人工智能導(dǎo)入課件
單擊此處編輯母版標(biāo)題樣式,編輯母版文本樣式,第二級,第三級,第四級,第五級,2018/9/9,#,人工智能導(dǎo)入,對智能還沒有確切的定義，,智能是,知識(shí),與,智力,的總和,人工智能,：用人工的方法在機(jī)器（計(jì)算機(jī)）上實(shí)現(xiàn)的智能；或者說是人們使機(jī)器具有類似于人的智能,圖靈,測試,：,1950,年圖靈發(fā)表的,計(jì)算機(jī)與智能,中設(shè)計(jì)了一個(gè)測試，用以說明人工智能的概念,1956,年正式提出人工智能,（,artificial intelligence,AI,）,這個(gè)術(shù)語并把它作為一門新興科學(xué)的名稱人工智能學(xué)科,：一門研究如何構(gòu)造智能機(jī)器（智能計(jì)算機(jī)）或智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸、擴(kuò)展人類智能的學(xué)科知識(shí)是一切智能行為的基礎(chǔ),獲取知識(shí)并應(yīng)用知識(shí)求解問題的能力,智者,詢問者,人工智能研究的基本內(nèi)容,知識(shí)表示,機(jī)器感知,機(jī)器思維,機(jī)器學(xué)習(xí),機(jī)器行為,人工智能的主要研究領(lǐng)域,自動(dòng),定理證明,博弈,模式識(shí)別,機(jī)器視覺,自然語言理解,智能信息檢索,數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn),專家系統(tǒng),自動(dòng)程序設(shè)計(jì),機(jī)器人,組合優(yōu)化,問題,智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),人工生命,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分布式人工智能與多智能體,智能控制,智能仿真,智能,CAD,智能,CAI,智能管理與智能決策,智能多媒體系統(tǒng),智能操作系統(tǒng),智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng),智能通信,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其,應(yīng)用,生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),(natural neural network,NNN):,由中樞神經(jīng)系統(tǒng)（腦和脊髓）及周圍神經(jīng)系統(tǒng)（感覺神經(jīng)、運(yùn)動(dòng)神經(jīng)等）所構(gòu)成的錯(cuò)綜復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中最重要的是,腦神經(jīng)系統(tǒng),。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),(artificial neural networks,ANN):,模擬,人腦神經(jīng)系統(tǒng),的結(jié)構(gòu)和功能，運(yùn)用大量簡單處理單元經(jīng)廣泛連接而組成的人工網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法：,隱式,的知識(shí)表示方法,工作狀態(tài)：,興奮狀態(tài),：細(xì)胞膜電位,動(dòng)作電位的閾值,神經(jīng)沖動(dòng),抑制狀態(tài),：,細(xì)胞膜電位,動(dòng)作電位的閾值,學(xué)習(xí)與遺忘：,由于神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的可塑性，突觸的傳遞作用可增強(qiáng)和減弱,輸入,）,（,輸出,）,神經(jīng)沖動(dòng),：,第 個(gè)神經(jīng)元的輸出,第 個(gè)神經(jīng)元的閾值,外部輸入,加權(quán)求和：,其矩陣形式：,8,工作過程,:,從各輸入端接收輸入信號,u,j,(,j,=1,2,n,),根據(jù)連接權(quán)值求出所有輸入的加權(quán)和,用非線性激勵(lì)函數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到輸出,1.BP,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),10,2.,輸入輸出變換關(guān)系,11,3.,工作過程,第一階段或網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練階段,：,N,組輸入輸出樣本：,x,i,=,x,i,1,x,i,2,x,ip,1,T,d,i,=,d,i,1,d,i,2,d,ipm,T,i,=1,2,N,對網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)進(jìn)行學(xué)習(xí)和調(diào)整，以使該網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)給定樣本的輸入輸出映射關(guān)系第二階段或稱工作階段,：把實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)或?qū)嶋H數(shù)據(jù)輸入到網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)在誤差范圍內(nèi)預(yù)測計(jì)算出結(jié)果。
12,（,1,）是否存在一個(gè),BP,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠逼近給定的樣本或者函數(shù)兩個(gè)問題：,（,2,）如何調(diào)整,BP,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)，使網(wǎng)絡(luò)的輸入與輸出與給定的樣本相同1986,年，魯梅爾哈特（,D.Rumelhart,）等提出,BP,學(xué)習(xí)算法13,8.2.2 BP,學(xué)習(xí)算法,目標(biāo)函數(shù)：,約束條件：,連接權(quán)值的修正量：,1.,基本思想,14,BP,學(xué)習(xí)算法,記,先求,（,1,）對輸出層的神經(jīng)元,（,2,）對隱單元層，則有,15,8.2.2 BP,學(xué)習(xí)算法,2.,學(xué)習(xí)算法,16,8.2.2 BP,學(xué)習(xí)算法,正向傳播：輸入信息由輸入層傳至隱層，最終在輸出層輸出反向傳播：修改各層神經(jīng)元的權(quán)值，使誤差信號最小2.,學(xué)習(xí)算法,17,8.2.2 BP,學(xué)習(xí)算法,2.,學(xué)習(xí)算法,18,8.2.3 BP,算法的實(shí)現(xiàn),（,1,）隱層數(shù)及隱層神經(jīng)元數(shù)的確定：目前尚無理論指導(dǎo)2,）初始權(quán)值的設(shè)置：一般以一個(gè)均值為,0,的隨機(jī)分布設(shè)置網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值3,）訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)處理：線性的特征比例變換，將所有的特征變換到,0,，,1,或者,-1,，,1,區(qū)間內(nèi)，使得在每個(gè)訓(xùn)練集上，每個(gè)特征的均值為,0,，并且具有相同的方差4,）后處理過程：當(dāng)應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類操作時(shí)，通常將輸出,值編碼成所謂的名義變量，具體的值對應(yīng)類別標(biāo)號。
1.BP,算法的設(shè)計(jì),19,8.2.3 BP,算法的實(shí)現(xiàn),（,1,）初始化：對所有連接權(quán)和閾值賦以隨機(jī)任意小值；,（,2,）從,N,組輸入輸出樣本中取一組樣本：,x,=,x,1,x,2,x,p,1,T,d,=,d,1,d,2,d,pm,T,把輸入信息,x,=,x,1,x,2,x,p,1,T,輸入到,BP,網(wǎng)絡(luò)中,（,3,）正向傳播：計(jì)算各層節(jié)點(diǎn)的輸出：,（,4,）計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的,實(shí)際輸出與期望輸出的誤差：,2.BP,算法的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)流程,20,8.2.3 BP,算法的實(shí)現(xiàn),（,5,）反向傳播：從輸出層方向計(jì)算到第一個(gè)隱層，按連接權(quán)值修正公式向減小誤差方向調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)連接權(quán)值6,）讓,t,+1,t,，取出另一組樣本重復(fù)（,2,）（,5,），直到,N,組輸入輸出樣本的誤差達(dá)到要求時(shí)為止2.BP,算法的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)流程,21,8.2.3 BP,算法的實(shí)現(xiàn),BP,學(xué)習(xí)算法的程序框圖,22,1.,特點(diǎn),BP,網(wǎng)絡(luò)：多層前向網(wǎng)絡(luò)（輸入層、隱層、輸出層）連接權(quán)值：通過,Delta,學(xué)習(xí)算法進(jìn)行修正神經(jīng)元傳輸函數(shù)：,S,形函數(shù)學(xué)習(xí)算法：正向傳播、反向傳播層與層的連接是單向的，信息的傳播是雙向的BP,算法的特點(diǎn)分析,23,2.BP,網(wǎng)絡(luò)的主要優(yōu)缺點(diǎn),很好的逼近特性。
具有較強(qiáng)的泛化能力具有較好的容錯(cuò)性優(yōu)點(diǎn),收斂速度慢局部極值難以確定隱層和隱層結(jié)點(diǎn)的數(shù)目缺點(diǎn),BP,算法的特點(diǎn)分析,。
