神经网络分类
大数据挖掘与应用 第9章 BP神经网络分类算法
为激活函数或挤压函数。由于神经元采用了不同的激活
函数,使得神经元具有不同的信息处理特性,而神经元的信息处理特性是决定神经网络整体性
能的主要因素之一,因此激活函数具有重要的意义。
（1）阈值型函数，即 f x 为阶跃函数。
1, x 0
f x
9.1.2人工神经元模型
人们通过研究发现,大脑之所以能够处理极其复杂的
分析、推理工作,一方面是因为其神经元个数的庞大,
另一方面还在于神经元能够对输入信号进行非线性
处理。人工神经元模型就是用人工方法模拟生物神
经元而形成的模型,是对生物神经元的抽象、模拟与
简化，它是一个多输入、单输出的非线性元件，单
个神经元是前向型的。将人工神经元的基本模型和
1
f x
或 f x Leabharlann x1 e1 e x
（9-4）
其中 又称为 Sigmoid 函数的增益,其值决定了函数非饱和段的斜率, 越大, 曲线越陡。
（4）高斯函数。高斯函数(也称钟型函数)也是极为重要的一类激活函数,常用于径向基
神经网络(RBF 网络),其表达式为:
（1）按神经网络的拓扑结构可以分为反馈神经网络
模型和前馈神经网络模型;
（2）按神经网络模型的性能可分为连续型与离散型
神经网络模型,确定型与随机型神经网络模型;
（3）按学习方式可以分为有导师学习和无导师学习
神经网络模型;
（4）按连接突触性质可分为一阶线性关联和高阶非
线性关联神经网络模型。
1.误差后向传播神经网络
值时,细胞体的膜会发生单发性的尖峰电位,这一尖
峰电位将会沿着轴突传播到四周与其相联系的神经
神经网络的分类方法
神经网络的分类方法
神经网络的分类方法主要有以下几种：
1.前馈神经网络（Feedforward Neural Network）：也叫全连接神经网络，网络中的神经元按照一定的顺序层层连接，信号只能从输入层流入隐藏层，从隐藏层流入输出层，没有反馈。
2.循环神经网络（Recurrent Neural Network）：网络中的神经元可以与自身或前面的神经元相连，实现对时间序列数据的建模和处理。
3.自编码器神经网络（Autoencoder Neural Network）：用于无监督学习的一种神经网络，通过让网络尽可能地还原输入数据，来提取输入数据最重要的特征。
4.卷积神经网络（Convolutional Neural Network）：主要用于图像处理、语音识别等方面，通过卷积和池化操作提取图像中的特征。
5.深度置信网络（Deep Belief Network）：通过堆叠多个自编码器来构建的一种深度神经网络，用于无监督学习和特征提取。
6.长短时记忆网络（Long Short-Term Memory）：一种特殊的循环神经网络，通过门控机制来解决长期依赖问题，广泛应用于语音识别、机器翻译等领域。
7.递归神经网络（Recursive Neural Network）：一种特殊的循环神经网络，用于处理树形结构和序列数据，常用于自然语言处理和计算机视觉等领域。
基于神经网络的文本分类及情感分析研究
基于神经网络的文本分类及情感分析研究概述：在信息爆炸时代，海量的文本信息使得对文本进行分类和情感分析展现出了巨大的研究和应用价值。
神经网络作为一种强大的机器学习方法，在文本分类和情感分析中取得了很大的成功。
本文将重点探讨基于神经网络的文本分类和情感分析的研究领域。
一、神经网络在文本分类中的应用1.1 神经网络基本原理神经网络是基于生物神经系统的思维方式和信息处理机制，模拟人脑中的神经元和突触间的连接进行信息处理和学习。
常用的神经网络模型有多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
1.2 文本分类任务文本分类是将一段文本分配到预定义的类别或标签中的任务。
它可以用于情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等领域。
神经网络通过学习文本的特征和模式，在文本分类任务中取得了显著的成果。
1.3 神经网络在文本分类中的应用神经网络在文本分类中具有许多优势，包括强大的非线性表达能力、自动提取特征和模式的能力、能够处理上下文信息等。
常见的应用包括基于词向量的文本分类、基于卷积神经网络的文本分类和基于循环神经网络的文本分类等。
二、神经网络在情感分析中的应用2.1 情感分析概述情感分析是指从文本中识别和提取情感信息的过程。
情感分析可以分为情感极性分析和情感强度分析。
其中，情感极性分析旨在判断文本的情感倾向，如积极、消极或中性；情感强度分析则是评估情感的强度大小。
2.2 神经网络在情感分析中的应用神经网络在情感分析中有着广泛的应用，能够从海量数据中提取有关情感的特征和模式。
情感分析的神经网络模型可以包括卷积神经网络、长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等。
2.3 神经网络在情感分析中的性能评估为了评估神经网络在情感分析中的性能，常用指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等。
此外，还可以采用交叉验证和混淆矩阵等方法进行评估。
三、神经网络在文本分类与情感分析中的应用案例3.1 社交媒体情感分析社交媒体中的用户评论和推文等包含大量的情感信息。
深度神经网络的应用及分类
深度神经网络的应用及分类深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种模仿人脑神经网络结构和工作原理的人工神经网络，具有多层非线性数据转换、特征提取和决策的能力。
由于其强大的表达能力和高效的训练方法，深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域取得了巨大的成功。
本文将介绍深度神经网络的应用和分类，并着重讨论其在计算机视觉和自然语言处理中的具体应用。
深度神经网络的应用可以分为以下几个方面：1. 计算机视觉：深度神经网络在计算机视觉领域有广泛的应用，包括图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。
其中，图像分类是最早也是最成功的深度学习任务之一，通过训练深度神经网络可以实现对图像进行分类，例如将图像分为“猫”、“狗”、“汽车”等。
目标检测则是在图像中找出目标物体的位置和类别，常用的算法有R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等。
图像分割目标是将图像中的每个像素分别标注为目标物体的一部分，常用的算法有U-Net、FCN等。
人脸识别则是通过深度神经网络对人脸进行特征提取和匹配，实现人脸的识别和验证。
2. 自然语言处理：深度神经网络在自然语言处理领域也有广泛的应用，包括文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译等。
在文本分类任务中，深度神经网络可以将文本分为不同的类别，例如将一篇新闻文章分类为“体育”、“娱乐”等。
命名实体识别是将文本中的特定实体（如人名、地名、组织机构等）识别出来，常用的算法有BiLSTM-CRF等。
情感分析则是分析文本的情感倾向，例如判断一句话是积极的还是消极的。
机器翻译是将一种语言的文本转换为另一种语言的文本，常用的算法有Seq2Seq等。
3. 推荐系统：推荐系统是根据用户的历史行为和兴趣，为其推荐感兴趣的物品或信息，深度神经网络在推荐系统中有重要的应用。
通过训练深度神经网络，可以将用户的行为数据（如点击、购买、收藏等）作为输入，预测用户对未来物品的评分或兴趣程度，从而实现个性化的推荐。
人工神经网络原理、分类及应用
学 术 论 坛240科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科,它是由大量的处理单元组成非线性的大规模自适应动力系统。
神经网络具有分布式存储、并行处理、高容错能力以及良好的自学习、自适应、联想等特点。
该模型对于拟合现实复杂世界有着重要的实用价值。
1 神经网络简介人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),亦称神经网络(Neural Network,NN),是一种应用类似于大脑神经突触连接结构进行信息处理的数学模型,它是在人类对自身大脑组织结合和思维机制的认识理解基础之上模拟出来的,它是根植于神经科学、数学、统计学、物理学、计算机科学以及工程科学的一门技术。
心理学家Mcculloch,数学家Pitts在20世纪40年代第一次提出了神经网络模型,从此开创了神经科学理论的研究时代,此后半个世纪神经网络技术蓬勃发展。
神经网络是一种计算模型,由大量的神经元个体节点和其间相互连接的加权值共同组成,每个节点都代表一种运算,称为激励函数(activation function)。
每两个相互连接的节点间都代表一个通过该连接信号加权值,称值为权重(weight),神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆,网络的输出则取决于网络的结构、网络的连接方式、权重和激励函数。
而网络本身通常是对自然界或者人类社会某种算法或函数的逼近,也可能是一种逻辑策略的表达。
神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。
人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型向结合,借助数学统计工具来实现。
另一方面在人工智能学的人工感知领域,我们通过数学统计学的方法,使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力,这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。
2 神经网络模型及训练2.1生物神经元模型人脑是自然界所造就的高级动物,人的思维是由人脑来完成的,而思维则是人类智能的集中体现。
人工神经网络概述及在分类中的应用举例
人工神经网络概述及其在分类中的应用举例人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。
为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。
人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。
神经网络在2个方面与人脑相似：(1) 人工神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。
(2) 互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的信息。
他既是高度非线性动力学系统，又是自适应组织系统，可用来描述认知、决策及控制的智能行为。
神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础。
一人工神经网络的基本特征1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。
这特别适于实时控制和动态控制。
各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。
2、非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。
只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。
因此人工神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。
3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。
作为神经元间连接键的突触，既是信号转换站，又是信息存储器。
每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。
信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上，神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。
4、具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。
比如有人和你提起内蒙古，你就会联想起蓝天、白云和大草原。
用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。
基于粒子群优化的深度神经网络分类算法
基于粒子群优化的深度神经网络分类算法董晴;宋威【摘要】针对神经网络分类算法中节点函数不可导,分类精度不够高等问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的深度神经网络分类算法.使用深度学习中的自动编码机,结合PSO算法优化权值,利用自动编码机对输入样本数据进行编解码,为提高网络分类精度,以编码机本身的误差函数和Softmax分类器的代价函数加权求和共同作为PSO算法的评价函数,使编码后的数据更加适应分类器.实验结果证明:与其他传统的神经网络相比,在邮件分类问题上,此分类算法有更高的分类精度.%Aiming at problem that classification precision of neural network algorithm is not very high and node function doesn't have derivate,a new classification algorithm of deep neural network based on particle swarm optimization(PSO) is e autoencoder of deep study,and combined with PSO algorithm to optimize the weight,coder and decoder for input sample data using autoencoder.In order to improve the classification precision of network,take the error function of autoencoder and cost function of softmax classifier weight sum as evaluation function of PSO algorithm in common,making coded data more adapter to the classifier.The experimental results show that compared with other traditional neural network,the classification algorithm has higher classification precision on Email classification.【期刊名称】《传感器与微系统》【年(卷),期】2017(036)009【总页数】5页(P143-146,150)【关键词】深度神经网络;自动编码机;粒子群优化算法;分类【作者】董晴;宋威【作者单位】江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122;江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122【正文语种】中文【中图分类】TP183近年来，神经网络的研究一直受到学者们的关注，如感知机[1]，反向传播(back propogation,BP)神经网络[2]，径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络及其各种改进算法[3～5]等。
基于卷积神经网络的图像分类算法分析
基于卷积神经网络的图像分类算法分析近年来，机器学习和深度学习技术在图像识别领域获得了广泛的应用。
其中，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）的图像分类是一种重要的应用，其采用多层卷积和池化操作，能够有效地提取图像特征，从而实现对图像的自动分类。
本文将分析基于CNN的图像分类算法，探讨其原理、优势和应用。
一、CNN的原理及结构1.卷积神经网络的基本原理卷积神经网络是一种类似于脑神经元处理方式的计算模型，通过多层卷积和池化操作，实现图像特征的提取和分类。
在这个模型中，每个卷积层都包含许多滤波器（filter），每个滤波器可以理解为一种特征提取器，例如边缘、纹理等视觉特征。
神经网络通过滤波器在图像上进行卷积操作，生成卷积特征映射（Convolutional Feature Map）。
2.卷积神经网络的结构卷积神经网络的结构主要由卷积层、池化层、全连接层等组成。
卷积层：负责图像特征的提取，这些特征在网络的后续层被用于分类。
池化层：通过缩小特征图来减少后续层的计算量，同时增强特征的鲁棒性，使其对位置、尺寸等变化更加稳定。
全连接层：负责整合图像的特征，将它们映射到对应的类别空间，产生预测结果。
二、基于CNN的图像分类算法应用1.图像分类卷积神经网络可以用于对图像进行分类。
在这个应用中，首先需要使用一些标记好的图像作为训练数据，然后通过训练网络使其能够识别出相应的类别。
2.目标检测除了图像分类，卷积神经网络还可以应用于目标检测。
在目标检测任务中，需要检测图像中出现的物体，并将其与其他非物体识别出来。
3.物体分割物体分割是将图像中的不同物体分别分割出来形成独立的区域。
在这个任务中，深度学习算法能够准确地检测出物体并连续地分割它们，这对于医学影像分析和卫星图像处理等领域有着非常广泛的应用。
三、CNN的优势采用卷积神经网络进行图像分类有以下优点：1.良好的特征提取能力卷积神经网络能够自动提取图像的特征，无需人为提取。
基于卷积神经网络的图像分类算法
基于卷积神经网络的图像分类算法一、引言随着社会的不断发展，机器学习被逐渐应用于各个领域中，尤其是图像处理领域。
图像分类是机器学习的一个重要应用，其目的是将输入的图像分类到不同的类别中。
本文将介绍一种基于卷积神经网络的图像分类算法，通过卷积操作和池化操作，提取图像的特征，并通过全连接层完成图像分类任务。
二、卷积神经网络卷积神经网络(CNN)是一种深度学习模型，具有自主学习和特征提取的能力。
在图像分类中，卷积操作和池化操作是CNN中最重要的两个操作，它们被用于提取图像的特征。
1. 卷积操作卷积操作是CNN的核心操作之一，它将一个滤波器与输入的图像进行卷积，得到对应的特征图。
卷积核的大小可以自定义，例如，3×3、5×5或7×7等，通常情况下，用较小的卷积核提取特征比较合适。
卷积操作可以对图像进行平移不变性的特征提取，使得卷积神经网络的性能更加可靠和鲁棒。
2. 池化操作池化操作可以将特征图的空间尺寸减小，减少模型参数数目，并保留最重要的特征。
通常情况下，使用最大池化和平均池化进行特征提取。
最大池化选择每个池化窗口中的最大值，平均池化选择每个池化窗口中的平均值。
这样做可以减少计算量，同时保留最重要的特征使得分类结果更加准确。
三、基于卷积神经网络的图像分类算法基于卷积神经网络的图像分类算法通常可以分为四个步骤：输入数据集、卷积操作、池化操作和全连接层。
1. 输入数据集训练数据集通常包含了大量不同类别的图像，例如，在图像识别的场景中，可以包含数字、字母、交通信号灯等图像。
而测试数据集用于测试训练好的模型的泛化能力。
2. 卷积操作网络的第一层通常是卷积层，卷积层可以提取图像的特征。
卷积操作使用不同的卷积核对输入的图像进行卷积操作，得到对应的特征图。
通常情况下，通过加深网络的深度，可以提取更加高层次的特征。
3. 池化操作卷积层后面通常是池化层，池化操作可以进一步提取特征，并缩小特征图的空间大小。
基于卷积神经网络图像分类的研究
基于卷积神经网络图像分类的研究近年来，随着深度学习的发展和计算机性能的提升，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的图像分类技术得以快速发展。
CNN在图像分类、目标检测等领域展现出了令人惊异的性能，成为了计算机视觉领域最具代表性的技术之一。
为了探究基于CNN的图像分类技术，本文将从卷积神经网络的结构、训练技巧、数据增强策略及实际应用等方面进行探讨。
一、卷积神经网络的结构卷积神经网络是一种深度神经网络，其设计思想源于生物学中视觉皮层中神经元对视觉刺激的响应特性。
卷积神经网络主要由卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、全连接层（Fully Connected Layer）和输出层（Output Layer）组成。
卷积层是CNN的核心，其主要用于提取图像特征。
卷积层的核心操作是卷积运算，该运算通过定义一组卷积核对输入的图像进行卷积操作，从而提取出对应的特征图。
其中每个卷积核的大小可以自定义，选择不同大小的卷积核能够导出不同尺度的特征。
池化层用于缩小特征图尺寸，减少网络计算量。
常见的池化操作包括最大池化和平均池化，它们分别选取局部特征图中最大值和平均值作为池化后的值。
全连接层是CNN的最后一层，用于将特征图映射到类别分数。
输出层通常是一个softmax函数，用于将类别分数转换成各个类别的概率。
二、卷积神经网络的训练技巧CNN的训练通常采用反向传播算法（Back Propagation，BP）和随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent，SGD）。
其中，反向传播算法用于计算每层神经元的误差，随机梯度下降算法用于更新每个权重参数。
除此之外，还有一些有效的训练技巧，如批量归一化（Batch Normalization，BN）、dropout、学习率调整策略等。
批量归一化是一种在每个小批量数据内对特征进行标准化的技术，能够有效地加速训练和提高模型的泛化能力。
深度学习分类
深度学习的主要分类1. 有监督的神经网络(Supervised Neural Networks)1.1. 神经网络(Artificial Neural Networks)和深度神经网络(Deep Neural Networks)追根溯源的话，神经网络的基础模型是感知机(Perceptron)，因此神经网络也可以叫做多层感知机(Multi-layer Perceptron)，简称MLP。
单层感知机叫做感机，多层感知机(MLP) 即人工神经网络(ANN)。
一般来说有1~2个隐藏层的神经网络叫做(浅层)神经网络(Shallow Neural Networks)。
随着隐藏层的增多，更深的神经网络(一般来说超过5层)就叫做深度学习(DNN)。
然而，“深度”只是一个商业概念，很多时候工业界把3层隐藏层也叫做“深度学习”。
在机器学习领域，深度(Deep)网络仅代表其有超过5~7层的隐藏层。
需要特别指出的是，卷积网络(CNN)和循环网络(RNN)一般不加Deep在名字中的原因是：它们的结构一般都较深，因此不需要特别指明深度。
想对比的，自编码器(Auto Encoder)可以是很浅的网络，也可以很深。
所以你会看到人们用Deep Auto Encoder来特别指明其深度。
应用场景：全连接的前馈深度神经网络(Fully Connected Feed Forward Neural Networks)，也就是DNN适用于大部分分类(Classification)任务，比如数字识别等。
但一般的现实场景中我们很少有那么大的数据量来支持DNN，所以纯粹的全连接网络应用性并不是很强。
1. 2. 循环神经网络(Recurrent Neural Networks)和递归神经网络(Recursive Neural Networks)虽然很多时候我们把这两种网络都叫做RNN，但事实上这两种网路的结构事实上是不同的。
而我们常常把两个网络放在一起的原因是：它们都可以处理有序列的问题，比如时间序列等。
决策树与神经网络的分类比较
决 策 树 是一 个 由 上 自下 生 成 的 过 程 每 个 内部 节 点 都 各 自 拥 有 对 应 这 一 条 分 枝 解 答 方 案 ．这 个 解 答 方 案 中 包 括 了 该 节 点
种 重 要 的数 据 分 析 形 式 ． 于提 取 描 述 重 要 数 据 类 。 过 分 类 有 段 ： 是 工 作 阶段 Ｉ 用 通 二 】 １ 神经 网 络 用 于 数 据 挖 掘 的 困 难 之 一 是 ．对 经 过 训 练 的 神 经 网络 的输 出结 果 很 难 给 出直 观 的规 则 ．许 多学 者试 图将 专 家 系
类 器 来 预 测 类 属 标 号 。在 上 面 的 ｉ 个 实 例 中 ， 产 品应 对 ” 新 有销 敏 据 售 潜 力 ” ” 销 售 潜 力 ”网 络 流 量 应 对 ” 常 ” ” 常 ”考 生倾 和 无 ： 正 和 异 ：
离 散 值 表 示 二 、 策树 与神 经 网 络 概 述 决 １ 决 策 树 方 法 、 决 策 树 是 一 种 常 Ｉ 数 据挖 掘算 法 ．它 是 从 机 器 学 习 领 域 【的 ｝ 分 在 向的 专 业 应 对 ” 业 １ 、专业 ２ … … ” 业 ｎ 这 些 类 属 可 以用 策 节 点 、 枝 和 叶 子 所 组 成 。 根 节 点 和 各 个 内部 节 点 上选 择 最 专 ”” ” 专 ”
２１ ０ ０年第 ７ 期
福
建
电
脑
５ ３
决策树 与神经 网络 的分 类 比较
吴 春 琼
（福 州英 华 职 业 学 院 福 建 福 州 ３０ １ ５ ０ ８）
【 摘
BP神经网络的数据分类
BP神经⽹络的数据分类BP 神经⽹络的数据分类——语⾳特征信号分类1. BP神经⽹络是⼀种多层前馈神经⽹络，该⽹络的主要特点是信号前向传递，误差反向传播。
在前向传递中，输⼊信号从输⼊层经隐含层逐层处理，直⾄输出层． 每⼀层的神经元状态只影响下⼀层神经元状态。
如果输出层得不到期望输出，则转⼊反向传播， 根据预测误差调整⽹络权值和阔值，从⽽使BP 神经⽹络预测输出不断逼近期望输出。
2. 语⾳特征信号识别是语⾳识别研究领域中的⼀个重要⽅⾯， ⼀般采⽤模式匹配的原理解决。
语⾳识别的运算过程为：⾸先，待识别语⾳转化为电信号后输⼊识别系统，经过预处理后⽤数学⽅法提取语⾳特征信号，提取出的语⾳特征信号可以看成该段语⾳的模式E 然后，将该段语⾳模型罔已知参考模式相⽐较，获得最佳匹配的参考模式为该段语⾳的识别结果。
3. 本代码选取了民歌、古筝、摇滚和流⾏四类不同⾳乐， ⽤BP 神经⽹络实现对这四类⾳乐的有效分类。
每段⾳乐都⽤倒谱系费⽴法提取500 组24 维语⾳特征信号。
4. BP 神经⽹络构建根据系统输⼊输出数据特点确定BP 神经⽹络的结构，由于语⾳特征输⼊信号有24 维，待分类的语⾳信号共有4类，所以BP 神经⽹络的结构为24-25-4 ，即输⼊层有24 个节点，隐含层有25 个节点，输出层有4 个节点。
BP 神经⽹络训练⽤训练数据训练BP 神经⽹络。
共有2 000 组语⾳特征信号，从中随机选择1 5 00 组数据作为训练数据训练⽹络， 5 00 组数据作为测试数据测试⽹络分类能⼒。
BP 神经⽹络分类⽤训练好的神经⽹络对测试数据所属语⾳类别进⾏分类。
算法流程图为：5. 程序实现%% 该代码为基于BP⽹络的语⾔识别%% 清空环境变量clcclear%% 训练数据预测数据提取及归⼀化%下载四类语⾳信号load data1 c1load data2 c2load data3 c3load data4 c4%四个特征信号矩阵合成⼀个矩阵data(1:500,:)=c1(1:500,:);data(501:1000,:)=c2(1:500,:);data(1001:1500,:)=c3(1:500,:);data(1501:2000,:)=c4(1:500,:);%从1到2000间随机排序k=rand(1,2000);[m,n]=sort(k);%输⼊输出数据input=data(:,2:25);output1 =data(:,1);%把输出从1维变成4维output=zeros(2000,4);for i=1:2000switch output1(i)case 1output(i,:)=[1 0 0 0];case 2output(i,:)=[0 1 0 0];case 3output(i,:)=[0 0 1 0];case 4output(i,:)=[0 0 0 1];endend%随机提取1500个样本为训练样本，500个样本为预测样本input_train=input(n(1:1500),:)';output_train=output(n(1:1500),:)';input_test=input(n(1501:2000),:)';output_test=output(n(1501:2000),:)';%输⼊数据归⼀化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);%% ⽹络结构初始化innum=24;midnum=25;outnum=4;%权值初始化w1=rands(midnum,innum);b1=rands(midnum,1);w2=rands(midnum,outnum);b2=rands(outnum,1);w2_1=w2;w2_2=w2_1;w1_1=w1;w1_2=w1_1;b1_1=b1;b1_2=b1_1;b2_1=b2;b2_2=b2_1;%学习率xite=0.1;alfa=0.01;loopNumber=10;I=zeros(1,midnum);Iout=zeros(1,midnum);FI=zeros(1,midnum);dw1=zeros(innum,midnum);db1=zeros(1,midnum);%% ⽹络训练E=zeros(1,loopNumber);for ii=1:loopNumberE(ii)=0;for i=1:1:1500%% ⽹络预测输出x=inputn(:,i);% 隐含层输出for j=1:1:midnumI(j)=inputn(:,i)'*w1(j,:)'+b1(j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));end% 输出层输出yn=w2'*Iout'+b2;%% 权值阀值修正%计算误差e=output_train(:,i)-yn;E(ii)=E(ii)+sum(abs(e));%计算权值变化率dw2=e*Iout;db2=e';for j=1:1:midnumS=1/(1+exp(-I(j)));FI(j)=S*(1-S);endfor k=1:1:innumfor j=1:1:midnumdw1(k,j)=FI(j)*x(k)*(e(1)*w2(j,1)+e(2)*w2(j,2)+e(3)*w2(j,3)+e(4)*w2(j,4)); db1(j)=FI(j)*(e(1)*w2(j,1)+e(2)*w2(j,2)+e(3)*w2(j,3)+e(4)*w2(j,4));endendw1=w1_1+xite*dw1';b1=b1_1+xite*db1';w2=w2_1+xite*dw2';b2=b2_1+xite*db2';w1_2=w1_1;w1_1=w1;w2_2=w2_1;w2_1=w2;w2_2=w2_1;w2_1=w2;b1_2=b1_1;b1_1=b1;b2_2=b2_1;b2_1=b2;endend%% 语⾳特征信号分类inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); fore=zeros(4,500);for ii=1:1for i=1:500%1500%隐含层输出for j=1:1:midnumI(j)=inputn_test(:,i)'*w1(j,:)'+b1(j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));endfore(:,i)=w2'*Iout'+b2;endend%% 结果分析%根据⽹络输出找出数据属于哪类output_fore=zeros(1,500);for i=1:500output_fore(i)=find(fore(:,i)==max(fore(:,i)));end%BP⽹络预测误差error=output_fore-output1(n(1501:2000))';%画出预测语⾳种类和实际语⾳种类的分类图figure(1)plot(output_fore,'r')hold onplot(output1(n(1501:2000))','b')legend('预测语⾳类别','实际语⾳类别')%画出误差图figure(2)plot(error)title('BP⽹络分类误差','fontsize',12)xlabel('语⾳信号','fontsize',12)ylabel('分类误差','fontsize',12)%print -dtiff -r600 1-4k=zeros(1,4);%找出判断错误的分类属于哪⼀类for i=1:500if error(i)~=0[b,c]=max(output_test(:,i));switch ccase 1k(1)=k(1)+1;case 2k(2)=k(2)+1;case 3k(3)=k(3)+1;case 4k(4)=k(4)+1;endendend%找出每类的个体和kk=zeros(1,4);for i=1:500[b,c]=max(output_test(:,i));switch ccase 1kk(1)=kk(1)+1;case 2kk(2)=kk(2)+1;case 3kk(3)=kk(3)+1;case 4case 4kk(4)=kk(4)+1; endend%正确率rightridio=(kk-k)./kk; disp('正确率')disp(rightridio);6.点击7.结果如下图。
基于卷积神经网络的图像分类与识别
基于卷积神经网络的图像分类与识别图像分类和识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
随着卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的发展和应用，图像分类和识别的准确性和效率得到了显著提高。
本文将探讨基于卷积神经网络的图像分类与识别技术。
首先，我们将介绍卷积神经网络的基本原理。
卷积神经网络是一种深度学习算法，它模仿了人脑中视觉皮层的工作方式。
卷积神经网络的核心是卷积层（Convolutional Layer），这是网络中最重要的部分。
在卷积层中，网络通过学习多个过滤器（Filter）提取图像中的特征。
这些特征可以是边缘、纹理或者更高级的结构，比如目标或物体的形状。
接下来，我们将讨论图像分类问题。
图像分类是指将输入的图像分为预定义类别中的一种。
在使用卷积神经网络进行图像分类时，我们首先需要训练网络。
训练的过程包括两个关键步骤：前向传播和反向传播。
在前向传播过程中，网络通过计算每个卷积层的输出并将其传递给下一层。
在反向传播过程中，网络根据输入和标签之间的误差来调整权重和偏置，以优化网络性能。
图像分类的一个重要问题是如何解决标签不平衡的情况。
标签不平衡指的是某些类别的训练样本数量远远大于其他类别。
为了解决这个问题，可以采用多种方法。
例如，可以对样本进行欠采样，即删除过多的样本，以平衡类别之间的数据。
另一种方法是对样本进行过采样，即增加某些类别的样本数量，以使每个类别的样本数量大致相等。
还可以采用一些特定的损失函数，如加权交叉熵损失函数，来处理标签不平衡问题。
图像识别是图像分类的进一步扩展，它的目标是识别图像中的具体对象或场景。
与图像分类相比，图像识别需要更多的类别和更复杂的任务。
卷积神经网络在图像识别中的应用已经取得了许多重要的突破。
例如，在ImageNet图像识别挑战中，使用卷积神经网络的模型超越了人类水平。
在实际应用中，基于卷积神经网络的图像分类和识别有许多重要的应用。
MATLAB神经网络分类
MATLAB神经⽹络分类注：这⾥的练习鉴于当时理解不完全，可能会有些错误，关于神经⽹络的实践可以参考我的这篇博⽂这⾥的代码只是简单的练习，不涉及代码优化，也不涉及神经⽹络优化，所以我⽤了最能体现原理的⽅式来写的代码。
激活函数⽤的是h = 1/(1+exp(-y))，其中y=sum([X Y].*w)。
代价函数⽤的是E = 1/2*(t-h)^2，其中t为⽬标值，t为1代表是该类，t为0代表不是该类。
权值更新采⽤BP算法。
⽹络1形式如下，没有隐含层，1个偏置量，输⼊直接连接输出：分类结果：代码如下：1 clear all;2 close all;3 clc;45 n=5;6 randn('seed',1);7 mu1=[00];8 S1=[0.50;900.5];10 P1=mvnrnd(mu1,S1,n);1112 mu2=[06];13 S2=[0.50;1400.5];15 P2=mvnrnd(mu2,S2,n);1617 mu3=[63];18 S3=[0.50;1900.5];20 P3=mvnrnd(mu3,S3,n);212223 P=[P1;P2;P3];24 meanP=mean(P);2526 P=[P(:,1)-meanP(1) P(:,2)-meanP(2)];2728 sigma = 5;2930 X=P(:,1);31 Y=P(:,2);32 B=rand(3*n,1);3334 w1 = rand(3*n,1);35 w2 = rand(3*n,1);36 w3 = rand(3*n,1);3738 w4 = rand(3*n,1);39 w5 = rand(3*n,1);40 w6 = rand(3*n,1);414243for i=1:3*n44 i45while14647 y1 = X(i)*w1(i) + Y(i)*w4(i) + B(i);48 y2 = X(i)*w2(i) + Y(i)*w5(i) + B(i);49 y3 = X(i)*w3(i) + Y(i)*w6(i) + B(i);5051 h1 = 1/(1+exp(-y1));52 h2 = 1/(1+exp(-y2));53 h3 = 1/(1+exp(-y3));5455 e1 = 1/2*(1 - h1)^2;56 e2 = 1/2*(1 - h2)^2;57 e3 = 1/2*(1 - h3)^2;5859if i<=n && e1<=0.000000160break;61 elseif i>n && i<=2*n && e2<0.000000162break;63 elseif i>2*n && e3<0.000000164break;65 end666768if i<=n69 w1(i) = w1(i)-sigma*(h1-1)*h1*(1-h1)*X(i);70 w2(i) = w2(i)-sigma*(h2-0)*h2*(1-h2)*X(i);71 w3(i) = w3(i)-sigma*(h3-0)*h3*(1-h3)*X(i);7273 w4(i) = w4(i)-sigma*(h1-1)*h1*(1-h1)*Y(i);74 w5(i) = w5(i)-sigma*(h2-0)*h2*(1-h2)*Y(i);75 w6(i) = w6(i)-sigma*(h3-0)*h3*(1-h3)*Y(i);7677 B(i) =B(i)- sigma*((h1-1)*h1*(1-h1)+(h2-0)*h2*(1-h2)+(h3-0)*h3*(1-h3));78 elseif i>n && i<=2*n79 w1(i) = w1(i)-sigma*(h1-0)*h1*(1-h1)*X(i);80 w2(i) = w2(i)-sigma*(h2-1)*h2*(1-h2)*X(i);81 w3(i) = w3(i)-sigma*(h3-0)*h3*(1-h3)*X(i);8283 w4(i) = w4(i)-sigma*(h1-0)*h1*(1-h1)*Y(i);84 w5(i) = w5(i)-sigma*(h2-1)*h2*(1-h2)*Y(i);85 w6(i) = w6(i)-sigma*(h3-0)*h3*(1-h3)*Y(i);8687 B(i) =B(i)- sigma*((h1-0)*h1*(1-h1)+(h2-1)*h2*(1-h2)+(h3-0)*h3*(1-h3));88else89 w1(i) = w1(i)-sigma*(h1-0)*h1*(1-h1)*X(i);90 w2(i) = w2(i)-sigma*(h2-0)*h2*(1-h2)*X(i);91 w3(i) = w3(i)-sigma*(h3-1)*h3*(1-h3)*X(i);9293 w4(i) = w4(i)-sigma*(h1-0)*h1*(1-h1)*Y(i);94 w5(i) = w5(i)-sigma*(h2-0)*h2*(1-h2)*Y(i);95 w6(i) = w6(i)-sigma*(h3-1)*h3*(1-h3)*Y(i);9697 B(i) =B(i)- sigma*((h1-0)*h1*(1-h1)+(h2-0)*h2*(1-h2)+(h3-1)*h3*(1-h3));98 end99100101 end102 end103104 plot(P(:,1),P(:,2),'o');105 hold on;106107 flag = 0;108 M=[];109for x=-8:0.3:8110for y=-8:0.3:8111112 H=[];113for i=1:3*n114 y1 = x*w1(i)+y*w4(i) +B(i);115 y2 = x*w2(i)+y*w5(i) +B(i);116 y3 = x*w3(i)+y*w6(i) +B(i);117 h1=1/(1+exp(-y1));118 h2=1/(1+exp(-y2));119 h3=1/(1+exp(-y3));120121 H=[H;h1 h2 h3];122 end123 % H1 = mean(H(1:n,1));124 % H2 = mean(H(n:2*n,2));125 % H3 = mean(H(2*n:3*n,3));126127 meanH = mean(H);128 H1 = meanH(1);129 H2 = meanH(2);130 H3= meanH(3);131if H1>H2 && H1>H3132 plot(x,y,'g.')133 elseif H2 > H1 && H2 > H3134 plot(x,y,'r.')135 elseif H3 > H1 && H3 > H2136 plot(x,y,'b.')137 end138139 end140 end⽹络2形式如下，有1个隐含层，2个偏置量：分类结果：代码如下：1 clear all;2 close all;3 clc;45 n=5;6 randn('seed',1);7 mu1=[00];8 S1=[0.50;900.5];10 P1=mvnrnd(mu1,S1,n);1112 mu2=[06];13 S2=[0.50;1400.5];15 P2=mvnrnd(mu2,S2,n);1617 mu3=[63];18 S3=[0.50;1900.5];20 P3=mvnrnd(mu3,S3,n);212223 P=[P1;P2;P3];24 meanP=mean(P);2526 P=[P(:,1)-meanP(1) P(:,2)-meanP(2)]; 2728 sigma = 5;2930 X=P(:,1);31 Y=P(:,2);3233 B1=rand(3*n,1);34 B2=rand(3*n,1);3536 w1 = rand(3*n,1);37 w2 = rand(3*n,1);3839 w3 = rand(3*n,1);40 w4 = rand(3*n,1);41 w5 = rand(3*n,1);4243for i=1:3*n44 i45while14647 y0 = X(i)*w1(i) + Y(i)*w2(i) + B1(i);48 h0 = 1/(1+exp(-y0));4950 y1 = h0*w3(i) + B2(i);51 y2 = h0*w4(i) + B2(i);52 y3 = h0*w5(i) + B2(i);5354 h1 = 1/(1+exp(-y1));55 h2 = 1/(1+exp(-y2));56 h3 = 1/(1+exp(-y3));5758 e1 = 1/2*(1 - h1)^2;59 e2 = 1/2*(1 - h2)^2;60 e3 = 1/2*(1 - h3)^2;6162if i<=n && e1<=0.000000163break;64 elseif i>n && i<=2*n && e2<0.000000165break;66 elseif i>2*n && e3<0.000000167break;68 end6970 %e171if i<=n7273 w1(i) = w1(i)- sigma*((h1-1)*h1*(1-h1)*w3(i)*h0*(1-h0)*X(i) + (h2-0)*h2*(1-h2)*w4(i)*h0*(1-h0)*X(i) + (h3-0)*h3*(1-h3)*w5(i)*h0*(1-h0)*X(i));74 w2(i) = w2(i)- sigma*((h1-1)*h1*(1-h1)*w3(i)*h0*(1-h0)*Y(i) + (h2-0)*h2*(1-h2)*w4(i)*h0*(1-h0)*Y(i) + (h3-0)*h3*(1-h3)*w5(i)*h0*(1-h0)*Y(i));75 B1(i) = B1(i)- sigma*((h1-1)*h1*(1-h1)*w3(i)*h0*(1-h0) + (h2-0)*h2*(1-h2)*w4(i)*h0*(1-h0) + (h3-0)*h3*(1-h3)*w5(i)*h0*(1-h0));7677 w3(i) = w3(i)-sigma*(h1-1)*h1*(1-h1)*h0;78 w4(i) = w4(i)-sigma*(h2-0)*h2*(1-h2)*h0;79 w5(i) = w5(i)-sigma*(h3-0)*h3*(1-h3)*h0;80 B2(i) =B2(i)- sigma*((h1-1)*h1*(1-h1)+(h2-0)*h2*(1-h2)+(h3-0)*h3*(1-h3));8182 elseif i>n && i<=2*n83 w1(i) = w1(i)-sigma*((h1-0)*h1*(1-h1)*w3(i)*h0*(1-h0)*X(i) + (h2-1)*h2*(1-h2)*w4(i)*h0*(1-h0)*X(i) + (h3-0)*h3*(1-h3)*w5(i)*h0*(1-h0)*X(i));84 w2(i) = w2(i)-sigma*((h1-0)*h1*(1-h1)*w3(i)*h0*(1-h0)*Y(i) + (h2-1)*h2*(1-h2)*w4(i)*h0*(1-h0)*Y(i) + (h3-0)*h3*(1-h3)*w5(i)*h0*(1-h0)*Y(i));85 B1(i) =B1(i)- sigma*((h1-0)*h1*(1-h1)*w3(i)*h0*(1-h0) + (h2-1)*h2*(1-h2)*w4(i)*h0*(1-h0) + (h3-0)*h3*(1-h3)*w5(i)*h0*(1-h0));8687 w3(i) = w3(i)-sigma*(h1-0)*h1*(1-h1)*h0;88 w4(i) = w4(i)-sigma*(h2-1)*h2*(1-h2)*h0;89 w5(i) = w5(i)-sigma*(h3-0)*h3*(1-h3)*h0;90 B2(i) =B2(i)- sigma*((h1-0)*h1*(1-h1)+(h2-1)*h2*(1-h2)+(h3-0)*h3*(1-h3));9192else93 w1(i) = w1(i)-sigma*((h1-0)*h1*(1-h1)*w3(i)*h0*(1-h0)*X(i) + (h2-0)*h2*(1-h2)*w4(i)*h0*(1-h0)*X(i) + (h3-1)*h3*(1-h3)*w5(i)*h0*(1-h0)*X(i));94 w2(i) = w2(i)-sigma*((h1-0)*h1*(1-h1)*w3(i)*h0*(1-h0)*Y(i) + (h2-0)*h2*(1-h2)*w4(i)*h0*(1-h0)*Y(i) + (h3-1)*h3*(1-h3)*w5(i)*h0*(1-h0)*Y(i));95 B1(i) =B1(i)- sigma*((h1-0)*h1*(1-h1)*w3(i)*h0*(1-h0) + (h2-0)*h2*(1-h2)*w4(i)*h0*(1-h0) + (h3-1)*h3*(1-h3)*w5(i)*h0*(1-h0));9697 w3(i) = w3(i)-sigma*(h1-0)*h1*(1-h1)*h0;98 w4(i) = w4(i)-sigma*(h2-0)*h2*(1-h2)*h0;99 w5(i) = w5(i)-sigma*(h3-1)*h3*(1-h3)*h0;100 B2(i) =B2(i)- sigma*((h1-0)*h1*(1-h1)+(h2-0)*h2*(1-h2)+(h3-1)*h3*(1-h3));101102 end103104105 end106 end107108109 plot(P(:,1),P(:,2),'o');110 hold on;111112 flag = 0;113 M=[];114for x=-8:0.3:8115for y=-8:0.3:8116117 H=[];118for i=1:3*n119 y0 = x*w1(i)+y*w2(i) +B1(i);120 h0=1/(1+exp(-y0));121122 y1 = h0*w3(i) + B2(i);123 y2 = h0*w4(i) + B2(i);124 y3 = h0*w5(i) + B2(i);125126 h1 =1/(1+exp(-y1));127 h2 =1/(1+exp(-y2));128 h3 =1/(1+exp(-y3));129130 H=[H;h1 h2 h3];131 end132133 meanH = mean(H);134 H1 = meanH(1);135 H2 = meanH(2);136 H3= meanH(3);137if H1>H2 && H1>H3138 plot(x,y,'g.')139 elseif H2 > H1 && H2 > H3140 plot(x,y,'r.')141 elseif H3 > H1 && H3 > H2142 plot(x,y,'b.')143 end144145 end146 end⽹络3形式如下，有2个隐含层，2个偏置量：分类结果：代码如下：1 clear all;2 close all;3 clc;45 n=5;6 randn('seed',1);7 mu1=[00];8 S1=[0.50;900.5];10 P1=mvnrnd(mu1,S1,n);1112 mu2=[06];13 S2=[0.50;1400.5];15 P2=mvnrnd(mu2,S2,n);1617 mu3=[63];18 S3=[0.50;1900.5];20 P3=mvnrnd(mu3,S3,n);212223 P=[P1;P2;P3];24 meanP=mean(P);2526 P=[P(:,1)-meanP(1) P(:,2)-meanP(2)]; 2728 sigma = 20;2930 X=P(:,1);31 Y=P(:,2);3233 B1=rand(3*n,1);34 B2=rand(3*n,1);3536 w1 = rand(3*n,1);37 w2 = rand(3*n,1);3839 w3 = rand(3*n,1);40 w4 = rand(3*n,1);4142 w5 = rand(3*n,1);43 w6 = rand(3*n,1);44 w7 = rand(3*n,1);4546 w8 = rand(3*n,1);47 w9 = rand(3*n,1);48 w10 = rand(3*n,1);4950for i=1:3*n51 i52while15354 y1 = X(i)*w1(i) + Y(i)*w3(i) + B1(i);55 y2 = X(i)*w2(i) + Y(i)*w4(i) + B1(i);5657 h1 = 1/(1+exp(-y1));58 h2 = 1/(1+exp(-y2));5960 dh1 = h1*(1-h1);61 dh2 = h2*(1-h2);6263 y3 = h1*w5(i) + h2*w8(i)+ B2(i);64 y4 = h1*w6(i) + h2*w9(i)+ B2(i);65 y5 = h1*w7(i) + h2*w10(i)+ B2(i);6667 h3 = 1/(1+exp(-y3));68 h4 = 1/(1+exp(-y4));69 h5 = 1/(1+exp(-y5));7071 dh3 = h3*(1-h3);72 dh4 = h4*(1-h4);73 dh5 = h5*(1-h5);7475 e1 = 1/2*(1 - h3)^2;76 e2 = 1/2*(1 - h4)^2;77 e3 = 1/2*(1 - h5)^2;7879if i<=n && e1<=0.000000180break;81 elseif i>n && i<=2*n && e2<0.000000182break;83 elseif i>2*n && e3<0.000000184break;85 end8687 %e188if i<=n8990 w1(i) = w1(i) -sigma * ((h3-1)*dh3*w5(i)+(h4-0)*dh4*w6(i)+(h5-0)*dh5*w7(i)) * dh1*X(i);91 w2(i) = w2(i) -sigma * ((h3-1)*dh3*w8(i)+(h4-0)*dh4*w9(i)+(h5-0)*dh5*w10(i)) * dh2*X(i);9293 w3(i) = w3(i) -sigma * ((h3-1)*dh3*w5(i)+(h4-0)*dh4*w6(i)+(h5-0)*dh5*w7(i)) * dh1*Y(i);94 w4(i) = w4(i) -sigma * ((h3-1)*dh3*w8(i)+(h4-0)*dh4*w9(i)+(h5-0)*dh5*w10(i)) * dh2*Y(i);9596 B1(i) = B1(i)- sigma*(((h3-1)*dh3*w5(i)+(h4-0)*dh4*w6(i)+(h5-0)*dh5*w7(i))*dh1+((h3-1)*dh3*w8(i)+(h4-0)*dh4*w9(i)+(h5-0)*dh5*w10(i))*dh2); 9798 w5(i) = w5(i)-sigma*(h3-1)*dh3*h1;99 w6(i) = w6(i)-sigma*(h4-0)*dh4*h1;100 w7(i) = w7(i)-sigma*(h5-0)*dh5*h1;101102 w8(i) = w8(i)-sigma*(h3-1)*dh3*h2;103 w9(i) = w9(i)-sigma*(h4-0)*dh4*h2;104 w10(i) = w10(i)-sigma*(h5-0)*dh5*h2;105106 B2(i) =B2(i)- sigma*((h3-1)*dh3+(h4-0)*dh4+(h5-0)*dh5);107108 elseif i>n && i<=2*n109 w1(i) = w1(i) -sigma * ((h3-0)*dh3*w5(i)+(h4-1)*dh4*w6(i)+(h5-0)*dh5*w7(i)) * dh1*X(i);110 w2(i) = w2(i) -sigma * ((h3-0)*dh3*w8(i)+(h4-1)*dh4*w9(i)+(h5-0)*dh5*w10(i)) * dh2*X(i);111112 w3(i) = w3(i) -sigma * ((h3-0)*dh3*w5(i)+(h4-1)*dh4*w6(i)+(h5-0)*dh5*w7(i)) * dh1*Y(i);113 w4(i) = w4(i) -sigma * ((h3-0)*dh3*w8(i)+(h4-1)*dh4*w9(i)+(h5-0)*dh5*w10(i)) * dh2*Y(i);114115 B1(i) = B1(i)- sigma*(((h3-0)*dh3*w5(i)+(h4-1)*dh4*w6(i)+(h5-0)*dh5*w7(i))*dh1+((h3-0)*dh3*w8(i)+(h4-1)*dh4*w9(i)+(h5-0)*dh5*w10(i))*dh2); 116117 w5(i) = w5(i)-sigma*(h3-0)*dh3*h1;118 w6(i) = w6(i)-sigma*(h4-1)*dh4*h1;119 w7(i) = w7(i)-sigma*(h5-0)*dh5*h1;120121 w8(i) = w8(i)-sigma*(h3-0)*dh3*h2;122 w9(i) = w9(i)-sigma*(h4-1)*dh4*h2;123 w10(i) = w10(i)-sigma*(h5-0)*dh5*h2;124125 B2(i) =B2(i)- sigma*((h3-0)*dh3+(h4-1)*dh4+(h5-0)*dh5);126127else128 w1(i) = w1(i) -sigma * ((h3-0)*dh3*w5(i)+(h4-0)*dh4*w6(i)+(h5-1)*dh5*w7(i)) * dh1*X(i);129 w2(i) = w2(i) -sigma * ((h3-0)*dh3*w8(i)+(h4-0)*dh4*w9(i)+(h5-1)*dh5*w10(i)) * dh2*X(i);130131 w3(i) = w3(i) -sigma * ((h3-0)*dh3*w5(i)+(h4-0)*dh4*w6(i)+(h5-1)*dh5*w7(i)) * dh1*Y(i);132 w4(i) = w4(i) -sigma * ((h3-0)*dh3*w8(i)+(h4-0)*dh4*w9(i)+(h5-1)*dh5*w10(i)) * dh2*Y(i);133134 B1(i) = B1(i)- sigma*(((h3-0)*dh3*w5(i)+(h4-0)*dh4*w6(i)+(h5-1)*dh5*w7(i))*dh1+((h3-0)*dh3*w8(i)+(h4-0)*dh4*w9(i)+(h5-1)*dh5*w10(i))*dh2); 135136 w5(i) = w5(i)-sigma*(h3-0)*dh3*h1;137 w6(i) = w6(i)-sigma*(h4-0)*dh4*h1;138 w7(i) = w7(i)-sigma*(h5-1)*dh5*h1;139140 w8(i) = w8(i)-sigma*(h3-0)*dh3*h2;141 w9(i) = w9(i)-sigma*(h4-0)*dh4*h2;142 w10(i) = w10(i)-sigma*(h5-1)*dh5*h2;143144 B2(i) =B2(i)- sigma*((h3-0)*dh3+(h4-0)*dh4+(h5-1)*dh5);145146 end147148149 end150 end151152153 plot(P(:,1),P(:,2),'o');154 hold on;155156 flag = 0;157 M=[];158for x=-8:0.3:8159for y=-8:0.3:8160 % x=-1;161 % y=2;162 H=[];163for i=1:3*n164 y1 = x*w1(i) + y*w3(i) + B1(i);165 y2 = x*w2(i) + y*w4(i) + B1(i);166167 h1 = 1/(1+exp(-y1));168 h2 = 1/(1+exp(-y2));169170 dh1 = h1*(1-h1);171 dh2 = h2*(1-h2);172173 y3 = h1*w5(i) + h2*w8(i)+ B2(i);174 y4 = h1*w6(i) + h2*w9(i)+ B2(i);175 y5 = h1*w7(i) + h2*w10(i)+ B2(i);176177 h3 = 1/(1+exp(-y3));178 h4 = 1/(1+exp(-y4));179 h5 = 1/(1+exp(-y5));180181 H=[H;h3 h4 h5];182 end183 % H1 = mean(H(1:n,1));184 % H2 = mean(H(n+1:2*n,2));185 % H3 = mean(H(2*n+1:3*n,3));186187 meanH = mean(H);188 H1 = meanH(1);189 H2 = meanH(2);190 H3= meanH(3);191192 M=[M;H1 H2 H3 x y];193if H1>H2 && H1>H3194 plot(x,y,'g.')195 elseif H2 > H1 && H2 > H3196 plot(x,y,'r.')197 elseif H3 > H1 && H3 > H2198 plot(x,y,'b.')199 end200201 end202 end后⾯我计划对⽹络分别使⽤softmax，权重初始化，正则化，ReLu激活函数，交叉熵代价函数与卷积的形式进⾏优化。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
神经网络分类
神经网络分类
1、BP神经网络
BP（BackPropagation）神经网络是一种神经网络学习算法。
其由输
入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。
相邻
层之间各神经元进行全连接，而每层各神经元之间无连接，网络按有教师示
教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，各神经元获得网络的输
入响应产生连接权值（Weight）。
然后按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，回到输入层。
此过程反复交替进行，直至网络的全局误差趋向给定的极小值，即完成学习的过程。
2、RBF（径向基）神经网络
径向基函数（RBF-RadialBasisFunction）神经网络是由J.Moody和
C.Darken在80年代末提出的一种神经网络，它是具有单隐层的三层前馈网络。
由于它模拟了人脑中局部调整、相互覆盖接收域（或称感受野-ReceptiveField）的神经网络结构，因此，RBF网络是一种局部逼近网络，它
能够以任意精度逼近任意连续函数，特别适合于解决分类问题。