍子id ID号e鹅 美女拿棍子追打一只有的鹅结果滑倒了,太滑11. bacteria n.细菌 b-ac-ter-i-a

关于学习神经网络监督(学习)控制的一点心得

关于学习神经网络监督（学习）控制的一点心得 神经网络控制是一种基本上不依赖于精确数学模型的先进控制方法，比较适用于那些具有不确定性或高度非线性的控制对象，并具有较强的适应和学习能力。［１］ 人工神经元网络是在生物神经元模型基础上发展而来的。生物神经元模型的基本组成单元是单个的神经元，它有着接受、传导信息的功能。其中最重要的一点是生物神经元能接受多个神经元传递的信息，并能将其往下传递给多个神经元。根据其特点抽象出的最典型的人工神经元模型如下图所示： 从图中易知其数学模型为： ∑∑===-=n i i ji j n i i ji j x w f x w f y 01)()(θ ,( 100-==j j w x ，θ) 式中，j θ是阈值， ji w 是连接权系数；f (·)为输出变换函数。 人工神经网络是由多个人工神经元组成，每个神经元有多个输入连接通路，但只有一个单一的输出，但是它可以连接到很多其他的神经元。经过多个神经元的串、并连接，就可以构成神经网络。依据神经元的图形模型和数学模型可以知道神经网络具有如下性质： 1) 对于每个节点有一个状态变量j x ； 2) 节点i 到节点 j 有一个连接权系数ji w ； 3) 对于每一个节点有一个阈值j θ； 4) 对于每个节点定义一个变换函数f j [x i ,w ji ,j θ( i ≠j )]。［１］ 单个神经元的输出乘以连接权系数即是下一个神经元的输入。对于一个神经网络，当确定了各节点的输出变换函数后，连接权值将作为变量，神经网络的学习功能旨在通过调整连接权值以达到给定输入下得到目标输出的目的，但实际情况只能是接近目标输出。 神经网络的学习基本方式如下：通过给定的输入得到实际输出值，然后记录到目标输出与实际输出的差值，想减小综合差值的方向调整连接权值，这样依次进行下去，最后得到一组最优的连接权集合。当神经网络的节点越多，其能识别的模式也越多，但训练的运算量也相应的增加，这就对训练样本的选择提出更高的要求。 神经元网络监督控制系统的基本系统框图如下：

自联想记忆神经网络研究_王传栋

收稿日期:2010-08-20;修回日期:2010-11-20 基金项目:国家自然科学基金(61003040);南京邮电大学校科研基金(NY210043) 作者简介:王传栋(1971-),男,讲师,硕士,研究方向为神经网络与模式识别、数据仓库与数据挖掘;杨雁莹,副教授,硕士,研究方向为软件工程与数据库、数据挖掘。 自联想记忆神经网络研究 王传栋1,2 ,杨雁莹 3 (1.南京邮电大学计算机学院,江苏南京210003;2.南京邮电大学计算机技术研究所,江苏南京210003;3.南京森林警察学院信息技术系,江苏南京210046) 摘 要:自联想记忆神经网络能模拟人脑思维和机器智能,具有信息分布式存储和内容可寻址访问的重要特征,是人工神经网络研究的一个重要分支。介绍了开创自联想记忆神经网络研究先河的H opfi e l d 联想记忆神经网络模型,分析了该模型的优缺点;然后在系统分析现有自联想记忆神经网络相关研究文献的基础上,从学习算法、体系结构和应用领域三个方面对自联想记忆神经网络的研究进展进行了归纳阐述;总结了自联想记忆神经网络目前存在的主要问题,并且预测了其未来的发展趋势。 关键词:神经网络;自联想记忆;智能信息处理 中图分类号:TP183 文献标识码:A 文章编号:1673-629X (2011)03-0109-04 R esearch on Auto -A ssociative M e mory N eural Net works WANG Chuan-dong 1,2 ,YANG Y an-y i n g 3 (1.C o ll eg e o f C om pu t e r ,N anji ng U n i v ersity o f Po sts &T e lecomm un ica ti ons ,N anji ng 210003,Ch i na ;2.Institute o f Com puter T echno l o gy,N an ji ng U niversity of Po sts &T elecomm un i cati o ns ,N an ji ng 210003,Ch i na ;3.D epart m en t o f Info r m ati on and T echno logy,N an jing C o llege o f Fo restry Po li ce ,N an jing 210046,Ch i na) A bstract :A s an i m portant arti fici al n eural n et w o rk ,au t o -associ ative m e m ory m odel (AM )can b e e m p l oyed t o m i m i c hum an t h i nk i ng and m ach i ne i n t elli gence ,w h i ch has m assi vely parallel distri bu t ed con fi gurati on and con t en t-addressab l e ab ility .In th i s pap er ,i n troduce i n detail t he H opfi eld A ss ociati veM e m ory (HAM )n eural net w ork w h i ch has y i e l ded a great i m pact on t he devel opm en t of au t o-ass oc i ativem e m ory m ode,l and an al yze HAM s st rongpo i n t and d ra w back.S econd l y,focu si ng on the existi ng re l evan t research literatures ,presen t a s urvey of au t o -ass o ci ativem e m ory m odels from t he three aspects such as l earn i ng a l gorit hm,n et w ork arch itecture and p ractical app licati on;Fi na ll y ,s umm ari z e t h e m ai n questi on w h i ch au t o -associ ativem e m ory m odels are faced w it h at presen,t and forecast its fu t ure devel opm en t tendency. K ey words :neural net w o r k;au t o-ass oc i ati v em e m ory;i n t elli gen t i n for m ation p rocessi ng 0 引 言 长期以来,为了模仿人脑功能,构造出具有类人智能的人工智能系统,人们对大脑的工作机制和思维的本质作了大量的研究工作。人工神经网络就是这样一种能够模仿和延伸人脑智能、思维和意识等功能的自适应动力学系统。联想记忆模型作为人工神经网络研究的一个重要分支,具有信息分布式存储和内容可寻址访问的重要特点,能模拟人脑简单的思维功能,通过 联想回忆出不完整的输入,特别适用于处理含噪和不确定的信息,因此在内容可寻址存储、智能搜索和检索、优化计算、纠错编码、智能控制、图像压缩、模式识别和知识推理等方面获得了极为广泛的应用,成为当今神经计算主要研究课题之一 [1] 。 迄今为止,作为人工神经网络研究的一个重要分支,联想记忆模型的研究已经取得了丰硕的成果,涉及到自联想、异联想、序列联想、多向联想和多对多联想等各种联想模式 [2] ,研究重点主要包括体系结构、学习 算法和实际应用。文中在系统调研现有自联想记忆神经网络相关研究文献的基础上,结合我们在该领域的研究成果,首先详细介绍了著名的Hopfield 联想记忆模型(H opf i e l d A ssociati ve M e m ory ,HAM ),接着归纳阐述了自联想记忆神经网络的研究进展,最后总结了自联想记忆神经网络目前存在的主要问题,并且预测 第21卷 第3期2011年3月 计算机技术与发展COM PUTER TECHNOLOGY AND DEVELOP M ENT V o. l 21 N o .3M ar . 2011

基于神经网络输出反馈的动态矩阵控制研究

clear all; close all; xite=0.50; alfa=0.05; w2=rand(6,1); w2_1=w2;w2_2=w2; w1=rand(2,6); w1_1=w1;w1_2=w1; dw1=0*w1; x=[0,0]'; u_1=0; y_1=0; I=[0,0,0,0,0,0]'; Iout=[0,0,0,0,0,0]'; FI=[0,0,0,0,0,0]'; ts=0.001; for k=1:1:1000 time(k)=k*ts; u(k)=0.50*sin(3*2*pi*k*ts); a(k)=1.2*(1-0.8*exp(-0.1*k)); y(k)=a(k)*y_1/(1+y_1^2)+u_1; for j=1:1:6 I(j)=x'*w1(:,j); Iout(j)=1/(1+exp(-I(j))); end yn(k)=w2'*Iout; e(k)=y(k)-yn(k); w2=w2_1+(xite*e(k))*Iout+alfa*(w2_1-w2_2); for j=1:1:6 FI(j)=exp(-I(j))/(1+exp(-I(j)))^2; end

for i=1:1:2 for j=1:1:6 dw1(i,j)=e(k)*xite*FI(j)*w2(j)*x(i); end end w1=w1_1+dw1+alfa*(w1_1-w1_2); x(1)=u(k); x(2)=y(k); w1_2=w1_1;w1_1=w1; w2_2=w2_1;w2_1=w2; u_1=u(k); y_1=y(k); end figure(1); plot(time,y,'r',time,yn,'b'); xlabel('times');ylabel('y and yn'); grid on ts=0.1; for k=1:1:200 time(k)=k*ts; u(k)=1; a(k)=1.2*(1-0.8*exp(-0.1*k)); y(k)=a(k)*y_1/(1+y_1^2)+u_1; for j=1:1:6 I(j)=x'*w1(:,j); Iout(j)=1/(1+exp(-I(j))); end yn(k)=w2'*Iout; e(k)=y(k)-yn(k); w2=w2_1+(xite*e(k))*Iout+alfa*(w2_1-w2_2); for j=1:1:6 FI(j)=exp(-I(j))/(1+exp(-I(j)))^2; end for i=1:1:2

bp神经网络及matlab实现讲解学习

b p神经网络及m a t l a b实现

图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值 ( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为： 图中 yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfer Function ) ，net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为： 若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即： X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ]

则神经元的输出可以表示为向量相乘的形式： 若神经元的净激活net为正，称该神经元处于激活状态或兴奋状态(fire)，若净激活net为负，则称神经元处于抑制状态。 图1中的这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型 ( McCulloch-Pitts Model )，也称为神经网络的一个处理单元( PE, Processing Element )。 2. 常用激活函数 激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节，下面简要介绍常用的激活函数。 (1) 线性函数 ( Liner Function ) (2) 斜面函数 ( Ramp Function ) (3) 阈值函数 ( Threshold Function ) 以上3个激活函数都属于线性函数，下面介绍两个常用的非线性激活函数。 (4) S形函数 ( Sigmoid Function ) 该函数的导函数：

情景联想的记忆方法

情景联想的记忆方法 情景联想法，是指根据文字内容展开想象，同时通过加入额外的动作、故事、逻 辑等，把前后文的图像联起来，构想出生地活泼的、连续情景的一种记忆方法。 情景联想的记忆方法： 情景记忆法记忆短诗 我们来看《六月二十七日望湖楼醉书》(宋?苏轼)这首诗： 黑云翻墨未遮山，白雨跳珠乱入船。 卷地风来忽吹散，望湖楼下水如天。 诗句翻译：黑云翻滚如同打翻的墨砚与远山纠缠，一会儿我的小船突然多了一些 珍珠乱窜，那是暴虐的雨点。一阵狂风平地而来，将暴雨都吹散。当我逃到望湖楼上，喝酒聊天，看到的却是天蓝蓝，水蓝蓝。 死记硬背：把这首诗读很多遍，脑海中没有图像或者并不关注脑海中的图像。 情景联想：我正坐着船在西湖上游玩，忽然，大片黑云飘了过来，把山顶都遮住了，大滴大滴的雨点像珠子一样“啪嗒啪嗒”地跳到船上，弄得我无处躲藏。正当我着 急的时候，忽然，一阵卷地风刮了过来，把暴雨都吹散了，我赶紧跑到望湖楼上喝酒，往下一看，楼下的水清澈地倒映着蓝天。 如果根据翻译的文字展开想象，也同样有图像感，这比起死记硬背也要好很多， 但是缺乏连续的情景感，这是运用普通理解记忆方法的弊端。而情景联想的优点恰好 是更具有连续的情景感。例如，刚开始的时候加入了“我正坐着船在西湖上游玩”，然 后第一句和第二句之间，加入了“正当我着急的时候”。这样，整个画面就更像一个有 场景、有情节的连续故事。 情景联想的作用，就是让我们大脑里的图像能够像电影情节那样连续展现，以获 得最佳的记忆效果。从记忆的角度来看，短的诗，上下文之间本来也不容易脱节，所 以情景联想法的威力并不那么明显。 情景记忆法记忆长诗 我们再举一首稍微长一点的诗来作说明。 例如《题破山寺后禅院》(唐?常建)这首诗： 清晨入古寺，初日照高林。

Hopfield神经网络综述

题目： Hopfield神经网络综述 一、概述： 1.什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该网络结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟：一是结构和实现机理；二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1）反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点：（1）.网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； （2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络，它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfield神经网络 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出，是一种单层反馈神经网络。Hopfield神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。

神经网络与matlab仿真

神经网络与matlab仿真 摘要 随着技术的发展，人工神经网络在各个方面应用越来越广泛，由于matlab仿真技术对神经网络的建模起着十分重要的作用，因此，本文通过讨论神经网络中基础的一类——线性神经网络的matlab仿真，对神经网络的matlab仿真做一个基本的了解和学习。 关键词：人工神经网路matlab仿真线性神经网络 1 神经网络的发展及应用 人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）是一种高度并行的信息处理系统，它具有高度的容错性，自组织能力和自学习能力；它以神经科学的研究成果为基础，反映了人脑功能的若干基本特性，对传统的计算机结构和人工智能方法是一个有力的挑战，其目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制，进而应用于人工智能系统。 1.1 神经网络的研究历史及发展现状 神经网络的研究已有较长的历史。1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出形式（兴奋与抑制型）神经元的数学模型（MP模型），开创了神经科学理论研究的时代。1944年，Hebb提出了神经元连接强度的修改规则，它们至今仍在各种神经网络模型中起着重要作用。50年代末60年代初，开始了作为人工智能的网络系统的研究。1958年，F.Rosenblatt首次引进了模拟人脑感知和学习能力的感知器概念，它由阈值性神经元组成。1962年，B.Widrow提出的自适应线性元件（adaline），具有自适应学习功能，在信息处理、模式识别等方面受到重视和应用。在这期间，神经网络大都是单层线性网络。此时，人们对如何解决非线性分割问题很快有了明确的认识，但此时，计算机科学已被人工智能研究热潮所笼罩。80年代后，传统的数字计算机在模拟视听觉的人工智能方面遇到了物理上不能逾越的基线，此时，物理学家Hopfield提出了HNN模型，引入了能量函数的概念，给出了网络稳定性的判据，同时开拓了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径。神经网络的热潮再次掀起。此后，Feldmann和Ballard 的连接网络模型指出了传统的人工智能“计算”与生物的“计算”的不同点，给出了并行分布的计算原则；Hinton和Sejnowski提出的Boltzman机模型则急用了统计物理学的概念和方法，首次采用了多层网络的学习算法，保证整个系统趋于全局稳定点；Rumelhart和McClelland等人发展了多层网络的BP算法；Kosko提出了双向联想记忆网络；Hecht-Nielsen提出了另一种反向传播网络，可用于图像压缩和统计分析；Holland提出了分类系统类似于以规则为基础的专家系统。这些努力为神经网络的后期发展奠定了牢固的基础。 目前，神经网络在研究方向上已经形成多个流派，包括多层网络BP算法，Hopfield网络模型，自适应共振理论（ART），自组织特征映射理论等。1987年，IEEE在San Diego召开大规模的神经网络国际学术会议，国际神经网络学会也随之诞生。 迄今为止的神经网络研究。大体可分为三个大的方向：

奇特联想记忆法训练

第7课 记忆力基础训练：奇特联想法训练(15分钟) 1、概念:所谓奇特联想法, 就是通过离奇、夸张、搞笑、反常规等方式对要记忆的内容进行加工处理和联想，转化为夸张、离奇、另类的情节和画面，并在头脑中呈现相应的物像来进行记忆, 从而达到深刻持久的记忆。 例如:风扇与大楼， 当我们看到“风扇”与“大楼”这两个词时，通常的联想是“风扇吹向大楼”，这种联想比较合理，但太普通，不容易产生深刻的印象。而运用奇特联想，想象成“风扇把一座大楼吹倒了”，因为情节比较离奇，是生活中不可能发生的事情，会给人留下很深刻的印象，不容易忘记。 奇特联想法的特点就是：奇特、夸张、搞笑、有趣。奇特联想记法的关键在于：能够把普通、平淡的事物转换为奇异的事物。普通的事物一旦得到奇异的帮助，就会顺利地走进高效记忆的殿堂。 再比如说“电线”和“小狗”，可以形成怎么样的奇特联想呢？ 同学们一边听老师说，一边在大脑中想象： 电线有电，把小狗电击了——这是个悲剧联想! 小狗在长长的电线上面走——哦，这是杂技表演 小狗的毛如一根根电线向外长着——这好像是刺猬！ 小狗被电线缠了起来，跑不掉了一一它太淘气了！ 一只电线编织的小卡通狗——它是什么样子呢? 身体里是电线的小狗——这肯定是一只机器狗了！ 小狗在电线里跑——真是很小的狗啊！ 像电线一样细长的小狗——你没见过吧！我也没有。 好玩吧？同学们是不是感觉自己的想象力和脑图像越来越神奇了？那怎样才能使自己也有神奇的奇特联想能力呢？下面我们来介绍几种方法: 2、方法及要求: 1)变态法 变态法就是使静态事物动起来或使动态事物静起来的联想方法, 即改变事物的存在状态，就是改变事物的运动状态和结构状态。如动变静或静变动，对称变不对称或不对称变对称，美变丑或丑变美等。 以“箱子—飞机”为例，想象巨大的箱子装着飞机，还可以想象飞机从大箱子中飞出，快速向你冲来，而且，撞在你的脑袋上。这样进行联想就会留下深刻的印象。 2)代用法 即用甲事物取代乙事物的联想方法。甲乙事物之间的联想是记忆过程中非常重要的环节，如果把甲事物变成乙事物的组成部分，或者乙事物变成甲事物的组成部分，这样的记忆效果将相当好。 如记“皮球、火车、算盘”三个词，可以想象成:皮球代替了火车轮子在飞转，而火车行驶在算盘式的轨道上。 这样就会经久不忘了，运用代用法时应该注意，甲乙事物的互相替代是有条件的, 二者最好在形状、性质等方面存有相似之处。如皮球可以代替火车轮，但用电视机代替车轮就不合适了。 代用法最为简单，而且运用方便，一旦掌提要领，就能运用自如了。 3)夸张法 夸张法就是把某事物特意夸大或缩小、增多或减少的联想方法。这个方法与汉语修辞的夸张法差不多，就像用望远镜看实物一样，正面看放大了，反过来看缩小了。这种夸张的联想很容易让人记忆深刻。 比如把一只蚂蚁想象成能“掀翻一辆汽车的大蚂蚁” 运用夸张时要注意，一定不要把原形混淆了, 而要鲜明地突出其特色。你可以把一个馒头想象为一座山，但这座山可不能是桂林石山的模样，而必须保持馒头形状。运用夸张词语最好与后面的词语

状态反馈的人工神经网络的学习算法

状态反馈的人工神经网络的学习算法 摘要：递归神经网络的大多数研究和应用主要集中在单位反馈递归神经网络上面，这个系统的动态过程通常是由动态反馈所决定,所以很难控制它的动态过程,也因此它的应用收到了很大的限制。递归反馈系数隐含着神经网络的动态性能，不同的状态反馈系数意味着不同的动态性能，也因此，对于神经网络的状态反馈有着奇迹重要的理论意义和应用价值。对于这个缺点，我们提出了一种由状态反馈动态进化神经元的模型和由状态反馈神经元与学习算法组成的系统。对于这种神经网络，它的静态质量提供了神经网络的静态表征，而状态反馈系数则表明了神经网络的动态性能。不仅静态质量可以通过学习静态知识得到更正，动态反馈系数也可以在动态知识的学习中的到更正。它不仅可以学习静态知识，也可以学习动态知识。不仅可以记忆静态信息，也可以记忆动态信息。它成为了一个真正的具有动态特征的神经网络。在本文最后我们以定理的形式列举了此递归神经网络的静态质量和动态递归系数学习算法。 关键词：人工神经网络；学习算法；状态反馈 一、概述 人工神经网络理论主要研究人工神经网络的构造、学习算法和机遇生物神经系统工作原理的聚合。早期的神经网络结构是单一的，学习算法是简单的，表意也是清楚的。它已经被广泛深入的学习。早期的神经网络所确定的关系通常是输入与输出的静态关系，而实际上，所有控制对象的应用通常都是动态的。因此实际上静态神经网络模型无法描述系统的动态表征。能够描述动态表征的神经网络应该包含动态系数并且能够储存动态信息。为了实现这个功能，系统里通常会有延时反馈或者信息反馈，这种系统被称作递归神经系统或者状态反馈神经系统。递归神经系统已经成为一个广泛研究的课题。 递归神经系统演化过程的定量研究是一个重大的课题。近年来，许多学者应用非线性动态系统的递归神经网络建立数学模型。系统的输出仅仅由动态系统的条件和外部输入决定，递归神经网络本身将是一个非线性的动态系统，因此，学习它的状态演变是非常必要的。 递归系数意味着神经系统的动态表征，而不同的递归系数意味着不同的动态过程。它决定着动态神经系统的响应形式。然而，到目前为止在应用中，反馈递归神经系统通常以常系数1进行循环，也就是单位递归神经系统。如果用递归神经系统来达到动态系统过程，一个简单的方法就是转变动态途径变为景泰途径。研究表明，前馈神经系统的学习算法仍然被用于反馈递归神经系统的学习算法。进过训练，神经系统的输出被反馈单元反馈到输入端以实现迭代预测。这使得递归神经系统的应用变得十分的局限。因此，反馈递归神经系统及其性能变得具有十分重大的理论意义和应用价值。如何设计一个简单的结构而得到一个明确的神经网络的物理意义就变成了一项十分具有挑战性的工作。为此，我们设计了一种具有不同动态反馈系数的动态过程神经网络，以使得神经网络不仅能够学习静态知识，也能学习动态知识；不仅能够记忆静态信息，也能够记忆动态信息。这是一种真正的动态特性神经网络。 二、状态反馈动态神经模型 神经元模型直接与神经网络的性能有关。从不同方向输入的神经元递归输入信号经过了空间和时间的加权变成了神经元函数s()t 。最后通过非线性转换完成非线性变换。神经元模型在神经网络性能中扮演着重要的角色，它可以直接的显示神经系统的动态性能，因此，一个合理的神经元模型是必须的。图1所示为状态反馈的动态神经元模型。 根据神经元的时间和空间特性，它的函数可以表示为： s()()()()(1)()n i i t w t x t t s t b t λ=+--∑ （1）

神经网络

第一节、神经网络基本原理 1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型 人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示： 图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j 到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为： 图中yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数( Activation Function )或转移函数( Transfer Function ) ，net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为：

若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即： X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ] 则神经元的输出可以表示为向量相乘的形式： 若神经元的净激活net为正，称该神经元处于激活状态或兴奋状态(fire)，若净激活net为负，则称神经元处于抑制状态。 图1中的这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型 ( McCulloch-Pitts Model )，也称为神经网络的一个处理单元( PE, Processing Element )。 2. 常用激活函数 激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节，下面简要介绍常用的激活函数。 (1) 线性函数( Liner Function ) (2) 斜面函数( Ramp Function ) (3) 阈值函数( Threshold Function )

图2 . 阈值函数图像 以上3个激活函数都是线性函数，下面介绍两个常用的非线性激活函数。 (4) S形函数( Sigmoid Function ) 该函数的导函数： (5) 双极S形函数

神经网络基本概念

二．神经网络控制 §2.1 神经网络基本概念 一. 生物神经元模型：<1>P7 生物神经元,也称作神经细胞,是构成神经系统的基本功能单元。虽然神经元的形态有极大差异,但基本结构相似。本目从信息处理和生物控制的角度,简述其结构和功能。 1.神经元结构 神经元结构如图2－1所示 图2－1

1) 细胞体：由细胞核、细胞质和细胞膜等组成。 2) 树突：胞体上短而多分支的突起，相当于神经元的输入端，接收传入的神经冲 动。 3) 轴突：胞体上最长枝的突起，也称神经纤维。端部有很多神经末梢，传出神经 冲动。 4) 突触：是神经元之间的连接接口，每一个神经元约有104～106 个突触，前一个 神经元的轴突末梢称为突触的前膜，而后一个神经元的树突称为突触的后膜。一个神经元通过其轴突的神经末梢经突触，与另一个神经元的树突连接，以实现信息传递。由于突触的信息传递是特性可变的，随着神经冲动传递方式的变化，传递作用强弱不同，形成了神经元之间连接的柔性，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，此时细胞膜内外由电位差，称为膜电位。其电位膜内为正，膜外为负。 2. 神经元功能 1） 兴奋与抑制：传入神经元的冲动经整和后使细胞膜电位提高，超过动作电 位的阈值时即为兴奋状态，产生神经冲动，由轴突经神经末梢传出。传入神经元的冲动经整和后使细胞膜电位降低，低于阈值时即为抑制状态，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。 二．人工神经元模型 ,<2>P96 人工神经元是对生物神经元的一种模拟与简化。它是神经网络的基本处理单元。图2－2显示了一种简化的人工神经元结构。它是一个多输入单输出的非线形元件。 图2－2 其输入、输出的关系可描述为 =-= n j i j ji i Q X W I 1 2－1 )I (f y i i = 其中i X (j=1、2、……、n)是从其他神经元传来的输入信号；

BP神经网络及深度学习研究-综述(最新整理)

BP神经网络及深度学习研究 摘要：人工神经网络是一门交叉性学科，已广泛于医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学等多学科交叉技术领域，并取得了重要成果。BP（Back Propagation）神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。本文将主要介绍神经网络结构，重点研究BP神经网络原理、BP神经网络算法分析及改进和深度学习的研究。 关键词：BP神经网络、算法分析、应用 1 引言 人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），作为对人脑最简单的一种抽象和模拟，是人们模仿人的大脑神经系统信息处理功能的一个智能化系统，是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。人工神经网络以数学和物理方法以及信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。 人工神经网络最有吸引力的特点就是它的学习能力。因此从20世纪40年代人工神经网络萌芽开始，历经两个高潮期及一个反思期至1991年后进入再认识与应用研究期，涌现出无数的相关研究理论及成果，包括理论研究及应用研究。最富有成果的研究工作是多层网络BP算法，Hopfield网络模型，自适应共振理论，自组织特征映射理论等。因为其应用价值，该研究呈愈演愈烈的趋势，学者们在多领域中应用[1]人工神经网络模型对问题进行研究优化解决。 人工神经网络是由多个神经元连接构成，因此欲建立人工神经网络模型必先建立人工神经元模型，再根据神经元的连接方式及控制方式不同建立不同类型的人工神经网络模型。现在分别介绍人工神经元模型及人工神经网络模型。 1.1 人工神经元模型 仿生学在科技发展中起着重要作用，人工神经元模型的建立来源于生物神经元结构的仿生模拟，用来模拟人工神经网络[2]。人们提出的神经元模型有很多，其中最早提出并且影响较大的是1943年心理学家McCulloch和数学家W. Pitts 在分析总结神经元基本特性的基础上首先提出的MP模型。该模型经过不断改进后，形成现在广泛应用的BP神经元模型。人工神经元模型是由人量处理单元厂泛互连而成的网络，是人脑的抽象、简化、模拟，反映人脑的基本特性。一般来说，作为人工神经元模型应具备三个要素： (1)具有一组突触或连接，常用表示神经元i和神经元j之间的连接强度。 w ij (2)具有反映生物神经元时空整合功能的输入信号累加器。