第4讲神经网络融合
神经网络如何进行数据融合和决策制定
神经网络如何进行数据融合和决策制定随着人工智能和机器学习技术的发展，神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面取得了重要的进展。
在这些领域，神经网络需要处理大量的数据，并从中得到有意义的信息。
但是，单一的数据可能不足以提供足够的信息，因此神经网络需要对多个数据进行融合，并根据融合后的数据进行决策制定。
对于数据融合，神经网络通常采用两种方法，即特征融合和决策融合。
特征融合是指将多种特征信息融合在一起，形成更加全面的特征信息，然后输入给决策器进行决策制定。
决策融合是指将多个决策结果融合在一起，形成更加可靠和准确的结果。
特征融合的方法包括以下几种：1. 加权平均加权平均是指为每个特征信息分配一个权重，然后将所有特征信息进行加权平均。
这种方法适用于特征信息之间的相关性较弱的情况。
2. 特征串联特征串联是指将多个特征信息按照一定顺序串联在一起。
这种方法适用于相邻特征之间的相关性较强的情况。
3. 特征叠加特征叠加是指将多个特征信息按照一定规则进行叠加，例如将两个特征信息相减或相除。
这种方法适用于相邻特征之间的关系比较复杂的情况。
除了特征融合，神经网络还可以采用决策融合的方法，包括以下几种：1. 简单多数投票简单多数投票是最简单的决策融合方法，即将多个决策结果进行投票，得票最多的结果为最终决策结果。
2. 加权多数投票加权多数投票是指为每个决策结果分配一个权重，然后将所有决策结果进行加权多数投票。
这种方法适用于不同样本之间的差异比较大的情况。
3. 加权平均加权平均也可以用于决策融合。
将多个决策结果进行加权平均，得到最终决策结果。
需要注意的是，数据融合和决策制定是一个迭代过程。
神经网络会先进行数据融合，然后进行决策制定，得到一个初步的决策。
如果这个决策结果不满足预期，神经网络会将它看作一种反馈，进一步优化数据融合和决策制定的过程，直到得到满意的结果为止。
总之，对于神经网络来说，数据融合和决策制定是非常重要的过程。
神经网络基础精选
第一讲 神经网络基础
突触：突触是神经元的树突末梢连接另一神经元的突触 后膜 (postsynaptic membrane)的部分。它是神经元之 间相联系并进行信息传送的结构,是神经元之间连接的 接口。两个神经元的细胞质并不直接连通,两者彼此联 系是通过突触这种结构接口的。
膜电位：神经元细胞膜内外之间存在电位差，称为膜电 位。膜外为正，膜内为负。膜电压接受神经其它神经元 的输入后,电位上升或下降。当传入冲动的时空整合结 果，使膜电位上升，而且当超过叫做动作电位的阈值时, 细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，由轴突输出，这个 过程称为兴奋。
•9
第一讲 神经网络基础
2 突触传递信息动作原理
膜电位（mv）
兴奋期, 大于动作阈值
动 作
绝对不应期：不响应任何刺激 阈
值
相对不应期：很难相应
t (ms)
根据突触传递信息的动作过 -55
程可以分为两种类型：兴奋型 -70
12
3
和抑制型。神经冲动使得细胞 膜电压升高超过动作电压进入
1ms 1ms 3ms
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树突
细胞体
细胞核 轴突
轴突末梢
图1-1a 神经元的解剖
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图1-1b 神经元的解剖
•7
第一讲 神经网络基础
细胞体：细胞体是由很多分子形成的综合体,内部含有 一个细胞核、核糖体、原生质网状结构等,它是神经元 活动的能量供应地,在这里进行新陈代谢等各种生化过 程。包括细胞核，细胞膜和细胞质。
n
Ii W ijXj为 第 i个 神 经 元 的 净 输 入
j1
•12
第一讲 神经网络基础
四 人工神经元与生物神经元区别 （1）模型传递的是模拟信号，生物输入输出均
神经网络学习PPT课件
牛顿法
总结词
牛顿法是一种基于二阶泰勒级数的优化算法，通过迭 代更新参数，以找到损失函数的极小值点。在神经网 络训练中，牛顿法可以用于寻找最优解。
详细描述
牛顿法的基本思想是，利用二阶泰勒级数近似损失函数 ，并找到该函数的极小值点。在神经网络训练中，牛顿 法可以用于寻找最优解。具体来说，根据二阶导数矩阵 （海森矩阵）和当前点的梯度向量，计算出参数更新的 方向和步长，然后更新参数。通过不断迭代，参数逐渐 调整到最优解附近。与梯度下降法相比，牛顿法在迭代 过程中不仅考虑了梯度信息，还考虑了二阶导数信息， 因此具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。
07
未来展望与挑战
深度学习的发展趋势
模型可解释性
随着深度学习在各领域的广泛应用，模型的可解释性成为研究热 点，旨在提高模型决策的透明度和可信度。
持续学习与终身学习
随着数据不断增长和模型持续更新，如何实现模型的持续学习和终 身学习成为未来的重要研究方向。
多模态学习
随着多媒体数据的普及，如何实现图像、语音、文本等多模态数据 的融合与交互，成为深度学习的另一发展趋势。
深度学习
通过构建深层的神经网络结构， 提高了对复杂数据的处理能力。
循环神经网络
适用于序列数据，如自然语言 处理和语音识别等领域。
02
神经网络的基本结构
感知机模型
感知机模型是神经网络的基本单 元，由一个输入层和一个输出层 组成，通过一个或多个权重和偏
置项来计算输出。
感知机模型只能实现线性分类， 对于非线性问题无法处理。
详细描述
反向传播算法的基本思想是，首先计算神经网络的输出层与实际值之间的误差，然后将误差逐层反向传播，并根 据梯度下降法更新每一层的权重。通过不断迭代，权重逐渐调整，使得神经网络的输出逐渐接近实际值，从而降 低误差。反向传播算法的核心是计算每一层的梯度，即权重的导数，以便更新权重。
神经网络方法-PPT课件精选全文完整版
信号和导师信号构成，分别对应网络的输入层和输出层。输
入层信号 INPi (i 1,根2,3据) 多传感器对标准试验火和各种环境条件
下的测试信号经预处理整合后确定，导师信号
Tk (k 1,2)
即上述已知条件下定义的明火和阴燃火判决结果，由此我们
确定了54个训练模式对，判决表1为其中的示例。
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基于神经网络的融合算法
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局部决策
局部决策采用单传感器探测的分析算法，如速率持续 法，即通过检测信号的变化速率是否持续超过一定数值来 判别火情。 设采样信号原始序列为
X(n) x1 (n), x2 (n), x3 (n)
式中，xi (n) (i 1,2,3) 分别为温度、烟雾和温度采样信号。
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局部决策
定义一累加函数 ai (m为) 多次累加相邻采样值 的xi (差n) 值之和
样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过
自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。
第二，具有联想存储功能。人的大脑是具有联想功能的。用人
工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
第三，具有容错性。神经网络可以从不完善的数据图形进行学
习和作出决定。由于知识存在于整个系统而不是一个存储单元
中，一些结点不参与运算，对整个系统性能不会产生重大影响。
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仿真结果
19
仿真结果
20
2
7.2 人工神经元模型—神经组织的基本特征
3
7.2 人工神经元模型—MP模型
从全局看，多个神经元构成一个网络，因此神经元模型的定义 要考虑整体，包含如下要素： （1）对单个人工神经元给出某种形式定义； （2）决定网络中神经元的数量及彼此间的联结方式； （3）元与元之间的联结强度（加权值）。
深度学习之神经网络(CNN-RNN-GAN)算法原理+实战课件PPT模板可编辑全文
8-5showandtell模型
8-2图像生成文本评测指标
8-4multi-modalrnn模型
8-6showattendandtell模型
8-10图像特征抽取(1)-文本描述文件解析
8-8图像生成文本模型对比与总结
8-9数据介绍，词表生成
8-7bottom-uptop-downattention模型
第6章图像风格转换
06
6-1卷积神经网络的应用
6-2卷积神经网络的能力
6-3图像风格转换v1算法
6-4vgg16预训练模型格式
6-5vgg16预训练模型读取函数封装
6-6vgg16模型搭建与载入类的封装
第6章图像风格转换
单击此处添加文本具体内容，简明扼要的阐述您的观点。根据需要可酌情增减文字，与类别封装
06
7-12数据集封装
第7章循环神经网络
7-13计算图输入定义
7-14计算图实现
7-15指标计算与梯度算子实现
7-18textcnn实现
7-17lstm单元内部结构实现
7-16训练流程实现
第7章循环神经网络
7-19循环神经网络总结
第8章图像生成文本
08
第8章图像生成文本
02
9-9文本生成图像text2img
03
9-10对抗生成网络总结
04
9-11dcgan实战引入
05
9-12数据生成器实现
06
第9章对抗神经网络
9-13dcgan生成器器实现
9-14dcgan判别器实现
9-15dcgan计算图构建实现与损失函数实现
9-16dcgan训练算子实现
9-17训练流程实现与效果展示9-14DCGAN判别器实现9-15DCGAN计算图构建实现与损失函数实现9-16DCGAN训练算子实现9-17训练流程实现与效果展示
神经网络中的模型融合技巧与实践方法(五)
神经网络中的模型融合技巧与实践方法随着人工智能技术的不断发展和应用，神经网络在各个领域都取得了巨大的成就，成为了人工智能领域中最热门的研究方向之一。
然而，单一神经网络模型在解决复杂的问题时往往面临着各种挑战，例如过拟合、欠拟合、局部最优解等问题。
因此，模型融合成为了提高神经网络性能的一种重要手段。
本文将探讨神经网络中的模型融合技巧与实践方法。
首先，模型融合技巧是神经网络性能提升的重要手段之一。
在实际应用中，我们经常会遇到多个基于不同网络结构、不同参数设置或不同数据集训练的模型。
模型融合技巧可以将这些模型进行有效地整合，从而得到更加稳健和鲁棒的结果。
这些技巧包括但不限于Bagging、Boosting、Stacking等方法。
其中，Bagging通过对多个模型进行训练和评估，最终综合多个模型的结果，从而降低了过拟合的风险。
Boosting则是通过迭代训练多个模型，并根据前一个模型的表现调整下一个模型的权重，从而提升整体性能。
而Stacking则是通过构建一个元模型，将多个基模型的输出作为输入，再次进行拟合得到最终结果。
这些模型融合技巧的应用，可以有效地提高神经网络的性能。
其次，模型融合的实践方法是神经网络模型融合的关键。
在实际应用中，我们需要考虑多个模型的选择、整合方法以及结果的评估等问题。
在模型选择上，我们应该选择多样性较好的模型，即模型之间的误差率尽可能低且不相关。
在整合方法上，我们可以采用简单的投票法、加权平均法，也可以使用更加复杂的方法，如融合多个模型的中间层特征。
在结果评估上，我们需要考虑融合模型的性能和稳定性，以及不同模型之间的相关性等问题。
通过合理选择模型、整合方法和结果评估，可以有效地提高神经网络的性能。
最后，需要说明的是，神经网络中的模型融合技巧与实践方法是一个不断发展和探索的领域。
随着神经网络技术的不断进步和应用场景的不断拓展，模型融合技巧和实践方法也在不断完善和丰富。
因此，我们需要不断学习和探索，不断尝试和总结，从而不断提高神经网络的性能。
神经网络ppt课件
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
12
2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
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2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
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2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s
神经网络中的多粒度信息融合方法介绍
神经网络中的多粒度信息融合方法介绍在神经网络中，信息融合是一个关键的问题，它涉及如何将来自不同层次、不同粒度的信息有效地结合起来，以提高模型的性能和泛化能力。
多粒度信息融合方法是一种常用的策略，它可以将不同粒度的特征进行有机地组合，从而更好地捕捉数据的内在结构和语义信息。
一、特征金字塔网络特征金字塔网络是一种经典的多粒度信息融合方法，它通过构建多个尺度的特征图来捕捉不同粒度的信息。
具体而言，特征金字塔网络通过在不同层次的卷积网络中添加额外的分支，来生成多个尺度的特征图。
这些特征图可以分别用于不同的任务，例如目标检测和语义分割。
通过特征金字塔网络，可以有效地捕捉到不同尺度下的目标信息，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
二、注意力机制注意力机制是另一种常用的多粒度信息融合方法，它通过对不同粒度的特征进行加权，来提升模型对重要信息的关注程度。
具体而言，注意力机制通过引入注意力权重，来对特征进行加权融合。
这些注意力权重可以根据不同任务的需求进行学习，从而使模型更加灵活和可控。
通过注意力机制，可以有效地提取到不同粒度的特征信息，提高模型的表达能力和性能。
三、图卷积网络图卷积网络是一种用于处理图数据的神经网络模型，它在多粒度信息融合方面具有独特的优势。
具体而言，图卷积网络通过定义节点之间的邻接关系，来构建图结构，并利用图卷积操作来进行特征的传播和融合。
通过图卷积网络，可以将不同粒度的节点特征进行有机地融合，从而更好地捕捉到数据的结构和关联信息。
图卷积网络在社交网络分析、推荐系统等领域有着广泛的应用。
四、深度可分离卷积深度可分离卷积是一种轻量级的卷积操作，它在多粒度信息融合中具有较好的效果。
具体而言，深度可分离卷积将标准卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积两个步骤，从而减少了参数量和计算量。
通过深度可分离卷积，可以更加高效地融合不同粒度的特征信息，提高模型的性能和效率。
深度可分离卷积在移动端应用和嵌入式系统中具有广泛的应用前景。
神经网络基本介绍PPT课件
神经系统的基本构造是神经元(神经细胞 )，它是处理人体内各部分之间相互信息传 递的基本单元。
每个神经元都由一个细胞体，一个连接 其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它 较短分支—树突组成。
轴突功能是将本神经元的输出信号(兴奋 )传递给别的神经元，其末端的许多神经末 梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。
将神经网络与专家系统、模糊逻辑、遗传算法 等相结合，可设计新型智能控制系统。
(4) 优化计算 在常规的控制系统中，常遇到求解约束
优化问题，神经网络为这类问题的解决提供 了有效的途径。
常规模型结构的情况下，估计模型的参数。 ② 利用神经网络的线性、非线性特性，可建立线
性、非线性系统的静态、动态、逆动态及预测 模型，实现非线性系统的建模。
(2) 神经网络控制器 神经网络作为实时控制系统的控制器，对不
确定、不确知系统及扰动进行有效的控制，使控 制系统达到所要求的动态、静态特性。 (3) 神经网络与其他算法相结合
4 新连接机制时期（1986-现在） 神经网络从理论走向应用领域，出现
了神经网络芯片和神经计算机。 神经网络主要应用领域有：模式识别
与图象处理（语音、指纹、故障检测和 图象压缩等）、控制与优化、系统辨识 、预测与管理（市场预测、风险分析） 、通信等。
神经网络原理 神经生理学和神经解剖学的研究表 明，人脑极其复杂，由一千多亿个神经 元交织在一起的网状结构构成，其中大 脑 皮 层 约 140 亿 个 神 经 元 ， 小 脑 皮 层 约 1000亿个神经元。 人脑能完成智能、思维等高级活动 ，为了能利用数学模型来模拟人脑的活 动，导致了神经网络的研究。
(2) 学习与遗忘：由于神经元结构的可塑 性，突触的传递作用可增强和减弱，因 此神经元具有学习与遗忘的功能。 决定神经网络模型性能三大要素为：
第四章人工神经网络讲义
4.1 概述——人工神经网络研究与发展
1986年Rumelhart等人在多层神经网络模型的基础上，提出了 多层神经网络模型的反向传播学习算法(BP算法)，解决了多层 前向神经网络的学习问题，证明了多层神经网络具有很强的学 习能力，它可以完成许多学习任务，解决许多实际问题。 近十几年来，许多具备不同信息处理能力的神经网络已被提出 来并应用于许多信息处理领域，如模式识别、自动控制、信号 处理、决策辅助、人工智能等方面。 神经计算机的研究也为神经网络的理论研究提供了许多有利条 件，各种神经网络模拟软件包、神经网络芯片及电子神经计算 机的出现，体现了神经网络领域的各项研究均取得长足进展。 同时，相应的神经网络学术会议和神经网络学术刊物的大量出 现，给神经网络的研究者们提供了许多讨论交流的机会。
第 四 章
人工神经网络
2019/2/15
1
4.1 概述
2019/2/15
2
4.1 概述——人工神经网络研究与发展
人工神经网络(简称神经网络)是利用物理器件来模拟生物神经网 络的某些结构和功能。 40年代初，美国Mc Culloch和Pitts从信息处理的角度，研究神 经细胞行为的数学模型表达，并提出了二值神经元模型。
2019/2/15 9
4.1 概述—人脑信息处理机制
生物神经系统，包括中枢神经系统和大脑，均是由各类神经元 组成。 其独立性是指每一个神经元均有自己的核和自己的分界线或原 生质膜。 生物神经元之间的相互连接从而让信息传递的部位被称为突触 (Synapse) 。突触按其传递信息的不同机制，可分为化学突触和 电突触。其中化学突触占大多数，其神经冲动传递借助于化学 递质的作用。 生物神经元的结构大致描述如下图所示。
2019/2/15 8
神经网络中的多模态生成与融合技术与应用案例分享
神经网络中的多模态生成与融合技术与应用案例分享近年来，随着人工智能技术的快速发展，神经网络在多个领域展现出了强大的能力。
其中，多模态生成与融合技术成为了研究的热点之一。
多模态生成与融合技术可以将不同类型的信息进行有效的融合和生成，为各种应用场景提供了更加丰富和精确的解决方案。
一、多模态生成技术的原理与方法多模态生成技术是指利用神经网络模型生成多个模态（如图像、语音、文本等）的方法。
这种技术的核心在于将不同类型的输入信息进行编码，并通过神经网络模型进行解码和生成。
常见的多模态生成方法包括变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）、生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）等。
以VAE为例，其基本原理是通过编码器将多个模态的输入信息映射到潜在空间中，再通过解码器将潜在空间的向量解码为各个模态的生成结果。
通过训练神经网络模型，VAE可以学习到不同模态之间的关联性和生成规律，从而实现多模态生成。
二、多模态融合技术的原理与方法多模态融合技术是指将不同模态的信息进行融合，提取出更加全面和准确的特征表示。
多模态融合可以通过特征融合和决策融合两种方式实现。
特征融合是指将不同模态的特征进行融合，得到更加综合和丰富的特征表示。
常见的特征融合方法包括特征拼接、特征叠加、特征加权等。
特征融合可以利用神经网络模型来实现，通过将不同模态的特征输入到神经网络中，通过网络的学习和优化，得到融合后的特征表示。
决策融合是指将不同模态的决策结果进行融合，得到最终的决策结果。
常见的决策融合方法包括投票决策、加权决策、置信度决策等。
决策融合可以利用神经网络模型来实现，通过训练网络模型，学习不同模态之间的关联性和权重，从而实现决策结果的融合。
三、多模态生成与融合技术的应用案例分享多模态生成与融合技术在各个领域都有着广泛的应用。
以下是一些应用案例的分享：1. 语音转换与生成通过多模态生成技术，可以将文本转换为语音，实现自然语言合成。
神经网络基础PPT课件
AlexNet
VGGNet
ResNet
DenseNet
由Yann LeCun等人提出 ，是最早的卷积神经网 络之一，用于手写数字 识别。
由Alex Krizhevsky等人 提出，获得了2012年 ImageNet图像分类竞 赛的冠军，引入了ReLU 激活函数和数据增强等 技巧。
由牛津大学Visual Geometry Group提出 ，通过反复堆叠3x3的小 型卷积核和2x2的最大池 化层，构建了深度较深 的网络结构。
内部表示。
隐藏层
通过循环连接实现信息 的持久化，捕捉序列中
的动态信息。
输出层
将隐藏层的状态转化为 具体的输出。
循环连接
将隐藏层的状态反馈到 输入层或隐藏层自身， 实现信息的循环传递。
序列建模与长短时记忆网络（LSTM）
序列建模
01
RNN通过循环连接实现对序列数据的建模，能够处理任意长度
的序列输入。
久化。
Jordan网络
与Elman网络类似，但将输出 层的状态反馈到隐藏层。
LSTM网络
长短时记忆网络，通过引入门 控机制实现对长期依赖信息的
有效处理。
GRU网络
门控循环单元网络，一种简化 的LSTM结构，具有较少的参
数和较快的训练速度。
06 深度学习框架 TensorFlow使用指南
TensorFlow安装与配置教程
非线性可分问题
不存在一条直线（或超平面）能够将两类样本完全分开的 问题。对于这类问题，需要使用非线性分类器或者核方法 等技巧进行处理。
处理非线性可分问题的方法
包括使用多项式核、高斯核等核函数将数据映射到高维空 间使其线性可分；或者使用神经网络等非线性模型对数据 进行建模和分类。
卷积神经网络与循环神经网络的结合方法(五)
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）是两种常见的神经网络模型，分别用于处理图像和序列数据。
在实际应用中，很多任务需要同时处理图像和序列数据，因此研究如何有效地将CNN和RNN进行结合成为了一个热门话题。
本文将探讨卷积神经网络与循环神经网络的结合方法，包括多种融合方式和应用案例。
融合方式一：双向循环神经网络与卷积神经网络的结合在处理序列数据时，循环神经网络可以很好地捕捉到序列的时间依赖关系，但是在处理长距离依赖关系时，循环神经网络往往会出现梯度消失或梯度爆炸的问题。
为了解决这一问题，可以采用双向循环神经网络（Bidirectional RNN，简称BiRNN）结合卷积神经网络的方式。
具体来说，可以先使用卷积神经网络对输入的序列进行特征提取，然后再将提取到的特征输入到双向循环神经网络中进行处理，从而同时考虑到序列的时间依赖关系和全局上下文信息。
融合方式二：卷积神经网络与注意力机制的结合注意力机制（Attention Mechanism）是一种用于处理序列数据的常见技术，它可以根据输入的序列动态地调整模型对不同位置的关注程度。
在将卷积神经网络和循环神经网络进行结合时，可以引入注意力机制来帮助模型更好地捕捉序列中的重要信息。
具体来说，可以在卷积神经网络和循环神经网络的输出上分别引入注意力机制，然后将两个部分的输出进行加权融合，从而达到更好的综合效果。
融合方式三：卷积神经网络与循环神经网络的级联结合除了将卷积神经网络和循环神经网络进行并行结合外，还可以考虑将它们进行级联结合。
具体来说，可以先使用卷积神经网络对输入的序列进行特征提取，然后将提取到的特征作为输入送入循环神经网络中进行处理。
这样的级联结合方式可以充分利用卷积神经网络在图像处理方面的优势，同时也能够很好地考虑到序列数据的时间依赖关系。
神经网络理论基础PPT课件
20世纪80年代，随着反向传播算法的提出，神经网络重 新受到关注。反向传播算法使得神经网络能够通过学习来 调整权重，从而提高了网络的性能。
感知机模型
1957年，心理学家Frank Rosenblatt提出了感知机模型 ，它是最早的神经网络模型之一，用于解决模式识别问题 。
深度学习的兴起
神经网络的模型
总结词
神经网络的模型是由多个神经元相互连接而成的计算模型，它能够模拟生物神经系统的 复杂行为。
详细描述
神经网络模型可以分为前馈神经网络、反馈神经网络和自组织神经网络等类型。前馈神 经网络中，信息从输入层逐层传递到输出层，每一层的输出只与下一层相连。反馈神经 网络中，信息在神经元之间来回传递，直到达到稳定状态。自组织神经网络能够根据输
入数据的特性进行自组织、自学习。
神经网络的参数
总结词
神经网络的参数是用于调整神经元之间连接强度的可训练参 数，它们在训练过程中不断优化以实现更好的性能。
详细描述
神经网络的参数包括权重和偏置等。权重用于调整输入信号 对激活函数的影响程度，偏置则用于调整激活函数的阈值。 在训练过程中，通过反向传播算法不断调整参数，使得神经 网络能够更好地学习和逼近目标函数。
作用
误差函数用于指导神经网络的训练， 通过最小化误差函数，使网络逐渐 逼近真实数据。
梯度下降法
基本思想
梯度下降法是一种优化算法，通 过不断调整神经网络的参数，使
误差函数逐渐减小。
计算方法
计算误差函数的梯度，并根据梯 度信息更新网络参数。
优化策略
采用不同的学习率或适应学习 率策略，以加快训练速度并避免
2006年，深度学习的概念被提出，神经网络的层次开始 增加，提高了对复杂数据的处理能力。
神经网络讲解及实例
连接的权值：两个互连的神经元之间相互作用的强弱。
神经元的动作：
n
net wi xi i1
yf(ne) t
(xi,wiR)
输出函数 f：也称作用函数，非线性。
y
y
y
1
1
1
0θ
net
（a）
阈值型
net 0
（b）
S型
0
net
（c）
伪线性型
f 为阈值型函数时：ysgnn wixi
i1
设wn1 ，点积形式： ysgW nTX ()
* 正确判决的关键： 输出层每个神经元必须有一组合适的权值。
* 感知器采用监督学习算法得到权值；
* 权值更新方法：δ学习规则。
算法描述
第一步：设置初始权值wij(1)，w(n+1)j(1)为第j个神经元的阈值。 第二步：输入新的模式向量。
第三步：计算神经元的实际输出。
设第k次输入的模式向量为Xk，与第j个神经元相连的权向量为 W j( k ) [ w 1 j,w 2 j, ,w ( n 1 )j] T
第三阶段：复兴期，从1982年到1986年。 Hopfield的两篇论文提出新的神经网络模型； 《并行分布处理》出版，提出反向传播算法。
第四个阶段：1987年至今，趋于平稳。 回顾性综述文章“神经网络与人工智能” 。
人工神经网络的基本特点
（1）可处理非线性
（2）并行结构．对神经网络中的每一个神经元来说；其 运算都是同样的．这样的结构最便于计算机并行处理．
Ep
wjk
其中，Ep Ep nek t wjk nek t wjk
由 netk
j
wjk y j
式得到： nek t wjk wjk
基于深度神经网络的多模态数据融合研究
基于深度神经网络的多模态数据融合研究深度学习作为一种强大的机器学习方法，近年来在多个领域取得了显著的进展。
其中，多模态数据融合作为深度学习的一个重要应用方向，受到了广泛的关注。
多模态数据融合旨在将来自不同源和格式的数据整合起来，以提升数据处理和分析的效率和准确性。
本文将探讨基于深度神经网络的多模态数据融合研究，分析其重要性、挑战以及实现途径。
一、多模态数据融合概述多模态数据融合是指将来自不同模态（如文本、图像、声音等）的数据进行有效整合，以获得更全面的信息表示。
在现实世界中，信息往往以多种模态的形式存在，例如在自动驾驶系统中，车辆需要处理来自摄像头的图像数据、雷达的信号数据以及GPS的位置数据等。
多模态数据融合能够提高系统对复杂环境的理解和决策能力。
1.1 多模态数据融合的核心特性多模态数据融合的核心特性主要体现在以下几个方面：- 互补性：不同模态的数据可以提供关于同一实体或事件的不同视角，融合这些数据可以弥补单一模态数据的不足。
- 一致性：多模态数据融合需要确保来自不同源的数据在语义上是一致的，以避免信息冲突。
- 鲁棒性：多模态数据融合能够提高系统的鲁棒性，即使某一模态的数据出现问题，其他模态的数据仍然可以提供有用的信息。
1.2 多模态数据融合的应用场景多模态数据融合的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 医疗诊断：通过融合患者的医疗影像、基因数据和临床文本记录，提高疾病的诊断准确性。
- 智能监控：结合视频监控、音频分析和传感器数据，实现更精确的安全监控。
- 人机交互：利用视觉、语音和触觉等多种模态的数据，提供更自然和直观的交互体验。
二、基于深度神经网络的多模态数据融合方法深度神经网络因其强大的特征提取和表示学习能力，成为实现多模态数据融合的有效工具。
研究者们提出了多种基于深度学习的多模态数据融合方法。
2.1 深度神经网络的基本结构深度神经网络通常由多层的神经元组成，每层神经元可以学习输入数据的不同层次的特征。
智能控制基础-神经网络
第6章 神经网络控制
7
智能控制 基是神经系统结构和功能基本单位，典型的神经 元结构图4-1所示。
第6章 神经网络控制
图4-1 神经元结构 8
智能控制 基础
4.1.1
神经网络原理
视网膜的信息处理机制
光感受器细胞将光波所携带的自 然图像信息转变成神经元电信息
囊泡
受体
K+ Na+ K+
4 神经网络具有自组织、自学习功能，是自适应组 织系统。
第6章 神经网络控制
26
智能控制 基础
4.1.2
神经网络的结构和特点
神经网络的研究主要包括： 神经网络基本理论研究 神经网络模型的研究 神经网络应用研究 神经网络及其融合应用技术
第6章 神经网络控制
27
智能控制 基础
4.1.3
神经网络学习
神经元之间高度互连实现并行处理而表现出的群体特性是非常 复杂，甚至是混沌的； 3利用神经网络通过学习过程可以从周围环境获取知识，中 间 神经元的连接强度（权值）用来表示存贮的知识。
第6章 神经网络控制
20
智能控制 基础
4.1.2
神经网络的结构和特点
神经网络的结构按照神经元连接方式可分成前馈网络 和反馈网络。
（2）Sigmoid函数
（2）
1
f ( X ) 1 eaX
a 0
图4-3 常用的几种激励函数
第6章 神经网络控制
16
智能控制 基础
4.1.1
神经网络原理
常用的激励函数如图4-3所示：
（3）双曲正切函数
（3）
f ( X ) 1 eaX 1 eaX
a 0
（4）高斯函数 X2
卷积神经网络中的多尺度特征融合技术(四)
卷积神经网络（CNN）是一种用于图像识别和图像分类的深度学习模型。
它通过多层卷积和池化操作来提取图像中的特征，并通过全连接层进行分类。
在实际应用中，图像中的特征可能存在多个尺度和层次，因此如何有效地融合多尺度特征成为了一个重要问题。
本文将介绍卷积神经网络中的多尺度特征融合技术。
1. 多尺度特征提取在卷积神经网络中，通过卷积层和池化层可以逐渐减小特征图的尺寸，从而提取出不同尺度的特征。
一般来说，卷积层越深，提取的特征尺度越大。
例如，浅层卷积层可能提取出图像中的细微纹理特征，而深层卷积层可能提取出图像中的整体结构特征。
因此，卷积神经网络中存在多个尺度的特征。
2. 多尺度特征融合为了更好地利用多尺度的特征，研究者提出了多种多尺度特征融合技术。
其中，一种常见的方法是使用金字塔结构。
金字塔结构是一种分层的特征表示方法，可以将不同尺度的特征分别提取出来，并在不同层次上进行融合。
这种方法可以有效地提高模型对多尺度特征的感知能力，从而提高图像识别和分类的准确性。
另一种常见的多尺度特征融合方法是使用跨层连接。
跨层连接是指将不同尺度的特征直接连接在一起，从而形成一个更加丰富的特征表示。
这种方法可以有效地提高特征的丰富度和多样性，从而提高模型的泛化能力。
3. 多尺度特征融合的应用多尺度特征融合技术已经在许多图像识别和分类任务中得到了应用。
例如，在目标检测任务中，通过使用多尺度特征融合技术，可以提高模型对不同尺度目标的检测能力。
在图像分割任务中，通过使用多尺度特征融合技术，可以提高模型对图像中不同尺度目标的分割精度。
在图像生成任务中，通过使用多尺度特征融合技术，可以提高生成图像的质量和多样性。
总结卷积神经网络中的多尺度特征融合技术是一种有效的特征表示方法，可以提高模型对多尺度特征的感知能力，从而提高图像识别和分类的准确性。
在未来的研究中，我们可以进一步探索多尺度特征融合技术在其他领域的应用，并不断改进和优化这一技术，以提高模型的性能和泛化能力。
神经网络中的特征融合方法及其应用
神经网络中的特征融合方法及其应用近年来，随着人工智能领域的快速发展，神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等任务中取得了巨大的成功。
在这些任务中，特征融合是一个重要的环节，它能够将不同来源的特征信息有效地结合起来，提高模型的性能和鲁棒性。
本文将介绍神经网络中的特征融合方法及其应用。
一、特征融合方法的分类特征融合方法可以分为浅层融合和深层融合两类。
浅层融合主要通过级联、拼接、加权平均等方式将不同来源的特征进行简单的组合。
这种方法简单直观，计算效率高，但融合后的特征可能存在冗余信息。
深层融合则是通过设计专门的网络结构，将不同来源的特征进行更深层次的融合。
这种方法能够充分挖掘特征之间的关联，提高模型的表达能力，但计算复杂度也相应增加。
二、浅层融合方法的应用浅层融合方法广泛应用于图像领域。
例如，在目标检测任务中，可以将图像的颜色特征、纹理特征和形状特征进行拼接，构成一个更丰富的特征表示。
在人脸识别任务中，可以将不同尺度的图像进行级联，提取更全局和局部的特征。
此外，在自然语言处理任务中，可以将词向量和句法特征进行加权平均，得到更具语义信息的特征表示。
三、深层融合方法的应用深层融合方法在图像和语音领域有着广泛的应用。
在图像领域，深层融合方法可以通过设计特殊的网络结构，将不同层次的特征进行融合。
例如，残差网络（ResNet）通过跨层连接将浅层特征和深层特征进行相加，提高了模型的性能。
在语音领域，深层融合方法可以将语音信号的时域特征和频域特征进行融合。
例如，卷积神经网络（CNN）可以同时提取语音的时域和频域特征，并将它们进行拼接或加权平均。
四、特征融合方法的挑战与展望虽然特征融合方法在人工智能领域取得了很大的成功，但仍然存在一些挑战。
首先，如何选择合适的特征融合方法仍然是一个开放的问题。
不同任务和数据集可能需要不同的融合策略，因此需要进一步研究和探索。
其次，特征融合方法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源。
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注：为说明问题上述数据扩大了温度对结果的影响。
基于神经网络的传感器检测数据融合
网络结构设计： 由于输入向量有2个元素、输出向量有1个元素，所以网
络输入层的神经元有2个，输出层神经元数目为1。
神经网络是误差后身传播神经网络，其隐含层结构的层数 与各层的节点数直接影响网络性能的优劣。若隐层数较多， 网络所表达的映射就越复杂，不仅增大计算量，而且易导 致数据失真；若各隐含层的节点数较多，会使其学习时间 过长，误差也不一定最小，若节点数较少，会导致网络容 错性较差，局部极小就多。 因此，隐含层是网络结构设 计的重要问题。
典型的神经网络类型介绍 感知器神经网络的局限性：
网络结构很简单，用于解决线性问题； 作用函数为阶跃函数，主要用于解决分类问 题；
典型的神经网络类型介绍 线性神经网络特点：
网络结构上可以为单层或多层的前向网络结 构； 作用函数为线性函数，因此输出为连续变化 的任意值； 利用基于最速梯度和最小二乘原理的学习算 法，具有较好的学习性能；
在Matlab中训练网络： [net,tr]=train(net,p,t) 在Matlab中仿真网络： A=sim(net,p)
典型的神经网络类型介绍 线性神经网络的局限性：
采用线性作用函数，只能反映线性映射关系； 训练不一定能达到零误差； 网络的训练和性能受学习速率的影响。
k
按梯度下降法应沿该方向调整ak，用表示调整后的变量，即：
ˆk ak 1 ak s
J ak ak J ak
其中η 为调整步长。
典型的神经网络类型介绍
也可写为：
ak 1 ak k J ak
J ak ak 1 ak k ak
人工神经网络技术基础 神经网络的应用步骤：
神经网络的设计，包括确定网络结构、作用 函数和学习算法； 神经网络初始化； 利用实验方法获得神经网络的训练数据和测 试数据； 利用实验数据对网络进行训练和测试；
利用训练后的网络处理相关的输入信息。
典型的神经网络类型介绍 感知器神经网络特点：
经网络完成该系统的数据处理。
基于神经网络的传感器检测数据融合
理论值 环境温度 测量值 理论值 环境温度 测量值 理论值
869.189 837.808 756.575 770.997
750 20
765.326 762.908 762.734 778.058 768.418
45
767.072 753.322 754.777
E p n ik n
典型的神经网络类型介绍
网络初始化 输入训练样本
输 入 下 一 个 样 本
计算隐层和输出层输出
计算输出层误差
调整权值、阈值
误差满足 是 否 完成所有 训练样本 是 计算总体误差
否
总体误差满足 是 结 束
否
达到最大 迭代次数 是 结 束
否
典型的神经网络类型介绍 网络初始化
基于神经网络的传感器检测数据融合 举例：
由于红外光在介质中的传播速度受到温度等环境因素影响， 为获得较准确的测量结果需要对红外测距系统的测量数据 进行处理。为确定某一红外测距传感器系统的数据处理算
法，利用该测距系统进行如下实验：在不同温度下将目标
放置不同的距离分别进行测距，每一温度下对同一目标连 续测量5次，测量的实验数据见附表所示。请利用BP神
k ip k
k ip
k
1 4
U
3 6
2
5
典型的神经网络类型介绍 BP神经网络的反向误差传播算法：
确定网络学习的目标函数：目标函数是网络学习和调整 的准则，一般为反映误差大小等网络性能的函数。 如取误差的L2范数作为目标函数，以Ep表示第p组样本
训练第n步时的目标函数。
2 2 1 1 1 k k 2 n E p n Tp y p n d mp ymp n emp 2 2 2 m 2 m
基于神经网络的传感器检测数据融合
网络结构设计： 隐含层数设计：
隐含层的层数应大于1层，可由下式试算：
J K 1 I 1 N ceil 2
其中，N为隐层层数；J为输出层神经元个数；I为输入 层神经元个数；K为标准样本个数。本例取1层隐层。 隐含层神经元个数设计： 隐含层节点个数设计相对于隐含层数的设计比较复杂， 一般有基于最小二乘设计法、基于黄金分割设计法等。 本例取：M=2n+1，其中n为输入层神经元的个数。
人工神经网络技术基础
阶跃函数
1 x 0 f x 0 x 0
对称型阶跃函数
f x
1
x 0 - 1 x 0
人工神经网络技术基础
阶跃函数
f x
1 1 ex
对称型阶跃函数
1 e x f x 1 ex
网络结构上可以为单层或多层的前向网络结 构； 作用函数为阶跃函数，因此输出为二值变量； 利用输入和误差简单计算权值和阈值调整量， 学习算法很简单； 一般用于解决较为简单的线性分类问题。
典型的神经网络类型介绍
典型的神经网络类型介绍
典型的神经网络类型介绍
感知器神经网络的学习算法：
将梯度定义代入得:
按照上述方法，可得神经网络中权值和阈值的调整公式：
W n 1 W n W n W n k
k ij k ij k ij k ij
Wijk n
E p n
n 1 n n n k
k i k i k i k i
基于神经网络的传感器检测数据融合
网络结构设计： 作用函数设计：
隐层作用函数取正切S型传递函数tansig函数，即：
1 e 2 x f x , 1 e 2 x x
输出层作用函数取对数S型传递函数logsig函数，即：
f x 1 , 1 e x x
人工神经网络技术基础 神经网络技术的主要用途？
利用一定数据在一定误差下逼近一个解析式 未知的函数。 利用人工神经网络实现空间的线性或非线性 划分，以此实现目标分类。
神经网络的实现是基于数据的，最终的规 则对用户是透明的。
人工神经网络技术基础
人工神经网络技术基础
由上图可得：
N Y F X kWk b k 1
否
达到最大 迭代次数 是 结 束
否
典型的神经网络类型介绍 在Matlab中仿真神经网络。
对象命令方式：
• 生成网络：net=newff( PR，[S1 S2 … Sn]，{TF1 TF2 … TFn}，BTF)；
如：net=newff( [0,10;-1,2]，[5 1]，
{‘tansig’, ’purelin’}，’trainlm’)； • 网络训练：[net, tr] = train (net, P,T) • 网络仿真：Output = sim (net, p)
信息融合技术
基于神经网络的数据融合方法及应用
本节内容
1
人工神经网络技术基础
2
3
典型的神经网络类型介绍
基于神经网络的传感器检测数据融合
人工神经网络技术基础
什么是神经网络技术？
神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞 （组成我们大脑的微小细胞）所组成，它们以不同方
式连接而型成网络。
人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构 及其操作用于信息处理技术。 人工神经网络是利用多个简单计算模型有机构成一个 计算网络用以实现一个复杂的规则。
梯度下降法：设▽J(ak)是J(a)在ak点的梯度，则▽J(ak) 的负方向为函数J(a)减小最快的方向，沿该方向调整ak 寻找J(a)最小值的方法称为梯度下降法。
典型的神经网络类型介绍
用sk表示在ak点目标函数的负梯度方向，即：
s k J ak
Sk的单位向量为：
J ak ˆ s J ak
典型的神经网络类型介绍 在Matlab中仿真神经网络。
基于GUI（Graphical User Interfaces）方式： 利用nntool命令进入。
典型的神经网络类型介绍
典型的神经网络类型介绍
创建新网络
典型的神经网络类型介绍
创建新网络
典型的神经网络类型介绍
网络初始化
典型的神经网络类型介绍
误差反向传播（BP）神经网络的网络结构：
典型的神经网络类型介绍 BP神经网络的作用函数：
常采用可微的单调递增函数 输出层可采用线性函数
典型的神经网络类型介绍 BP神经网络的学习算法：
网络学习中的正向传播和反向传播 正向计算用于网络输出计算。
k k 1 k y f net f Wij n y jp bi n j
典型的神经网络类型介绍
建立数据
典型的神经网络类型介绍
建立数据
典型的神经网络类型介绍
训练网络
典型的神经网络类型介绍
训练网络
典型的神经网络类型介绍 训练网络来自典型的神经网络类型介绍
网络仿真
典型的神经网络类型介绍 在Matlab中仿真神经网络。
基于Simulink方式：neural命令
一般用于解决较为简单的线性逼近问题。
典型的神经网络类型介绍
典型的神经网络类型介绍
典型的神经网络类型介绍
线性神经网络的学习算法：
权值调整： 权值增量： 阈值调整： 阈值增量：
W i 1 W i W i
T W i e i p i bi 1 bi bi bi ei
850 20