第4-5章重点问题及答案。
1.生物神经元的结构是什么？
答：神经元从外部形态结构上看是由细胞胞体(soma),以及树突(dendrite)和轴突(axon)这两类突起组成的。通常树突接受刺激信息，并向胞体传送，经胞体整合后由轴突传出，大脑中有1011个神经元，通过1015个连接形成一个整体。
2.生物神经元中突触的具体功能是什么？
答：突触(synapse)是神经元之间进行信息传递的特异性功能接触部位。借助于突触，神经元相互联系构成了神经系统。
突触的形态如图所示。突触根据其功能可以分为兴奋型(excitatory)突触和抑制型(inhibitory)突触。
3.生物神经网络与人工神经网络的区别是什么？
答：生物神经网络是由突触连接的神经元形成的网络，网络内部的信息传递以神经元的电活动为基础。人脑能够实现的种种神奇而复杂的功能实际上就是生物神经网络的功能。
而人工神经网络就是模拟生物神经网络由简单的处理单元(神经元)组成的大规模并行分布式处理器。
4.衡量人工神经网络性能的具体指标有哪些？
答：性能指标包括稳定性，鲁棒性与适应性。稳定性：
对于反馈神经网络而言，系统的输出是动态的，如果把整个神经网络看成是一个控制系统，则该系统的输出最终是否会收敛至一个稳定状态就反应了该网络的稳定性。
鲁棒性：当网络的某些神经元或某些连接权被破坏时，系统仍然能够继续工作的能力。适应性：
当外界环境(输入信号的统计特性)发生变化时，系统能够自适应地调整内部参数的能力，即网络的学习能力。
5.人工神经网络的工作特点是什么？
答：(1)利用神经元连接和连接强度来存储知识，而非存储器。
2)学习能力强，鲁棒性、容错性好。
3)分布式存储与分布式信息处理。
4)非编程，联想记忆，连接主义。
5)应用范围极广，几乎可以囊括所有的计算技术。
6.感知器学习算法流程？
答：权值被随机数初始化。提出第一个输入模式，并且输入通过相关权值被加权、求和，并通过一个阈值函数被传递，进而产生一个输出。
阈值函数是在开始设置的一个单位阶跃函数，这样感知器输出就是1或者0.如果加权和大于等于0，输出为1，否则为0.因此，一个单输出感知器可以仅用两个输出类（1或0）来表示。
感知器的输出y与目标输出t做比较，如果分类结果错误，学习算法调整权值到能正确地将输入数据映射到两类之一。然后下一个模式被提出，对所有模式重复上述过程。
7.感知器学习算法学习过程中所训练的最优权值有哪些特点？
答：(1)对神经元预报低的任何输入向量，新的权值被推向该输入；(2)对神经元预报高的任何输入向量，新的权值被推离该输入；
3)最后权值向量与分类线垂直正交。学习就是寻找最优权值向量与它自己正交的分类线，并正确地分类。
8.作为分类器的感知器有哪些特点？
答：(1 )输入被一个阈值函数加权并处理，输出被限定在0和1之间。
2)如果分类错误，则感知器进行学习。感知器的训练算法和学习率一起控制权值调整的速度。
3)感知器不断学习直到输入模式能正确地被分类，且由感知器定义的分类界限与最优权向量正交。（4）感知器可以用来对设计两个或更多输入的两种或多种类模型进行分类。
5)与线性判别式等效，但一些情况可以做得更好。
9.基于delta规则的线性神经元有哪两种学习方式？各自特点是什么？
答：遍历学习：在每一个输入模式的表示之后进行权值的调整。
批量学习：当所有输入模式处理完后，在一个平均意义上去调整权值，目标是要减少整个模式的平均误差，即所谓的均方误差。
10.为什么dleta规则训练的线性神经元可以比感知器更快地找到最好的权值？
答：(1)误差的计算是基于线性神经元的输出，而不是基于阈值函数的输出。（2）在计算误差的方法上，delta规则在误差曲线上沿误差下降最快的方向移动。
(3).delta规则使训练一个神经元对输入到输出的连续性或非线性映射进行学习成为了可能。
11.基于所给出的样本数据，分析线性神经元是如何实现预报的？要求：通过遍历学习和批量学习两种方式给出最优权值的调整过程，其中初始权值为0.5，学习率为0.1。
12.对上题学习产生的最优权值，试计算总的误报误差并通过delta学习规则进行分析。
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