神经网络-第四章
自组织竞争神经网络SOM
本章主要介绍自组织竞争型神经网络的结构 学习算法;及相关理论
1
第四章自组织竞争型神经网络
§4 1 前言 §4 2 竞争学习的概念和原理 §4 3自组织特征映射神经网络 §4 4自组织特征映射神经网络的设计 §4 5 对偶传播神经网络 §4 6小结
2
§4 1 前言
在生物神经系统中;存在着一种侧抑制现象;即一 个神经细胞兴奋以后;会对周围其他神经细胞产生 抑制作用 这种抑制作用会使神经细胞之间出现竞 争;其结果是某些获胜;而另一些则失败 表现形式 是获胜神经细胞兴奋;失败神经细胞抑制
在网络结构上;它一般是由输入层和竞争层构成的 两层网络 两层之间各神经元实现双向连接;而且网 络没有隐含层 有时竞争层各神经元之间还存在横 向连接
4
在学习算法上;它模拟生物神经元之间的兴奋 协调 与抑制 竞争作用的信息处理的动力学原理来指导 网络的学习与工作;而不像大多数神经网络那样是 以网络的误差或能量函数作为算法的准则
X1
0.8 0.6
X2
00.1.9783468
X3
00..770077
X4
00..3943297
X5
0.6 0.8
解：为作图方便;将上述模式转换成极坐标形式 ：
X113.68o9X2180oX314.4 5X4170oX515.31o3
竞争层设两个权向量;随机初始化为单位向量：
W1(0)1010o W2(0)01118o0
7
24 -130
8
34 -130
w2
9
34 -100
10
44 -100
11
40.5 -100
12
40.5 -90
第四章 反馈神经网络模型
DHNN模型结构 DHNN模型结构
x1(t +1 x2 (t +1) xn−1(t +1) xn (t +1) )
a1
a2
an−1
an
x1(t)
x2 (t)
xn−1(t)
xn (t)
DHNN模型数学描述 DHNN模型数学描述
DHNN网中的每个神经元都有相同的功能，其输出称 网中的每个神经元都有相同的功能， 网中的每个神经元都有相同的功能 为状态， 表示。 为状态，用 xj 表示。 所有神经元状态的集合就构成反馈网络的状态 X=[x1,x2,…,xn]T 反馈网络的输入就是网络的状态初始值，表示为 反馈网络的输入就是网络的状态初始值， X(0)=[x1(0),x2(0),…,xn(0)]T 反馈网络在外界输入激发下， 反馈网络在外界输入激发下，从初始状态进入动态演 变过程， 变过程，变化规律为
an−1
an
x1(t) x2 (t) xn−1(t) xn (t)
工作方式
(1)网络的异步（串行） (1)网络的异步（串行）工作方式 网络的异步
网络运行时每次只有一个神经元进行状态的调整计 其它神经元的状态均保持不变， 算，其它神经元的状态均保持不变，即
sgn[ net j (t )] x j (t + 1) = x j (t )
网络连接形式 输出输入关系 学习算法 应用（功能） 稳定性理论 不含反馈连接 简单映射关系，不考虑 滞后效应 BP算法，收敛慢 分类、联想 分析简单
Hopfield 网络
包含反馈连接 要考虑输出输入间的延迟，要 用差分或微分方程描述 Hebb规则，收敛快 分类、联想、优化计算 分析复杂
Hopfield的主要贡献有： Hopfield的主要贡献有： 的主要贡献有 提出了利用能量函数研究反馈网络稳定状态的方法。 <1> 提出了利用能量函数研究反馈网络稳定状态的方法。 <2> 给出了利用模拟电子线路实现反馈型人工神经网络的 电路模型。 电路模型。 成功求解了人工智能的典型难题——TSP问题。 TSP问题 <3> 成功求解了人工智能的典型难题 TSP问题。 以此为基础，人们对Hopfield网络进行了深入研究， 以此为基础，人们对Hopfield网络进行了深入研究， Hopfield网络进行了深入研究 主要有以下几个方面：寻找Hopfield Hopfield网络的稳定性规律 主要有以下几个方面：寻找Hopfield网络的稳定性规律 并进而研究其信息容量；提出各种改进的Hopfield Hopfield网络 并进而研究其信息容量；提出各种改进的Hopfield网络 模型；参照Hopfield Hopfield电子线路模型研究人工神经网络的 模型；参照Hopfield电子线路模型研究人工神经网络的 硬件实现方法；借助能量函数方法用Hopfield Hopfield网络求解 硬件实现方法；借助能量函数方法用Hopfield网络求解 优化计算、组合数学、人工智能问题的多种实例。 优化计算、组合数学、人工智能问题的多种实例。
神经网络在金融分析中的应用
神经网络在金融分析中的应用第一章：引言随着金融行业的发展和技术的进步，人工智能技术越来越受到金融行业的关注和应用。
神经网络作为人工智能技术的代表之一，其在金融分析中的应用正成为一个热门话题。
本文将介绍神经网络的基本概念和原理，探讨神经网络在金融分析中的应用，包括金融预测、风险评估和投资组合优化等方面。
最后，讨论神经网络在金融分析中的一些限制和挑战。
第二章：神经网络基本概念和原理神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算机程序，其基本原理是通过对大量样本进行学习，构建具有自我学习能力的模型，根据输入数据自动调整神经元之间的连接权值，从而实现对输入数据的分类和预测。
神经网络主要由输入层、隐层和输出层组成。
输入层接收数据，隐层对数据进行处理和分析，输出层输出结果。
其中每个神经元通过一定的函数来计算输入信号和权值之间的关系，输出结果反馈给下一层或输出层。
神经网络的学习通常采用反向传播算法，即通过将误差从输出层逐层向上传播，并根据误差调整神经元之间的权值，从而更新模型的参数。
在训练完成后，神经网络可以应用于分类、预测、识别等领域。
第三章：神经网络在金融预测中的应用神经网络具有很好的非线性拟合能力和自适应性，可以有效地处理具有复杂非线性关系的金融数据，因此已经成为金融预测的热门技术之一。
神经网络在金融预测中的应用包括股票市场预测、外汇汇率预测、商品价格预测等。
通过对历史数据进行训练，神经网络可以预测未来的趋势和价格波动，提供投资决策参考。
例如，在股票市场预测中，神经网络可以通过对公司财务数据、股票市场运行情况、宏观经济数据等进行学习和分析，预测未来股价的趋势和变化。
此外，神经网络还可以用于对基金业绩的预测和评估等方面。
第四章：神经网络在风险评估中的应用风险是金融领域中必须要控制的要素，因此风险评估一直是金融分析中的一个重要研究领域。
神经网络可以通过对海量数据进行分析，发现隐藏在数据中的规律，提高风险评估的准确性和有效性。
脑神经网络的研究与分析
脑神经网络的研究与分析第一章研究背景随着人工智能技术的快速发展，机器学习已经成为了计算机科学领域研究的热点问题之一。
脑神经网络作为一种新兴的机器学习技术，已经引起了世界各地科学家的广泛关注和深入研究。
脑神经网络的研究和分析对于深入理解人脑内部运作机制以及开发更加高效、精准的人工智能系统都具有非常重要的意义。
第二章脑神经网络的概述脑神经网络可以视为一种模仿人脑的计算机系统。
它由多个神经元以及它们之间的连接组成，可以通过自我学习和适应来进行模式识别和预测等任务。
脑神经网络的运作原理主要包括前向传播、反向传播和权重调整三个阶段。
其中前向传播指的是输入数据经过神经网络前向传递后得到输出结果的过程；反向传播指的是根据输出结果计算误差并向后传递误差，并利用误差计算梯度进行权重调整的过程；权重调整则是通过梯度下降等方法根据反向传播计算出的误差为神经元之间的连接权重进行调整，从而使神经网络不断学习优化。
第三章脑神经网络的应用场景脑神经网络具有广泛的应用场景和潜在的商业价值。
其中最具代表性的应用之一便是图像识别。
脑神经网络可以通过学习大量图像来自动识别出图像中的目标物体，并实现自动标注、分类等功能，极大地提高了图像处理的效率和精度。
此外，在自动驾驶、语音识别、机器人控制等领域也都可以应用脑神经网络技术。
另外，脑神经网络对于医疗保健、金融领域的预测和分析、市场调研等方面也具有潜在的应用前景。
第四章脑神经网络存在的问题和挑战虽然脑神经网络技术在各个领域都有广泛的应用前景，但其本身还存在一些问题和挑战。
首先，脑神经网络的计算资源需求较大，需要大规模的计算机集群才能实现实时、高效的运行；其次，脑神经网络的训练时间较长，需要耗费大量的时间和人力成本；再次，脑神经网络的模型调参较为繁琐，需要经验丰富且技术水平较高的工程师才能调整得到最优效果。
此外，脑神经网络还存在着一些模型优化和可解释性等问题，需要进一步研究和改进。
第五章研究展望随着人工智能技术的不断发展，脑神经网络的应用前景和研究前景也将越来越广阔。
人工神经网络原理第4章习题参考答案
1. 试比较BP 学习算法与感知机学习算法的异同。
同：两种学习算法均基于纠错学习规则，采用有指导的学习方式，根据来自输出节点的外部反馈（期望输出）调整连接权，使得网络输出节点的实际输出与外部的期望输出一致。
异：感知机学习算法中，隐含层处理单元不具备学习能力，其模式分类能力仍然非常有限；而BP 学习算法采用非线性连续变换函数，使隐含层神经元具有了学习能力。
BP 学习算法基于最小均方误差准则，采用误差函数按梯度下降的方法进行学习，其学习过程分为模式顺传播，误差逆传播、记忆训练、学习收敛4个阶段。
2. 试述BP 神经网络有哪些优点和缺点。
优点：具有良好的非线性映射能力、泛化能力和容错能力。
缺点：学习算法的收敛速度慢；存在局部极小点；隐含层层数及节点数的选取缺乏理论指导；训练时学习新样本有遗忘旧样本的趋势。
3. 试举例说明BP 神经网络擅长解决哪些问题，并针对一个具体应用实例，描述BP 神经网络解决该问题的具体方案。
擅长解决函数拟合问题（例如，拟合多项式函数），线性与非线性的分类问题（例如，疾病病例分类），预测问题（例如，房屋价格预测），模式识别问题（例如，手写数字识别）。
具体应用实例及解决方案略。
4. 请给出一个BP 神经网络的具体应用实例。
略。
5. 什么是BP 神经网络的泛化能力？如何提高BP 神经网络的泛化能力？BP 神经网络的泛化能力是指BP 神经网络对未训练样本的逼近程度或对于未知数据的预测能力。
即：BP 神经网络学习训练完成后会将所提取的样本模式对中的非线性映射关系存储在网络连接权向量中，在其后的正常工作阶段，当向BP 神经网络输入训练时未曾见过的数据时，BP 神经网络也能够完成由输入模式到输出模式的正确映射。
提高BP 神经网络泛化能力的方法包括： 1) 增加训练集中的样本数； 2) 适当减少隐藏节点个数；3) 增加网络结构中的因子数（考虑更多可能影响结果的因子作为额外的输入项）； 4) 对于选取的数据样本，要尽量保证包含拐点处的数据样本，同时尽可能保证相邻样本的变化率小于误差精度要求。
人工神经网络基础_ANN课程笔记 4、随机型神经网络
第四章随机型神经网络1、随机型神经网络的基本思想对于BP神经网络和Hopfield神经网络的网络误差容易陷入局部极小值，而达不到全局最小点，主要原因为：结构上：存在着输入与输出之间的非线性函数关系，从而使网络误差或能量函数所构成的空间是一个含有多极点的非线性空间；算法上：网络的误差或能量函数只能按单方向减小而不能有丝毫的上升趋势。
对于第一点，是为保证网络具有非线性映射能力而必不可少的。
解决网络收敛问题的途径就只能从第二点入手，即不但让网络的误差或能量函数向减小的方向变化，而且，还可按某种方式向增大的方向变化，目的是使网络有可能跳出局部极小值而向全局最小点收敛。
这就是随机型神经网络算法的基本思想。
2、模拟退火算法在模拟退火算法中，有两点是算法的关键：①控制参数T；②能量由低向高变化的可能性。
这两点必须结合起来考虑，当T大时，可能性也大，T小时，可能性也小，把“可能性”当作参数T的函数。
“可能性”用数学模型来表示就是概率。
由此可以得到模拟退火算法如下：上式表明：在模拟退火算法中，某神经元的输出不象Hopfield 算法中那样，是由以内部状态Hi 为输入的非线性函数的输出(阶跃函数)所决定的，而是由Hi 为变量的概率(1)Hi P 或(0)Hi P 所决定的。
不同的Hi 对应不同的概率(1)Hi P 或(0)Hi P 来决定输出为兴奋或者抑制。
反复进行网络的状态更新，且更新次数N 足够大以后，网络某状态出现的概率将服从分布：式中，Ei 为状态{ui}所对应的网络能量。
这一概率分布就是Boltzmann分布。
式中的Z是为使分布归一化而设置的常数(网络所有状态的能量之和为常数)。
由这分布可以看出：状态的能量越小，这一状态出现的概率就越大。
这是Boltzmann分布的一大特点，即“最小能量状态以最大的概率出现”。
3、Boltzmann机20世纪80年代，Hinton、Ackley和Sejnowski等以模拟退火思想为基础，对Hopfield网络模型引入了随机机制，提出了一种统计神经网络模型-Boltzman 机。
神经网络在信号处理中的应用
神经网络在信号处理中的应用第一章神经网络和信号处理的概述神经网络是一种模拟大脑结构和功能的计算模型，其能够模拟人脑神经元之间的相互作用，并能够从中学习和推理复杂的信息。
与此相伴随的是信号处理技术的不断发展，如数字信号处理技术、傅里叶分析、小波变换等，这些技术提供了丰富的信号分析和处理方法。
由于神经网络具有强大的学习和自适应特性，因此在信号处理应用中得到了广泛的应用。
本文将从神经网络的基本原理、信号处理的常用方法和神经网络在信号处理中的应用三个方面对神经网络在信号处理中的应用进行论述。
第二章神经网络的基本原理2.1 感知器模型感知器模型，又称为线性感知器，是神经网络的最基础形式。
感知器由输入层、输出层和一个或多个中间层组成，其中每个中间层与前一层和后一层之间的神经元以及它们之间的权值相连。
2.2 反向传播算法反向传播算法是一种用于训练神经网络的算法，其利用梯度下降法和链式规则来调整网络权值，使得网络求解的误差最小化。
反向传播算法是一种常用的监督学习算法，它要求输入数据的正确输出值必须是已知的。
第三章信号处理的常用方法3.1 傅里叶分析傅里叶分析是一种将时间或空间信号转换到频域的方法，它以正弦和余弦函数的和表示信号的频率成分。
通过傅里叶变换，我们可以将一个信号分解成一系列单一的频率成分，然后对这些成分进行分析和处理。
3.2 小波变换小波分析是一种多分辨率信号分析方法，它利用不同分辨率的波形基函数对信号进行分析，可以有效地揭示信号的细节信息。
小波变换广泛应用于信号分析、数据压缩、模式识别等领域。
3.3 过滤技术过滤技术是一种常用的信号处理方法，它利用一些特定的数字滤波器对信号进行处理，以提取信号的某些特征。
过滤技术在信号预处理、去噪、滤波等方面应用广泛。
第四章神经网络在信号处理中的应用4.1 信号分类神经网络在信号分类方面得到了广泛的应用。
例如，在医学图像识别中，神经网络可以根据不同的特征进行分类，并可以自适应地学习和调整，以获取更准确的医学诊断结果。
《神经网络电子教案》课件
《神经网络电子教案》PPT课件第一章：神经网络简介1.1 神经网络的定义1.2 神经网络的发展历程1.3 神经网络的应用领域1.4 神经网络的基本组成第二章：人工神经元模型2.1 人工神经元的结构2.2 人工神经元的激活函数2.3 人工神经元的训练方法2.4 人工神经元的应用案例第三章：感知机3.1 感知机的原理3.2 感知机的训练算法3.3 感知机的局限性3.4 感知机的应用案例第四章：多层前馈神经网络4.1 多层前馈神经网络的结构4.2 反向传播算法4.3 多层前馈神经网络的训练过程4.4 多层前馈神经网络的应用案例第五章：卷积神经网络5.1 卷积神经网络的原理5.2 卷积神经网络的结构5.3 卷积神经网络的训练过程5.4 卷积神经网络的应用案例第六章：递归神经网络6.1 递归神经网络的原理6.2 递归神经网络的结构6.3 递归神经网络的训练过程6.4 递归神经网络的应用案例第七章：长短时记忆网络（LSTM）7.1 LSTM的原理7.2 LSTM的结构7.3 LSTM的训练过程7.4 LSTM的应用案例第八章：对抗网络（GAN）8.1 GAN的原理8.2 GAN的结构8.3 GAN的训练过程8.4 GAN的应用案例第九章：强化学习与神经网络9.1 强化学习的原理9.2 强化学习与神经网络的结合9.3 强化学习算法的训练过程9.4 强化学习与神经网络的应用案例第十章：神经网络的优化算法10.1 梯度下降算法10.2 动量梯度下降算法10.3 随机梯度下降算法10.4 批梯度下降算法10.5 其他优化算法简介第十一章：神经网络在自然语言处理中的应用11.1 词嵌入（Word Embedding）11.2 递归神经网络在文本分类中的应用11.3 长短时记忆网络（LSTM）在序列中的应用11.4 对抗网络（GAN）在自然语言中的应用第十二章：神经网络在计算机视觉中的应用12.1 卷积神经网络在图像分类中的应用12.2 递归神经网络在视频分析中的应用12.3 对抗网络（GAN）在图像合成中的应用12.4 强化学习在目标检测中的应用第十三章：神经网络在推荐系统中的应用13.1 基于内容的推荐系统13.2 协同过滤推荐系统13.3 基于神经网络的混合推荐系统13.4 对抗网络（GAN）在推荐系统中的应用第十四章：神经网络在语音识别中的应用14.1 自动语音识别的原理14.2 基于神经网络的语音识别模型14.3 深度学习在语音识别中的应用14.4 语音识别技术的应用案例第十五章：神经网络在生物医学信号处理中的应用15.1 生物医学信号的特点15.2 神经网络在医学影像分析中的应用15.3 神经网络在生理信号处理中的应用15.4 神经网络在其他生物医学信号处理中的应用重点和难点解析重点：1. 神经网络的基本概念、发展历程和应用领域。
神经网络及BP与RBF比较
机器学习第四章神经网络报告一、神经网络概述1.简介人工神经网络是模仿脑细胞结构和功能、脑神经结构以及思维处理问题等脑功能的信息处系统，它从模仿人脑智能的角度出发，探寻新的信息表示、存储和处理方式，这种神经网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，它采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理，克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结有针对性化信息方面的缺陷，具有自适应、自组织和实时学习的特点，它通过预先提供的一批相互对应的输入和输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果。
人工神经网络（ANN）学习对于训练数据中的错误健壮性很好，且已被成功地应用到很多领域，例如视觉场景分析、语音识别、机器人控制以及医学图像处理等。
人工神经网络2.人工神经网络的特点及功能2.1人工神经网络具有以下几个突出的优点：（1）能充分逼近复杂的非线性关系。
只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一个限值后才能输出一个信号。
（2）所有定量或定性的信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，每个神经元及其连线只能表示一部分信息，因此当有节点断裂时也不影响总体运行效果，具有很强的鲁棒性和容错能力。
（3）采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能。
（4）可学习和自适应不知道或不确定的系统。
2.2人工神经网络的特点和优越性，使其具有以下三个显著的功能：（1）具有自学习功能：这种功能在图像识别和处理以及未来预测方面表现得尤为明显。
自学习功能在未来预测方面也意义重大，随着人工神经网络的发展，未来它将在更多的领域，比如经济预测、市场预测、效益预测等等，发挥更好的作用。
（2）具有联想存储功能：人的大脑能够对一些相关的知识进行归类划分，进而具有联想的功能，当我们遇到一个人或者一件事情的时候，跟此人或者此事相关的一些信息会浮现在你的脑海，而人工神经网络则通过它的反馈网络，实现一些相关事物的联想。
卷积神经网络的优化和改进
卷积神经网络的优化和改进卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是一种在计算机视觉、图像识别和自然语言处理等领域中广泛应用的深度学习模型。
它以其高效的性能和较低的计算开销而受到广泛的赞誉。
然而，如同其他模型一样，卷积神经网络也存在一些问题，需要进行优化和改进。
本文将从几个角度探讨卷积神经网络的优化和改进方法，以提高其性能和应用范围。
第一章：卷积神经网络的基本原理在本章中，我们将介绍卷积神经网络的基本原理。
卷积神经网络是由多个卷积层、池化层和全连接层组成的层级结构。
其中，卷积层主要用于提取图像的特征，池化层用于压缩特征图的大小，全连接层用于进行分类或回归任务。
我们将详细介绍每一层的作用和原理，并探讨卷积神经网络的整体结构和算法。
第二章：卷积神经网络的优化方法在本章中，我们将介绍卷积神经网络的优化方法。
优化方法是提高模型性能的关键因素之一。
我们将详细介绍几种常用的优化方法，包括随机梯度下降（SGD）、动量法、自适应学习率调整方法（如Adagrad、RMSprop和Adam）等。
我们将比较这些优化方法的优缺点，并介绍如何选择合适的优化方法来提高模型的训练效果。
第三章：卷积神经网络的正则化方法在本章中，我们将介绍卷积神经网络的正则化方法。
正则化是防止过拟合的重要手段之一。
我们将详细介绍几种常用的正则化方法，包括L1正则化、L2正则化和dropout等。
我们将比较这些正则化方法的效果，并介绍如何选择合适的正则化方法来提高模型的泛化能力。
第四章：卷积神经网络的改进方法在本章中，我们将介绍卷积神经网络的改进方法。
改进方法是提高模型性能的关键手段之一。
我们将介绍几种常用的改进方法，包括残差网络（Residual Network）、注意力机制（Attention Mechanism）和参数共享（Parameter Sharing）等。
我们将详细介绍这些改进方法的原理和应用，并探讨如何将它们应用于卷积神经网络中。
凸优化问题的神经网络算法研究
凸优化问题的神经网络算法研究第一章引言凸优化问题是一类在数学和工程领域中广泛应用的问题。
在实际应用中，凸优化问题的解决对于提高效率、降低成本、优化资源分配等方面具有重要意义。
神经网络算法作为一种强大的工具，近年来在解决凸优化问题方面展现出了巨大潜力。
本章将介绍研究背景和意义，并对文章的结构进行概述。
第二章凸优化问题概述本章将对凸优化问题进行概述，包括定义、性质和求解方法等方面。
首先介绍了凸集和凸函数的定义，并讨论了常见的几何性质，如拟凸性和强凸性。
然后介绍了常见的求解方法，包括梯度下降法、牛顿法和内点法等。
第三章神经网络算法简介本章将简要介绍神经网络算法及其在机器学习领域中的应用。
首先介绍了神经网络模型及其基本结构，并讨论了常见的神经网络训练算法，如反向传播算法和随机梯度下降算法。
然后介绍了神经网络在分类、回归和聚类等任务中的应用。
第四章神经网络在凸优化问题中的应用本章将详细介绍神经网络在解决凸优化问题中的应用。
首先讨论了将凸优化问题转化为神经网络模型的方法，并介绍了常见的转化技巧，如拉格朗日松弛和支持向量机等。
然后讨论了神经网络在约束优化、凸二次规划和线性规划等问题中的应用。
第五章神经网络算法性能分析本章将对神经网络算法在解决凸优化问题中的性能进行分析。
首先讨论了算法收敛性和稳定性等方面的指标，并介绍了常见的评估方法，如收敛速度和误差分析等。
然后通过实验对比，评估了神经网络算法与传统求解方法在不同场景下的性能差异。
第六章神经网络算法改进与扩展本章将讨论如何改进和扩展神经网络算法以提高其在解决凸优化问题中的效果。
首先介绍了常见改进技术，如正则化、批归一化和参数初始化等。
然后讨论了如何将神经网络算法与其他优化算法相结合，以提高求解效率和稳定性。
第七章实际应用与案例分析本章将通过实际应用和案例分析，展示神经网络算法在解决凸优化问题中的实际效果。
以图像处理、信号处理和金融风险管理等领域为例，介绍了神经网络算法在不同领域中的应用情况和效果。
神经网络的应用与发展
神经网络的应用与发展第一章：介绍神经网络是一种模拟人类神经系统的计算机程序，可以进行复杂数据处理和模式识别等任务。
它的应用范围涉及计算机视觉、语音识别、自然语言处理、预测分析等众多领域。
本文将探讨神经网络的应用和发展。
第二章：神经网络的应用2.1 计算机视觉在计算机视觉领域，神经网络被广泛应用于图像识别和分类。
人脸识别、物体检测、目标跟踪、自动驾驶等都需要神经网络来实现。
近年来，深度学习技术的发展使得计算机视觉的准确率和速度大幅提升，这为人工智能的发展带来了革命性变化。
2.2 语音识别神经网络在语音识别领域有着广泛应用，可以转化声音信号成为文本数据。
语音识别不仅可以用于智能家居、智能助理等场景，还可以用于特定群体，比如失聪人士的语音学习。
科技的进步加速了这个过程，从而改变了人们的生活方式。
2.3 自然语言处理自然语言处理是指将人类语言转化成计算机可以理解、处理和分析的信息。
神经网络在这个领域的应用非常广泛，包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。
自然语言处理的发展可以使得人工智能更好地为人们服务。
2.4 预测分析神经网络在预测分析中的应用也越来越多，可以用于股票预测、航空运输等领域。
预测分析的准确率很大程度上决定了相关企业的发展情况，因此神经网络在这个领域的应用也具有很大的意义。
第三章：神经网络的发展3.1 深度学习深度学习是指使用神经网络从数据中自动学习特征表示的方法。
其最大的优势是可以处理大量高维数据，从而提高了预测的准确率。
深度学习_technology_的发展促进了神经网络在各个领域的应用。
3.2 计算能力的提高随着计算能力的提高，神经网络的规模和复杂度也在不断提高，可以应用于更广泛的领域。
同时，也促进了专用加速器的发展，使得神经网络的运行速度大幅提升。
3.3 算法的优化神经网络的优化算法也在不断发展。
一些新的优化算法使神经网络收敛速度更快、更稳定。
同时，优化算法的提高也使得神经网络模型更适合于不同的应用场景。
深度神经网络模型的解释性研究与评估
深度神经网络模型的解释性研究与评估引言近年来，深度神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）在各个领域取得了巨大的成功。
然而，随着模型变得越来越复杂和庞大，人们对于其解释性的需求也日益增加。
理解和解释深度神经网络模型是非常重要的，因为它们在许多应用中扮演着关键角色。
本文将探讨深度神经网络模型的解释性研究与评估，并介绍一些相关方法和技术。
第一章：深度神经网络简介本章将对深度神经网络进行简要介绍。
首先是对其基本结构和工作原理进行概述，并举例说明其在图像识别、自然语言处理等领域中取得了重大突破。
第二章：为什么需要解释性？在这一章节中我们将探讨为什么需要关注深度学习模型的可解释性问题。
首先我们会分析可追溯（traceability）需求以及决策透明化（decision transparency）需求等方面，在医学、金融、自动驾驶等应用场景下阐述解释性的重要性。
第三章：解释性方法与技术本章将介绍一些常用的深度神经网络模型解释方法和技术。
我们将讨论基于梯度的方法，如梯度图和热力图，以及基于特征重要性的方法，如LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）等。
此外，我们还会介绍一些可视化工具和平台。
第四章：评估深度神经网络模型解释性在这一章节中我们将探讨评估深度神经网络模型解释性的常用指标和准则。
我们会介绍准确率、召回率、F1值等指标，并通过案例分析来说明这些指标在实际应用中如何评估模型的可信程度。
第五章：挑战与未来展望本节将探讨当前面临的挑战以及未来可能出现在深度神经网络模型解释领域中发展方向。
其中包括对黑盒模型进行更好地理解、提高可视化工具与平台效果等方面进行改进，并对相关研究提出了建议。
结论通过本文对深度神经网络模型的解析研究与评估，我们可以得出结论：深度神经网络模型的解释性对于提高模型的可信度和可靠性至关重要。
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1 BP网络模型与结构
• BP网络模型
1
b11
1
n11
f
b 21
n 21
f
p1
p2
...
n12
f
a11
w2 s1,1
f
a 21
n22
f
a22
...
b1s1 ......
b2 s 2
f
pr
w1r , s1
n1s1
a1s1 w2 s1, s 2
n2 s 2
a2s2
输入层
ห้องสมุดไป่ตู้隐层
输出层
1 BP网络模型与结构
2 BP学习规则
偏差改变量：
b2ki E E a 2ki b2ki a 2ki b2ki (tk a 2k ) f 2 ki
其中
ki (tk a2k ) f 2 ek f 2,
ek tk a2k
2 BP学习规则
2.误差反向传播 ▲ 输出层权值、偏差的调整 因为 s2 s2
E
1 1 {ti a 2i }2 {tk f 2[W 2k A1 B2k ]}2 2 i 1 2 k 1
故由最速下降法，得 权值改变量：
w2ki
E E a 2ki w2ki a 2ki w2ki (tk a 2k ) f 2 a1i ki a1i
B 2 s 21
b1 b 2 bs 2
Bs 2q [ Bs 21, Bs 21,, Bs 21 ]
1 BP网络模型与结构
一组输入与输出
p1 p Pr1 2 pr
，
As 21
a1 a 2 a s 2
5 BP网络的设计
例4.3 用一层网络来实现下面的输入/输出关系： P=[-6 -6.1 -4.1 -4 4 4.1 6 6.1] T=[0.0 0.0 0.97 0.99 0.01 0.03 1 1] ▲ 理论分析：约束等式共8个，参数1个权值+1个偏差。 因此，可能无准确解。 ▲ 仿真计算：可求出近似解。但效果与线性网络相当。 ▲ 逼近图效果：近似解相当于一种分类功能。 ▲ 结论：单层网络不能解决。 能利用单层网络解决问题，应先考虑利用感知器和自 适应线性元件。
5 BP网络的设计
2 隐含层的神经元数 问题：隐含层的神经元数应选择为多少才适合？ 例4.5 用两层BP网络实现“异或”问题。 数学描述：输入及目标输出矢量
0 0 1 1 P , 0 1 0 1 T [0 1 1 0]
1 BP网络模型与结构
关系表达式：
A1s11 F1(W1s1r Pr1 B1s11 )
A2 s 21 F 2(W 2 s 2s1 A1s11 B 2 s 21 ) F 2(W 2 s 2s1 F1(W 1s1r Pr 1 B1s11 ) B 2 s 21 )
▲ 隐层权值、偏差的调整
因为
1 s2 1 s2 2 E {tk a 2k } {t k f 2[W 2 k A1 B 2k ]}2 2 k 1 2 k 1 1 s2 {t k f 2[W 2k f 1(W 1P B1) B 2 k ]}2 2 k 1
2 BP学习规则
， 求多元函数的U(x1,x2,…,xn)的极小值： 若出发点是M0=(x10,x20,…,xn0), 则自变量按如下规则 改变：
U xi xi
i 1,2,, n
M0
2 BP学习规则
▲ BP算法的主要思想： 通过引入误差函数，对于学习样本P及目标输出T， 利用梯度下降法来调整权值W和B，使网络的实际输 出A与T尽可能接近，而使误差尽量达到最小。 其过程是用输出层的误差估计输出层的直接前导层的 误差，再用输出层前导层误差估计更前一层的误差。 如此获得所有其它各层的误差估计，并用这些估计实 现对权矩阵的修改。形成将输出端表现出的误差沿着 与输入信号相反的方向逐级向输入端传递的过程 ▲ BP算法从形式上看，分为两个计算过程： 1．信息的正向传递； 2. 调整W和B的误差反向传播
5 BP网络的设计
例4.2 考虑两个单元输入的联想问题：其输入和输出为： P=[-3 2], T=[0.4, 0.8] 目标误差：0.001 该问题可采用自适应网络解决： w=0.08, b=0.64, e=T-A=0 利用Bp网络解决：有一定误差。 结论：能利用自适应网络或感知器解决的问题，应尽 量不用Bp网络
▲ BP网络的激活函数一定要可微
多数情况下，隐层为S型，输出层为线性。 1 1 exp(2n) f ( n) f ( n) 1 exp(n) 1 exp(2n) , 输入与输出关系要求：非线性、光滑、取值连续， 分类精确
▲ 网络误差测定
第p个样本的误差测度
1 m 2 Ep y pj o pj 2 j 1
2 BP学习规则
1.信息的正向传递 ▲ 隐层中第i个神经元输出：
r w1ij p j b1i , a1i f 1 j 1 i 1,2,, s1
▲ 输出层中第k个神经元输出：
s1 a2 k f 2 w2 ki a1i b2 k , i 1 k 1,2,, s 2
o
1 0.25
f ′(n)
n
（0,0.5） 0 （0,0） 0.5 1
o
4 BP网络的训练 及其设计过程
▲ 设计Bp网络的结构包括以下内容：
网络的层数，每层神经元数，每层的激活函数等 ▲ BP网络的训练步骤： 1）初始化 每层权值和偏差，期望误差，最大循环次数，学习率等 2）建立多层前向网络 函数newcf.m或newff.m，格式如下： net=newcf(minmax(P), [5,1],{‘tansig’ ‘purelin’}, ‘traingd’); 3) 训练 net=train(net,P,T)
4 BP网络的训练 及其设计过程
例4.1 用于函数逼近的BP网络的设计。 ▲ 迭代次数：经过4000-7000次训练成功，误差小于 给定的门限误差0.02。 ▲ 误差变化图：逼近曲线效果良好 ▲ 结论：二层BP网络可很好地逼近非线性函数。
5 BP网络的设计
考虑因素：层数，每层神经元数，初始化，学习率等 1 网络的层数
▲ 理论结果：具有偏差和至少一个S型隐含层的网络， 能够逼近任意的有理函数。 ▲ 层数对网络影响：增加层数可进一步降低误差，提 高精度；不足之处是使网络结构复杂化。
▲ 隐层节点数对网络影响：可提高精度，降低误差；虽 然也增加了一点网络的复杂度，但比增加层数要低
▲ 设计的原则：首先应选择层数较少的网络，这样可降 低复杂度；同时为了提高精度和降低误差，应先考虑 增加隐层的神经元数目。
其中
ij ei f 1, ei ki w2ki , ki ek f 2
i 1
s2
ij (tk a 2k ) f 2 w2ki f 1 ki w2ki f 1
i 1 i 1
s2
s2
3
ek
误差反向传播的流程图 与图形解释
多组输入与输出
p11 p 21 pr 1 p12 p22 pr 2 p1q p2 q prq
Pr q
，
As 2q
a11 a 21 a s 2,1
a12 a22 a s 2, 2
a1q a2 q a s 2 ,q
神经网络原理
第4章 反向传播网络
•
• 1. 2. 3. 4. •
反向传播网络也称为BP (Back Propagation) 网络， 采用推广的W-H学习规则-BP算法 BP网络的主要用途： 函数逼近 模式识别 分类 数据压缩： 在人工神经网络的实际应用中，绝大多数的网络模 型都是BP网络及其变化形式。
其中，
P [ p1 , p2 ,, pr ]T
W1 j [w1 j1 , w1 j 2 ,, w1 jr ] W 2i [w2i1 , w2i 2 ,, w2i ,s1 ]
2 BP学习规则
q组输入情形：
1 s2 q E (W , B ) (tij a 2ij ) 2 2 i 1 j 1 1 s2 q {tij f 2[W 2i f (W 1Pj B1) B 2i ]}2 2 i 1 j 1
5 BP网络的设计
1
b11
1
n11
f
b 21
n 21
f
p1
p2
...
n12
f
a11
w2 s1,1
f
a 21
n22
f
a22
...
b1s1 ......
b2 s 2
f
pr
w1r , s1
n1s1
a1s1 w2 s1, s 2
n2 s 2
a2s2
为了提高精度和逼近能力： 1）增加隐层神经元数； 2）增加网络层数。 综合效果：以增加网络层数效果更好。
故由最速下降法，得
s2 E E a 2k a1i w1ij w1ij a1i w1ij k 1 a 2 k
(tk a 2k ) f 2 w2ki f 1 p j ij p j
k 1
s2
b2i ij
2 BP学习规则
▲ 误差函数 一组输入情形：
1 s2 1 s2 2 E (W , B) (ti ai ) {ti f 2[W 2i A1 B2i ]}2 2 i1 2 i1