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本资源是人工神经网络算法基础精讲课件，涵盖人工神经网络的基本概念、发展史、生物神经元结构、信息处理机理以及人工神经元模型等内容。
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）可以被定义为由大量具有适应性的处理单元——即模拟的“神经元”组成的广泛并行互联网络。这种组织形式能够模仿人脑对真实世界物体做出反应的方式，是实现人工智能的重要途径之一。
人工神经网络与人类大脑有相似之处：① 神经网络的知识是从外部环境中学到的；② 各个神经元之间的连接权重（即突触权值）用于存储学到的信息。
人工神经网络的发展历程可以追溯至20世纪40年代。1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式化的神经元模型。这一模型通常被称为M-P神经网络模型，并且至今仍在使用中，标志着人工神经网络研究时代的开始。
生物神经元的结构包括细胞体、树突、轴突及突触等关键部分：其中，细胞体是信息处理的核心；树突负责接收来自其他神经元的信息；而轴突则将信号传递给下一个目标。此外，各个神经元通过称为“突触”的连接点相互作用。
生物神经元的工作原理基于兴奋和抑制机制。当接收到足够的刺激时（即超过阈值），细胞膜电位升高并产生动作电位，从而触发进一步的信息传输过程；反之则不会发生反应。
人工神经网络中的一个关键组成部分是其模型——模仿真实大脑结构的人工单元，具有多输入单输出特性，并通过数学表达式来描述。这些模型可用来构建复杂的计算架构以解决各种问题。
学习算法方面，BP（反向传播）算法是一个非常重要的工具，在训练人工神经网络时被广泛应用。它允许系统根据反馈调整连接权重，从而优化性能和准确性。
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