人工神经网络数学建模培训课件

人工神经网络的数学建模课件，讲得还挺系统的，适合刚入门或者准备参加数学建模比赛的你。内容从生物神经元说起，讲到了人工神经元怎么建模、怎么选激活函数，还顺带把线性网络和阶跃网络的差别捋了一遍，蛮清晰的。

生物神经元的结构，像什么树突、轴突这些也有提到，算是铺垫。就过渡到人工神经元，重点在响应函数，比如Sigmoid这种，用来把输入值压缩到一个有限范围内，方便后续计算。说白了，就是让网络“有选择地激活”，不然一股脑地响应也太傻了。

建模步骤分得挺清楚：先定网络结构，再用已知数据训练出权重和阈值，就能拿来实战模拟。听起来流程正规，其实操作上也就那几个套路，熟了之后手到擒来。

单层前向神经网络是入门级的架构，信息只能单向流，结构简单，适合练手。你想更复杂的数据，得看多层网络，虽然文档里没细说，但你应该能想到，往里多加点“隐层”就行了。

文档提到了一点MATLAB界面交互的东西，应该是配合图形工具做训练和测试的那块，没详细展开。不过你用过 MATLAB 的神经网络工具箱，估计会挺快上手。

对了，相关资源也整理了，像讲RBF、BP 算法、激活函数这些都有，点下面这些链接看看就知道了，配合学习更顺畅：

• 人工神经网络径向基函数网络 RBF
• 人工神经网络 ANN 的发展－前向多层
• MATLAB 人工神经网络函数表
• 关于数学建模的人工神经网络导论
• 数学建模人工神经网络优秀课件 ppt
• 神经网络的激活函数之 sigmoid
• 人工神经网络 bp 网络
• 人工神经网络 BP 神经网络算法
• 人工神经网络建模 Artificial Neuron Nets
• 人工神经网络源码

如果你正好在学神经网络或准备做个小项目，这套课件内容还挺管用的，可以参考着写点Python + NumPy小实验，效果也不赖。