Page 84 - 高中 信息技术 选择性必修4 人工智能初步

第三章 机器学习与人工智能的核心算法

人工神经网络用不同的方法来处理这个问题，其思想就是利用大量的手写数字（训练
样本），开发出一套从训练样本中进行学习的系统。换句话说，人工神经网络使用如图
3-14所示的样本来自动推理出识别手写数字的规则。此外，通过增加训练样本规模，神经

网络能学到手写数字的更多规则，从而提升它的识别精度。

图3-15 生物神经元与人工神经元
广东教育出版社

图3-14 手写数字训练样本

本节我们将使用Python编写一段计算机程序来实现一个能识别手写数字的人工神经网
络，这段程序能够在没有人工干预的情况下达到98%的识别精度。实际上，最好的商业神
经网络已经应用于银行支票处理和邮政编码识别等领域。

3 . 5 . 1 人工神经网络的基本原理

调 查

进行下述任务的调查，分小组进行汇报。
（1）通过网络搜索和文献查找的方式，了解人脑神经网络的结构和各结构的主要作用。
（2）以小组合作的形式，调查人工神经网络在人工智能领域的典型应用。

“神经网络”一词是对人脑结构的比喻。神经网络的基本构成单元是神经元。
1. 感知机
感知机（Perceptron）是最简单的一种神经网络，由单个神经元构成。如图3-15所

示，就像生物神经元具有树突和轴突一样，人工神经元呈树状结构，有多个输入节点和一
个输出节点。

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