神经网络分类器_(2)

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基于QGA-BP神经网络的人脸识别技术研究

基于QGA-BP神经网络的人脸识别技术研究

49开发应用1 引言用第一次计算的雅可比矩阵的结果,从而在多次迭代中只身份识别鉴定是各行各业保证系统安全的必要措施。

需要求一次雅可比矩阵就可以达到适应迭代的数据变化的在国家安全、司法、金融、电子商务、电子政务等应用领目的,从而可以大大提高迭代的收敛速度,由于多次迭代域迫切需要。

与传统的身份识别系统相比,人脸具有不易过程结合在一起,可以增加每次迭代的修正量,减少收敛伪造、不易窃取、不会遗忘的显著特点;而与指纹、虹膜时需要的迭代次数,避免迭代振荡的情况,使算法获得更等其他生物特征识别相比,人脸识别则具有更自然、友好的收敛性能。

M-FastICA算法继承了FastICA算法不需要好、无侵犯性的明显优势。

选择步长参数,收敛较有保证和所提取的人脸特征有效的2 特征提取优点,而且能进一步减少算法收敛的迭代次数和时间。

人脸特征提取是人脸识别的第一步。

其目标是用最少 3 QGA-BP神经网络分类器设计的特征量来表征人脸,同时要求特征量最大程度地保持不(1)量子遗传算法。

量子遗传算法(Quantum Genetic 同人脸的可区分能力。

研究表明不同的人脸特征提取方法Algorithm QGA)是一种高效的并行算法,建立在量子的态对人脸识别的性能影响很大。

本文采用的特征提取方法是矢量表达基础上。

它改变了传统GA的结构,其染色体不用基于整体的代数特征提取方法。

二进制数、十进制数或符号等来表示,而将量子比特的概(1)ICA算法的原理。

独立分量分析方法是由法国学率幅表示应用于染色体的编码,染色体的状态是一种叠加者Herault和Jutten于1985年提出的,它是一种非常有效的态或纠缠态,并利用量子旋转门实现染色体的更新操作,盲源分离技术 (Blind Sources Separation,BSS)。

它的基引入量子交叉克服了早熟收敛现象。

QGA的遗传操作不是采本思想是用一组独立的基函数来表示一系列随机变量。

用传统GA的选择、交叉和变异等,而是代之以简单的量子独立分量分析在处理高维数据时存在计算量大的缺门运算。

神经网络介绍

神经网络介绍

神经网络简介神经网络简介:人工神经网络是以工程技术手段来模拟人脑神经元网络的结构和特征的系统。

利用人工神经网络可以构成各种不同拓扑结构的神经网络,他是生物神经网络的一种模拟和近似。

神经网络的主要连接形式主要有前馈型和反馈型神经网络。

常用的前馈型有感知器神经网络、BP 神经网络,常用的反馈型有Hopfield 网络。

这里介绍BP (Back Propagation )神经网络,即误差反向传播算法。

原理:BP (Back Propagation )网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。

BP 神经网络模型拓扑结构包括输入层(input )、隐层(hide layer)和输出层(output layer),其中隐层可以是一层也可以是多层。

图:三层神经网络结构图(一个隐层)任何从输入到输出的连续映射函数都可以用一个三层的非线性网络实现 BP 算法由数据流的前向计算(正向传播)和误差信号的反向传播两个过程构成。

正向传播时,传播方向为输入层→隐层→输出层,每层神经元的状态只影响下一层神经元。

若在输出层得不到期望的输出,则转向误差信号的反向传播流程。

通过这两个过程的交替进行,在权向量空间执行误差函数梯度下降策略,动态迭代搜索一组权向量,使网络误差函数达到最小值,从而完成信息提取和记忆过程。

单个神经元的计算:设12,...ni x x x 分别代表来自神经元1,2...ni 的输入;12,...i i ini w w w 则分别表示神经元1,2...ni 与下一层第j 个神经元的连接强度,即权值;j b 为阈值;()f ∙为传递函数;j y 为第j 个神经元的输出。

若记001,j j x w b ==,于是节点j 的净输入j S 可表示为:0*nij ij i i S w x ==∑;净输入j S 通过激活函数()f ∙后,便得到第j 个神经元的输出:0()(*),nij j ij i i y f S f w x ===∑激活函数:激活函数()f ∙是单调上升可微函数,除输出层激活函数外,其他层激活函数必须是有界函数,必有一最大值。

第6讲神经网络精选全文

第6讲神经网络精选全文

[0,1]阶梯函数
1 x 0 f (x) 0 x 0
(0,1)S型函数:
1 f (x) 1 ex
+1 ○ 0
f
1 0.5
0
x
x
神经网络的学习
神经网络的学习,主要是指通过一定的学习算法或规则 实现对突触结合强度(权值)的调整。ANN学习规则主要有四 种,即联想式学习、误差传播学习、概率式学习和竞争式学 习。
• M.Minsky和S.Papert进一步发展了感知机的理 论,他们把感知机定义为一种逻辑函数的学习 机。
• B.Widraw在稍后于感知机提出了Adine分类学 习机。它在结构上与感知机相似,但在学习法 则上采用了最小二乘平均误差法。
• 1961年,E.R.Caianiello提出了能实现记忆和识 别的神经网络模型,它由学习方程式和记忆方 程式两部分组成。
• 人工神经网络(简称神经网络)也是由大量的、 功能比较简单的形式神经元互相连接而构成的复 杂网络系统,用它可以模拟大脑的许多基本功能 和简单的思维方式。
神经网络的研究发展史
• 第一次神经网络研究高潮
– 对大脑神经元的研究表明,当其处于兴奋状 态时,输出侧的轴突就会发出脉冲信号,每 个神经元的树状突起与来自其它神经元轴突 的互相结合部(此结合部称为Synapse,即 突触)接收由轴突传来的信号。如果—神经 元所接收到的信号的总和超过了它本身的 “阈值”,则该神经元就会处于兴奋状态, 并向它后续连接的神经元发出脉冲信号。
Hopfield模型的动作原理
• 只要由神经元兴奋的算法和神经元之间的结合 强度所决定的神经网络的状态在适当给定的兴 奋模式下尚未达到稳定,那么该状态就会一直 变化下去,直到预先定义的一个必定减小的能 量函数达到极小值时,状态才达到稳定而不再 变化。

《人工神经网络:模型、算法及应用》习题参考答案

《人工神经网络:模型、算法及应用》习题参考答案

习题2.1什么是感知机?感知机的基本结构是什么样的?解答:感知机是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室时发明的一种人工神经网络。

它可以被视为一种最简单形式的前馈人工神经网络,是一种二元线性分类器。

感知机结构:2.2单层感知机与多层感知机之间的差异是什么?请举例说明。

解答:单层感知机与多层感知机的区别:1. 单层感知机只有输入层和输出层,多层感知机在输入与输出层之间还有若干隐藏层;2. 单层感知机只能解决线性可分问题,多层感知机还可以解决非线性可分问题。

2.3证明定理:样本集线性可分的充分必要条件是正实例点集所构成的凸壳与负实例点集构成的凸壳互不相交.解答:首先给出凸壳与线性可分的定义凸壳定义1:设集合S⊂R n,是由R n中的k个点所组成的集合,即S={x1,x2,⋯,x k}。

定义S的凸壳为conv(S)为:conv(S)={x=∑λi x iki=1|∑λi=1,λi≥0,i=1,2,⋯,k ki=1}线性可分定义2:给定一个数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(x n,y n)}其中x i∈X=R n , y i∈Y={+1,−1} , i=1,2,⋯,n ,如果存在在某个超平面S:w∙x+b=0能够将数据集的正实例点和负实例点完全正确地划分到超平面的两侧,即对所有的正例点即y i=+1的实例i,有w∙x+b>0,对所有负实例点即y i=−1的实例i,有w∙x+b<0,则称数据集T为线性可分数据集;否则,称数据集T线性不可分。

必要性:线性可分→凸壳不相交设数据集T中的正例点集为S+,S+的凸壳为conv(S+),负实例点集为S−,S−的凸壳为conv(S−),若T是线性可分的,则存在一个超平面:w ∙x +b =0能够将S +和S −完全分离。

假设对于所有的正例点x i ,有:w ∙x i +b =εi易知εi >0,i =1,2,⋯,|S +|。

常用的分类模型

常用的分类模型

常用的分类模型一、引言分类模型是机器学习中常用的一种模型,它用于将数据集中的样本分成不同的类别。

分类模型在各个领域有着广泛的应用,如垃圾邮件过滤、情感分析、疾病诊断等。

在本文中,我们将介绍一些常用的分类模型,包括朴素贝叶斯分类器、决策树、支持向量机和神经网络。

二、朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类模型。

它假设所有的特征都是相互独立的,这在实际应用中并不一定成立,但朴素贝叶斯分类器仍然是一种简单而有效的分类算法。

2.1 贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的一条基本公式,它描述了在已知一些先验概率的情况下,如何根据新的证据来更新概率的计算方法。

贝叶斯定理的公式如下:P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)其中,P(A|B)表示在事件B已经发生的条件下事件A发生的概率,P(B|A)表示在事件A已经发生的条件下事件B发生的概率,P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B独立发生的概率。

2.2 朴素贝叶斯分类器的工作原理朴素贝叶斯分类器假设所有特征之间相互独立,基于贝叶斯定理计算出后验概率最大的类别作为预测结果。

具体地,朴素贝叶斯分类器的工作原理如下:1.计算每个类别的先验概率,即在样本集中每个类别的概率。

2.对于给定的输入样本,计算每个类别的后验概率,即在样本集中每个类别下该样本出现的概率。

3.选择后验概率最大的类别作为预测结果。

2.3 朴素贝叶斯分类器的优缺点朴素贝叶斯分类器有以下优点:•算法简单,易于实现。

•在处理大规模数据集时速度较快。

•对缺失数据不敏感。

但朴素贝叶斯分类器也有一些缺点:•假设特征之间相互独立,这在实际应用中并不一定成立。

•对输入数据的分布假设较强。

三、决策树决策树是一种基于树结构的分类模型,它根据特征的取值以及样本的类别信息构建一个树状模型,并利用该模型进行分类预测。

3.1 决策树的构建决策树的构建过程可以分为三个步骤:1.特征选择:选择一个最佳的特征作为当前节点的划分特征。

智慧树知到《大数据工具应用》章节测试答案

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Softmax原理及Sigmoid和Softmax用于分类的区别

Softmax原理及Sigmoid和Softmax用于分类的区别

Softmax原理及Sigmoid和Softmax⽤于分类的区别1、什么是 softmax机器学习总归是要接触到 softmax 的,那么这个东东倒底是怎么来的呢?实际上 softmax 可能指两种相似但不相同的东东。

1.1. softmax function这函数定义⽐较符合 softmax 这个名字:可见 softmax function 是从⼀个输⼊序列⾥算出⼀个值。

可见 softmax 确实会返回输⼊序列中最⼤的那个值的近似值。

softmax 是对真 max 函数的近似,softmax 的函数曲线是光滑的(处处可微分),⽽ max(0,x) 之类的函数则会有折点。

在机器学习领域,多分类算法需要从⼀组可能的结果中找出概率最⾼的那个,正需要使⽤ max 函数。

⽽为了能进⾏优化,⽤于描述问题的函数必须是可微分的,这样 softmax 就是⼀个⾮常合适的选择了。

1.2. softmax activation function这是机器学习领域⼴为使⽤的⼀个函数,也叫归⼀化指数数函,它的定义是:可见 softmax activation function 返回的是⼀个序列,这个函数的分母部分跟 softmax function 有⼀部分是相同的,并且在效果上也有⼀点⼉相似:通过运算会扩⼤最⼤项的优势并抑制序列中其余的项。

1.3.历史能在互联⽹上查到的记录显⽰,1989 年 John S. Bridle 在论⽂“Probabilistic Interpretation of Feedforward Classification Network Outputs, with relationships to statistical pattern recognition” 中⾸次引⼊了 softmax activation function 。

这位 2013 年加⼊苹果⾄今,在搞 Siri 。

1.4.softmax activation function 的特性和应⽤这个函数能够将输⼊序列的每⼀个值挤压到[0,1]范围内,并且所有项的和为1。

rbf神经网络在数据挖掘中的应用研究

rbf神经网络在数据挖掘中的应用研究
RBF神 经 网 络 在 数 据 挖 掘 中 的 应 用 研 究
童翔威 ( 中南林业科技大学,湖南长沙410004)
脯要】随着数据库技术的成熟应用和Int emet 的迅速发展,人们利用信息技术产生和搜集数据的能力大幅度提高,使得从大量数据中挖 掘出有用的信息或知识成为一个迫切需要解决的问题。 睽攘 词】 数据 挖掘; KBF神 经网络 ;应 用研 究
口 。 瓴+1)=口 ; ∞一 叼 3{止 t*- (11)
o uI ~ n,
式( 6 ) 、 ( 8)中i =1,2,…,mo直到代价函数E达到最小。 24算 法步 骤 步骤一:根据已知 类别个数确定隐层节点数目k,并分别在各类别 中随机选取一个样本作为该类的中心C,初始化W。,宽度1 3",,设定容
………·( 1)
其中! j ={1,2,… ,14,牵j ( X) 为第j 个隐节点对输出,×为网络
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商量×具有相同豹维数,6j 为第j 令隐含层节点高斯函数的宽度,
II x—c dJ表示输入向量与中心点之闻的距离测度。网络输出定义为:
^
∈=下1∑7 ‘J 2 l
………( 3)
ei 是误差信号,定义如下:

岛=巧一F(劝=喀一艺l 馏( I l -一。l I)
‘ =l
’··t····- -- ’(4)
自由 参数 的迭代 过程 如下 :
1) 输出单元的权值:
N
蚍 ㈣) 剐。 ∞卅 腊 一, 彗芈告=∑q( n) g( I I巧- c, (转到步骤二进行。 3性能测试
用RBF神经网络解决I r i s 数据集分类问题:
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2、人工神经元 人工神经元模型: xi:输入,神经元的输入值 ωi:权值,突触的连接强度 f :输出函数,非线性函数 y :输出 神经元动作: net wi xi
i 1 n
y f (net )
常用输出函数: 阈值函数: f ( x) sgn( x)
阶跃函数: f ( x) step( x)
T w ( k ) 如果 w ( k ) xk T w(k 1) T w ( k ) x 如果 w ( k ) xk T k
取C=1(不失一般性,可分入样本中) xk中k为N个训练样本在多次反复迭代中的累积编号。
6、感知器算法在多类问题中的应用
多类问题分类途径 只考虑第三种情况: 如果di(x) >dj(x) 任意 j≠ i ,则判x∈ωi 算法步骤: (1)赋初值,分别给c个权矢量wi(1)(i=1,2,…c)赋任意的 初值,选择正常数ρ ,置步数k=1. (2)输入符号未规范化的增广训练模式xk, xk∈{x1, x2… xN} ,计算c个判别函数:di(xk) =wi’(k) xk(i=1,2,…c) (3)调整增广权矢量,规则是:
实线:+ 虚线:数字:权值
单个阈值神经元可实现任意多输入的与、或、与非、或非门 任何逻辑函数可用一个三层前馈网络实现
有4个模式,要分为2类:

适当选取神经元的输出函数,两层前馈神经网络可以逼 近任意的多元非线性函数 若有足够多的隐单元,任何从输入到输出的连续函数都 可以用一个这样的三层网络任意精度近似
5.2.1 前馈神经网络及其主要方法

前馈神经网络:各神经元接受前级输入,并输出到下一级, 无反馈,可用一有向无环图表示。 前馈网络通常分为不同的层,第i层的输入只与第i-1层的输 出联接。 可见层:输入层和输出层 隐层:中间层
例:感知器

双层神经网络:一层为输入层,另 一层有计算单元;
双曲正切函数: f ( x) th( x)
2 1 2 x 1 e
无限次可微
权值很小时接 近线性函数 权值很大时 接近阈值函 数
非线性,单调性
3、感知器模型
f 为阈值函数:
y f ( wi xi )
i 1
n
y sgn( wi xi )
i 1
n
设阈值:θ=-ω0 W=(ω1,ω2, … ,ωn,ω0)T X=(x1, x2, … , xn, 1)T
第五章 神经网络分类器
5.1 感知器算法 5.2 神经网络分类器
5.1 感知器算法 一、引言 模式识别与人工智能是研究如何利用计算机实现人脑的一些 功能。
人工神经网络研究的发展: 1943年,提出形式神经元的数学模型,人工神经网络研究的 开端。

1949年,提出神经元的学习准则,为神经网络的学习算法奠 定了基础。
实验四:实验所用样本数据如表给出,编制程序实现ω1、ω2、 ω3、ω4类的分类。
7、感知器算法推广
由感知器算法:
T w ( k ) w ( k ) xk 0 w(k 1) T w ( k ) c x w ( k ) xk 0 k
进一步:将cxk变为对分类错误敏感的准则函数J(w, x) 定义: w(k 1) w(k ) c J

某一层第j个计算单元:

i:前一层的第i个计算单元 k:后一层的第k个计算单元 Oj:本层的第j个计算单元的输出 wij:前一层第i个单元到本层第j个单元的权值
正向过程: 输入某样本时,从前到后对每个神经元计算: netj wi j Oi 对输出层, y j O j 是实际输出值,yj是期望输出值,误差为:


50年代,研究类似于神经网络的分布系统。
50年代末提出感知模型,把神经网络的实现付诸工程实践。 1982年,提出神经网络的数学模型,引入了能力的概念,研 究了网络的动力学特性;设计出用电子线路实现网络的方案, 大大促进了神经网络的研究。 1986年,提出多层感知器的反向传播算法。 现在神经网络的应用已渗透到智能控制、信号处理、优化计 算、生物医学工程等领域。
神经元的基本工作机制:
神经元的两种工作状态:兴奋和抑制。 动态极化原则:在每一个神经元中,信息以预知的确定方
向流动,即从神经元的接收信息部分传到轴突的电脉冲起 始部分,再传到轴突终端的突触,以与其它神经元通信。
连接的专一性原则:神经元之间无细胞质的连续,神经元
不构成随机网络,每一个神经元与另一些神经元构成精确 的联接。 信号的传递过程: 接受兴奋电位; 信号的汇集和传导; 信号的输出。


自学习 自适应 并行处理 分布表达与计算
神经网络的应用 神经网络本质上可以理解为函数逼近,可以应用到众多领域:

优化计算 信号处理 智能控制 模式识别 机器视觉等
常用输出函数: 线性输出函数:a=f (x)=x 1 Sigmoid 函数:a f ( x) x
1 e
神经元的学习算法 Hebb学习规则: 如果神经元ui接收来自另一神经元uj的输出,则当这两个神 经元同时兴奋时,从uj到ui的权值wij就得到加强,可写成:
wi j y xi
式中Δwij为到uj的第i个权值的修正量,η为控制修正速度的系 数。“修正”为“增强”或“减弱”的概念,不局限于代数 的“加”或“减”。

如果xk∈ωi和di(xk)> dj(xk) (任意j ≠ i),则: wi(k+1)=wi(k) (i=1,2,…c)
如果xk∈ωi和dl(xk)
≥ di(xk) (l≠ i)则: wi(k+1)=wi(k)+ρxk wl(k+1)=wl(k)-ρxk wj(k+1)=wi(k)(任意j ≠ l, i)
w(k ) c{ J ( w, x) }w w( k ) w
梯度下降准则
5.2 神经网络分类器 感知机Perceptron (Rosenblatt 1958) Adaline(Widrow and Hoff) 《Perceptron》 (Minsky & Papert, 1969) Hopfield模型 (Hopfield,1982) 多层感知机MLP与反向传播算法BP (Rumelhart, 1986) 神经网络的特点
i 1 WTx 0 T T x 则:y=sgn (W X) 即: y =f (W X) T j 1 W x 0
这种神经元没有内部状态的转变,而且函数为阈值型。因此, 它实质上是一种线性阈值计算单元。 感知器是一个具有单层计算单元的人工神经网络。感知器训 练算法就是由这种神经网络演变来的。 感知器算法能够通过对训练模式样本集的“学习”得出判别 函数的系数解。
4、感知器训练算法
算法描述 用样本训练时,若x∈ωi,g(x)>0,则w不变。
若g(x)<0,则修改w,直到所有样本都满足条 件为止。
通过上面的定义,感知器问题变成wi/wj两类问题。因此,感 知器的自组织、自学习思想可以用于确定性分类器的训练— —感知器训练方法。
初始化:

给定一个训练模式集{x1, x2,…xN},其中每个类别已知, 它们分属于ω1,ω2。 xi=(xi1, xi2,…xin)T为n维向量,增广为(n+1)维向量:xi= (xi1, xi2,…xin,1) ω2类样本乘以-1。 权向量w为(n+1)维向量。
如果k<N,令k=k+1,返至第二步。如果k=N,则检验判别
函数wTx对x1, x2,…, xN,是否都能正确分类。若是,结束; 若不是,令k=1,返至第二步
例1:试用感知器算法求出下列两类的判别函数。 ω1:{(0,0)T,(0,1)T}, ω2:{(1,0)T,(1,1)T},
上机作业三: ω1=(x1,x2)={(1,0,1),(0,1,1)} ω2=(x3,x4)={(1,1,0),(0,1,0)} 使用感知器算法给出区分两类模式的判别函数。
(4)如果k<N,令k=k+1,返至(2)。如果k=N,则检验判别 函数wi’x对x1, x2… xN,是否都能正确分类。若是,结束; 若不是,令k=1,返至(2)
例2:已知训练样本(0,0)’属于ω1类,(1,1)’属于ω2类,( -1, 1)’属于ω3类,试求解向量w1*, w2* , w3*

二、人工神经元
1、生物神经元 典型的神经元,即神经细胞结构:胞体、树突、轴突、突触
胞体:神经细胞的本体,完成普通细胞的生存功能。 树突:有大量的分枝,接受来自其他神经元的信号。
轴突:用以输出信号。
突触:神经元相联系的部位,对树突的突触为兴奋性的,使 下一个神经元兴奋;对胞体的突触为抑制性的,层或三层以上的前馈网络通常被叫做多层感知器(MLP)
MLP的适用范围大大超过单层网络
多层前馈网络
双层网络→一个线性边

三层或三层以上→任意
决策边界 存在问题:
未给出隐单元数目 未给出权值 仅根据训练样本,很难
知道应该有什么形式的 界面函数
实际设计过程中还有很
多问题
若单元j为输出单元: O j y j
j
E

t为迭代次数

y j net j

yj

( y j y j ) f ' (net j )


感知器算法步骤
置步数k=1,令增量C为常数,且C>0,分别赋予初始增广
权矢量w(1)的各分量较小的任意值。
输入训练模式 k,计算判别函数值wT(k)xk 调整增广权矢量,规则是:
x
如果wT(k)xk≤0, 则w(k+1)=w(k)+ Cxk 如果wT(k)xk>0, 则w(k+1)=w(k)
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