神经网络讲解与实例1
在Matlab中实现神经网络的方法与实例
在Matlab中实现神经网络的方法与实例神经网络是一种模拟人类大脑神经系统的计算模型，它能够通过学习数据的模式和关联性来解决各种问题。
在计算机科学和人工智能领域，神经网络被广泛应用于图像识别、自然语言处理、预测等任务。
而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了一套完善的工具箱，可以方便地实现神经网络的建模和训练。
本文将介绍在Matlab中实现神经网络的方法与实例。
首先，我们会简要介绍神经网络的基本原理和结构，然后详细讲解在Matlab中如何创建并训练神经网络模型，最后通过几个实例展示神经网络在不同领域的应用。
一、神经网络的原理和结构神经网络模型由神经元和它们之间的连接构成。
每个神经元接收输入信号，并通过权重和偏置进行加权计算，然后使用激活函数对结果进行非线性变换。
这样，神经网络就能够模拟复杂的非线性关系。
常见的神经网络结构包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）和循环神经网络（Recurrent Neural Network）。
前馈神经网络是最基本的结构，信号只能向前传递，输出不对网络进行反馈；而循环神经网络具有反馈连接，可以对自身的输出进行再处理，适用于序列数据的建模。
神经网络的训练是通过最小化损失函数来优化模型的参数。
常用的训练算法包括梯度下降法和反向传播算法。
其中，梯度下降法通过计算损失函数对参数的梯度来更新参数；反向传播算法是梯度下降法在神经网络中的具体应用，通过反向计算梯度来更新网络的权重和偏置。
二、在Matlab中创建神经网络模型在Matlab中，可以通过Neural Network Toolbox来创建和训练神经网络模型。
首先，我们需要定义神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，以及每个神经元之间的连接权重。
例如，我们可以创建一个三层的前馈神经网络模型：```matlabnet = feedforwardnet([10 8]);```其中，`[10 8]`表示隐藏层的神经元数量分别为10和8。
神经网络的实际应用举例
神经网络的实际应用举例神经网络是模拟人类神经系统机制的计算模型。
它可以从大量数据中自主学习，分析和识别复杂的模式，被应用到许多领域，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。
下面介绍神经网络在实际应用中的几个典型案例：一、机器翻译机器翻译是指将一种语言的文本转换成另一种语言的文本。
以Google Translate为例，通过神经网络，将大量的双语数据进行学习和模型的训练，实现了高质量的机器翻译。
神经网络通过提取出源语言文本中的特征，转换成语义空间的向量，在目标语言中寻找最相似的向量，并根据这些向量生成目标语句。
同时，还可以实现实时的语音翻译功能。
二、人脸识别人脸识别技术在安全监控、智能家居等领域广泛使用。
以人脸识别门禁为例，首先通过摄像头捕捉到人脸图像，然后提取特征，将人脸图像转换成向量。
接着，将向量输入神经网络，通过模型识别出人脸的身份信息，最后与数据库中保存的人脸信息进行比对，从而判断身份是否匹配。
三、自动驾驶自动驾驶技术是当前人工智能技术最具代表性的一个领域。
以谷歌无人驾驶汽车为例，通过激光雷达、相机、雷达和GPS等传感器收集周围环境信息，并通过神经网络进行深度学习，实现对环境信息的感知和处理。
然后，结合交通规则和路况等条件，进行行驶决策，开展自主驾驶。
四、医疗影像分析医疗影像分析需要对大量医学图像进行处理和分析，如CT、MRI等。
因此，对于快速准确地分析疾病信息非常重要。
以肺癌识别为例，通过神经网络可以对肺部影像进行分割和预处理，提取肺结节的特征，进而诊断是否为恶性肿瘤。
综上，神经网络的实际应用非常广泛，除了上面所提到的应用领域外，还可以应用在音视频处理、推荐系统等领域，为我们带来越来越多的便捷和效率。
神经网络第一讲课文档
– 神经元有两种状态—兴奋和抑制（也不能认为神经元只能
表达或传递二值逻辑信号）
– 当神经元接收到其它神经元经由突触传来的激励信号时，多 个输入在神经元中以代数和的方式叠加。如果叠加总量超
过某个阈值，神经元就会被激发进入兴奋状态，发出 输出脉冲，并由轴突的突触传递给其它神经元。
• 脱机训练往往需要很长时间，为了获得最佳效果，常常要重复试 验多次。
• 网络收敛性的问题。
第10页，共30页。
1.3 人工神经网络的特点
– 总之，ANN是基于人类大脑的结构和功能建立起来的学 科，尽管它只是大脑的低级近似，但它的许多特点和人 类的智能特点类似，有着较强的识别能力和广泛的应用
前景。
第4页，共30页。
1.2 人工神经网络的发展
• 第一次高潮期 — 感知器模型和ANN – 1957年，计算机专家Frank Rosenblatt开始从事感知器
的研究，并制成硬件，通常被认为是最早的神经网络 模型。
– 1959年，两位电机工程师Bernard Widrow和Marcian Haff开发出一种叫作自适应线性单元的网络模型，并描
（阶跃，符号）
1 W *Pb0
Af(W *Pb) 0 W *Pb0
f
f
1
1
n
-1
n
-b
-1
无偏差阈值型激活函数
有偏差阈值型激活函数
第19页，共30页。
2.2 人工神经元模型
－线性函数
A f( W * P b ) W * P b
f
1
n
-1
无偏差线性激活函数
f
1
n
-b
-1
有偏差线性激活函数
BP神经网络实例分析
j1
a1(i)f(u1(i))=
1 1exp(u1(i))
i 1,2
同理，输出神经元
3
u2 (1) w2 (1, j)a1 ( j) j 1
1 a2 (1) 1 exp( u2 (1))
(3) 训练输出单元的权值
PS：利用输出层各神经元的误差项 2(1)和隐含层 各神经元的输出来修正权值。
PS：利用隐含层各神经元的误差项 各神经元的输入来修正权值。
1(p1)(i)
和输入层
1 (p 1 )(i)f'[u 1(i)]2 (p 1 )(1 )W 2 (p 1 )(1 ,i)
a 1(iቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ1 [a 1(i)]2 (p 1 )(1 )W 2 (p 1 )(1 ,i)
W 1 ( p 1 ) ( i ,j ) W 1 ( p ) ( i ,j ) 1 ( p 1 ) ( i ) a 0 ( p 1 ) ( j )
取激励函数
f
(x)
1 1ex
则 f'(x)(1 ee xx)2f(x)1 [f(x)]
2 ( 1 ) (t( 1 ) a 2 ( 1 )f') (u 2 ( 1 ))
( t ( 1 ) a 2 ( 1 ) e ) u x 2 ( 1 ) / p 1 ) ( e ( u x 2 ( 1 )2 p )) (
二、具体训练步骤如下：
令p=0，p为样本编号 (1) 网络初始化
给各连接权值分别赋一个区间（0，1）内的随机数，设定
误差函数E，给定计算精度值 和最大学习次数M。
W 1 w w 1 1((1 2,,1 1 ))
w 1(1,2) w 1(2,2)
w 1(1,3) w 1(2,3)
神经网络专题ppt课件
(4)Connections Science
(5)Neurocomputing
(6)Neural Computation
(7)International Journal of Neural Systems
7
3.2 神经元与网络结构
人脑大约由1012个神经元组成，而其中的每个神经元又与约102～ 104个其他神经元相连接，如此构成一个庞大而复杂的神经元网络。 神经元是大脑处理信息的基本单元，它的结构如图所示。它是以细胞 体为主体，由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞， 其形状很像一棵枯树的枝干。它主要由细胞体、树突、轴突和突触 (Synapse，又称神经键)组成。
15
4.互连网络
互连网络有局部互连和全互连 两种。 全互连网络中的每个神经元都 与其他神经元相连。 局部互连是指互连只是局部的， 有些神经元之间没有连接关系。 Hopfield 网 络 和 Boltzmann 机 属于互连网络的类型。
16
人工神经网络的学习
学习方法就是网络连接权的调整方法。 人工神经网络连接权的确定通常有两种方法：
4
5. 20世纪70年代 代表人物有Amari, Anderson, Fukushima, Grossberg, Kohonen
经过一段时间的沉寂后，研究继续进行
▪ 1972年，芬兰的T．Kohonen提出了一个与感知机等神经 网络不同的自组织映射理论(SOM)。 ▪ 1975年，福岛提出了一个自组织识别神经网络模型。 ▪ 1976年C．V．Malsburg et al发表了“地形图”的自形成
6
关于神经网络的国际交流
第一届神经网络国际会议于1987年6月21至24日在美国加州圣地亚哥 召开，标志着神经网络研究在世界范围内已形成了新的热点。
BP神经网络模型应用实例
BP神经网络模型第1节基本原理简介近年来全球性的神经网络研究热潮的再度兴起，不仅仅是因为神经科学本身取得了巨大的进展．更主要的原因在于发展新型计算机和人工智能新途径的迫切需要．迄今为止在需要人工智能解决的许多问题中，人脑远比计算机聪明的多，要开创具有智能的新一代计算机，就必须了解人脑，研究人脑神经网络系统信息处理的机制．另一方面，基于神经科学研究成果基础上发展出来的人工神经网络模型，反映了人脑功能的若干基本特性，开拓了神经网络用于计算机的新途径．它对传统的计算机结构和人工智能是一个有力的挑战，引起了各方面专家的极大关注．目前，已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。
在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。
多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。
直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络设想，如图34-1所示。
BP 算法不仅有输入层节点、输出层节点，还可有1个或多个隐含层节点。
对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输出节点，最后给出输出结果。
节点的作用的激励函数通常选取S 型函数，如Qx e x f /11)(-+=式中Q 为调整激励函数形式的Sigmoid 参数。
该算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。
在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层。
每一层神经元的状态只影响下一层神经输入层 中间层 输出层 图34-1 BP 神经网络模型元的状态。
如果输出层得不到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通道返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。
社含有n 个节点的任意网络，各节点之特性为Sigmoid 型。
BP神经网络详解与实例
(Artificial Neural Netwroks -----ANN)
-----HZAU 数模基地
引言
❖ 利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自 然、改造自然和认识自身的理想。
❖ 研究ANN目的： ❖ （1）探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律，
设计具有人类智能的计算机系统。 ❖ （2）探讨人脑的智能活动，用物化了的智能来
二、神经元与神经网络
❖ 大脑可视作为1000多亿神经元组成的神经网络
• 图3 神经元的解剖图
❖ 神经元的信息传递和处理是一种电化学活 动．树突由于电化学作用接受外界的刺激；通 过胞体内的活动体现为轴突电位，当轴突电位 达到一定的值则形成神经脉冲或动作电位；再 通过轴突末梢传递给其它的神经元．从控制论 的观点来看；这一过程可以看作一个多输入单 输出非线性系统的动态过程
输出层LC
W11 Wi1
Wij
Wiq Wpq W
… b1 Vn1
Vh1 V11
V1i bi Vhi
… Vni
V1p bp Vhp Vnp
隐含层LB V
… a1
… ah
an 输入层LA
a1k
a
k h
a
k n
基本BP网络的拓扑结构
ANN类型与功能
一般而言, ANN与经典计算方法相比并非优越, 只有当常规 方法解决不了或效果不佳时ANN方法才能显示出其优越性。尤 其对问题的机理不甚了解或不能用数学模型表示的系统,如故障 诊断、特征提取和预测等问题,ANN往往是最有利的工具。另 一方面, ANN对处理大量原始数据而不能用规则或公式描述的 问题, 表现出极大的灵活性和自适应性。
i 1
（p=1,…,P）
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
深度学习与卷积神经网络基础理论与实例分析ppt课件
目录
0 1
概述与背景
人脑视觉机理 与特征表示
0 2
0 3
卷积神经 网络
TensorFlow的 相关介绍
0 4
12
3.1 初探----LeNet框架
3.卷积神经网络-CNN
LeCun 1998年，LeCun提出LeNet，并成功应用于美国手写数字识别。测试误差小于1%。 麻雀虽小，但五脏俱全，卷积层、pooling层、全连接层，这些都是现代CNN网络的基本组件。
第三次兴起（2012年）：深度学习的兴 起，一直到现在。
• 发展基础： 数据爆炸：图像数据、文本数据、 语音数据、社交网络数据、科学计 算等 计算性能大幅提高
3
目录
0 1
概述与背景
人脑视觉机理 与特征表示
0 2
0 3
卷积神经 网络
TensorFlow的 相关介绍
0 4
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2.人脑视觉机理与特征表示
3.2 基本单元-----卷积层
3.卷积神经网络-CNN
如上图是LeNet-5，它的第一个卷积层含有6的feature map，每一个feature map对应一个卷积核，也就
对应提取了图像的一种特征。这里注意最终的feature map并不是做完卷积后的结果，然后还要加一个 非线性激活的操作，一般用ReLU函数，这个过程一般叫做detector stage。
Top Layer: the neurons respond to highly complex, abstract concepts that we would identify as different animals
输出: The network predicts what the
神经网络的实际应用举例
神经网络的实际应用举例神经网络是人工智能领域内的一个重要分支，它模拟了人脑的神经网络系统，能够通过学习实现对未知数据的处理和预测。
由于其优秀的性能，神经网络在多个领域内都得到了广泛的应用。
一、图像识别和分类神经网络在图像识别和分类领域内得到了广泛的应用。
利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)可以对图像进行预处理，加速操作速度，提高识别准确率。
例如，Facebook就利用CNN对用户上传的图片进行人脸识别和标记，以便进行搜索和分类。
二、自然语言处理自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域中的一个非常热门的分支，神经网络在其中也发挥了重要作用。
例如，利用递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)可以对文字序列进行自然语言处理，用于自动翻译、自动摘要、情感分析等多个方面。
三、金融风险预测通过神经网络算法，可以对大数据进行处理和分析，实现金融风险预测的任务。
例如，银行可以利用神经网络对信用评估、欺诈检测、贷款拖欠等风险进行监测和预测，以提高风险控制的效率。
四、医学诊断神经网络在医学领域也得到了广泛的应用。
例如，利用深度学习网络可以对医学影像数据进行预处理和分析，对各种疾病进行快速、准确的诊断并提供治疗方案。
此外，神经网络还能够对大规模生物数据进行处理和分析，例如对基因序列进行分类和预测。
五、交通指挥交通指挥也是神经网络的另一个实际应用领域。
通过车辆地理位置信息和道路交通情况的数据，利用深度学习网络实时进行交通状况的预测和调度，能够有效地减少拥堵和减少车辆等待时间。
以上就是神经网络在实际应用方面的一些典型案例。
可以看出，该技术在信息处理、机器学习、医疗等众多领域内都有着广泛的应用前景，所以未来也必将和其他技术共同推动人工智能领域的发展。
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
19
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
9
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。
神经网络原理与应用第1讲：基础知识PPT课件
1957年，心理学家Frank Rosenblatt提出了感知机模 型，它可以识别一些简单的
模式，但无法处理异或 （XOR）问题。
1974年，Paul Werbos提出 了反向传播算法，解决了感 知机模型无法学习异或问题
的问题。
2006年，加拿大多伦多大学 的Geoffrey Hinton等人提出 了深度学习的概念，开启了
权重更新是根据损失函数的梯度调整权重的过程，通过不断 地迭代优化，使神经网络逐渐接近最优解。权重更新的过程 通常使用梯度下降法或其变种进行。
03
神经网络的类型
前馈神经网络
总结词
前馈神经网络是最基本的神经网络类型，信息从输入层开始，逐层向前传递，直 至输出层。
详细描述
前馈神经网络中，每一层的神经元只接收来自前一层的输入，并输出到下一层。 这种网络结构简单，易于训练和实现，常用于模式识别、分类和回归等任务。
利用神经网络进行游戏AI的决 策和策略制定，如AlphaGo
等。
02
神经网络的基本概念
神经元模型
总结词
神经元是神经网络的基本单元，模拟 生物神经元的行为。
详细描述
神经元模型通常包括输入信号、权重 、激活函数和输出信号等部分。输入 信号通过权重进行加权求和，经过激 活函数处理后得到输出信号。
激活函数
06
神经网络的应用实例
图像识别
总结词
图像识别是神经网络应用的重要领域之一， 通过训练神经网络识别图像中的物体、人脸 等特征，可以实现高效的图像分类、目标检 测等功能。
详细描述
神经网络在图像识别领域的应用已经取得了 显著的成果。例如，卷积神经网络（CNN） 被广泛用于图像分类、目标检测和人脸识别 等任务。通过训练神经网络，可以自动提取 图像中的特征，并基于这些特征进行分类或 检测目标。这大大提高了图像识别的准确性
matlab神经网络原理与实例精解
matlab神经网络原理与实例精解Matlab神经网络原理与实例精解。
神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和工作原理的计算模型，它具有自适应、并行处理、学习能力强等特点，被广泛应用于模式识别、数据挖掘、人工智能等领域。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的神经网络工具箱，可以用于神经网络的建模、训练和应用。
神经网络的原理主要包括神经元模型、网络拓扑结构、激活函数、权值更新算法等。
在Matlab中，可以通过简单的代码实现神经网络的构建和训练。
首先，我们需要定义神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元个数，然后选择合适的激活函数和权值更新算法。
接下来，利用Matlab提供的训练函数，可以对神经网络进行训练，并通过验证集和测试集来评估网络的性能。
除了理论知识，本文还将介绍一些实际的案例，以帮助读者更好地理解神经网络在Matlab中的应用。
例如，我们可以利用Matlab实现手写数字识别的神经网络模型，通过训练和测试来验证模型的准确性。
另外，我们还可以使用Matlab进行时间序列预测、图像识别等实际问题的建模与求解，从而更深入地了解神经网络的实际应用。
在实际应用中，神经网络的性能往往受到许多因素的影响，如数据质量、网络结构、参数选择等。
因此，我们需要在实践中不断调整和优化神经网络模型，以获得更好的性能。
Matlab提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们对神经网络进行调试和优化，从而更好地满足实际问题的需求。
总之，本文将全面介绍Matlab神经网络的原理与实例，帮助读者深入理解神经网络的工作原理和在Matlab中的应用。
通过学习本文，读者可以掌握神经网络的基本原理，了解Matlab神经网络工具箱的使用方法，掌握神经网络模型的建立、训练和优化技巧，从而更好地应用神经网络解决实际问题。
希望本文能对读者有所帮助，欢迎大家阅读和交流讨论。
BP人工神经网络的基本原理模型与实例
w14
0.2+(0.9) (-0.0087)(1)=0.192
w15
-0.3+(0.9) (-0.0065)(1)=-0.306
w24
0.4+(0.9) (-0.0087)(0)=0.4
w25
0.1+(0.9) (-0.0065)(0)=0.1
w34
-0.5+(0.9) (-0.0087)(1)=-0.508
8.1人工神经网络旳基本概念
人工神经网络在本质上是由许多小旳非线性函数构成 旳大旳非线性函数，反应旳是输入变量到输出变量间旳复 杂映射关系。先给出单个人工神经网络旳一般模型描述：
8.1人工神经网络旳基本概念
先来看一种单一输入旳神经元模型 输入变量：x1 连接权重：w1 激活函数：f (·)
x1 w1
w1x1 f (·)
8.1人工神经网络旳基本概念
8.1人工神经网络旳基本概念
单极sigmoid函数
8.1人工神经网络旳基本概念
双曲函数
8.1人工神经网络旳基本概念
增长激活阈值后旳神经元模型 输入变量：x1 连接权重：w1 激活函数：f (·)
x1 w1
w1x1-θ f (·)
-1
小练习：请你算一算，当初始输入、权重和激活阈值为如下数值时，该神 经元旳净输入和输出分别是多少？
2．反向传播 反向传播时，把误差信号按原来正向传播旳通路反向
传回，并对每个隐层旳各个神经元旳权系数进行修改，以 望误差信号趋向最小。
8.2 误差反向传播(BP)神经网 络
8.2 误差反向传播(BP)神经网 络
x1 x2
x3
单元 j 6
1 w14
Err4=
MATLAB神经网络算法实例讲解【附源代码】
MA TLAB神经网络算法实例讲解【附源代码】例1 采用动量梯度下降算法训练BP 网络。
训练样本定义如下：输入矢量为p =[-1 -2 3 1-1 1 5 -3]目标矢量为t = [-1 -1 1 1]解：本例的MA TLAB 程序如下：close allclearecho onclc% NEWFF——生成一个新的前向神经网络% TRAIN——对BP 神经网络进行训练% SIM——对BP 神经网络进行仿真pause% 敲任意键开始clc% 定义训练样本% P 为输入矢量P=[-1, -2, 3, 1; -1, 1, 5, -3];% T 为目标矢量T=[-1, -1, 1, 1];pause;clc% 创建一个新的前向神经网络net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值inputW eights=net.IW{1,1}inputbias=net.b{1}% 当前网络层权值和阈值layerW eights=net.LW{2,1}layerbias=net.b{2}pauseclc% 设置训练参数net.trainParam.show = 50;net.trainParam.lr = 0.05;net.trainParam.mc = 0.9;net.trainParam.epochs = 1000;net.trainParam.goal = 1e-3;pauseclc% 调用TRAINGDM 算法训练BP 网络[net,tr]=train(net,P,T);pauseclc% 对BP 网络进行仿真A = sim(net,P)% 计算仿真误差E = T - AMSE=mse(E)pauseclcecho off例2 采用贝叶斯正则化算法提高BP 网络的推广能力。
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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．
由 yi (t) xi (t) 有： wij (t 1) wij (t) [ y j (t)xi (t)]
2. δ学习规则 （1）选择一组初始权值wij(1)； （2）计算某一输入模式对应的实际输出与期望输出的误差； （3）更新权值，阈值可视为输入恒为（－1）的一个权值；
wij (t 1) wij (t) [d j y j (t)]xi (t) 式中，η：学习因子；
i1
设 wn1 ，点积形式： y sgn(W T X )
式中，W [w1, , wn , wn1]T X [x1, , xn , 1]T
1.2.3 神经网络的学习 学习： 神经网络的最重要特征之一。
实质： 同一个训练集的样本输入输出模式反复作用于网络，网
络按照一定的训练规则自动调节神经元之间的连接强度或拓 扑结构，使实际输出满足期望的要求或者趋于稳定。
（3）具有学习和记忆能力．一个神经网络可以通过训练 学习判别事物；学习某一种规律或规则．神经网络可以 用于联想记忆．
（4）对数据的可容性大．在神经网络中可以同时使用量化 数据和质量数据（如好、中、差、及格、不及格等）．
（5）神经网络可以用大规模集成电路来实现．如美国用 256 个神经元组成的神经网络组成硬件用于识别手写体的邮政编 码．
典型的权值修b学习规则 如果神经网络中某一神经元与另一直接与其相连的神经
元同时处于兴奋状态，那么这两个神经元之间的连接强度应 该加强。
x1
w1j
x2 w2j
┇┇
i yi
xi
wij
j yj
┇
┇
┇
wnj
xn
神经元间的连接
wij (t 1) wij (t) [ y j (t) yi (t)] wij(t+1)：修正一次后的某一权值； η：学习因子，表示学习速率的比例常数； yj(t)，yi(t)：分别表示t时刻第j个和第i个神经元的状态（输出）。
n
输出为 y j f ( wij xi j )
i 1
θj：第j个神经元的阈值；
yi
wij：输入模式第i个分量与
输出层第j个神经元间的连接权。
x1
w1j
x2 w2j
┇┇
xi
wij
┇
┇
wnj
j yj
输出单元对所有输入数值加权求和，经阈值型输出函数
产生一组输出模式。
令 j w(n1) j 。取
y1
…
yM
…
…
x1
x2
…
xn
感知器结构示意图
结构特点：
* 双层（输入层、输出层）； * 两层单元之间为全互连； * 连接权值可调。
* 输出层神经元个数等于类 别数（两类问题时输出层 为一个神经元）。
设输入模式向量，X [x1, x2 , , xn ]T ，共M类。
输出层第j个神经元对应第j个模式类，
人工神经网络
(Artificial Neural Netwroks -----ANN)
1.1 人工神经网络发展概况
人工神经网络(Artificial Neural Networks，ANN)： 简 称神经网络。
模拟人脑神经细胞的工作特点： * 单元间的广泛连接； * 并行分布式的信息存贮与处理； * 自适应的学习能力等。
1.2 神经网络基本概念
1.2.1 生物神经元 1．生物神经元的结构
细胞体、树突、轴突和突触。
来自其它神经元轴突的神经末梢
树突 细胞体 细胞核
轴突
突触 神经末梢
2．生物神经元的工作机制 兴奋和抑制两种状态。 抑制状态的神经元 由树突和细胞体 接收传来的兴奋电位
输入兴奋总 量超过阈值
神经元被激发 进入兴奋状态
W j [w1 j , w2 j , , w(n1) j ]T
X [x1, x2 , , xn , 1]T
n1
有
y j f (
wij xi )
f
(W
T j
X
)
i 1
M类问题判决规则( 神经元的输出函数) 为
yj
f
(W
T j
X
)
1, 1,
若X j 若X j
1 j M
* 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。
产生输出脉冲
由突触传递给其它神经元
1.2.2 人工神经元及神经网络 人工神经元：生物神经元的简化模拟。
n维输入向量X
接收的信息
(其它神经元的输 出)
x1
w1
x2
w2
┇
┇
xn
wn
互连强度/权值 输出函数
∑ f
y
输出
作比较 的阈值
图8.2 人工神经元模型
人工神经元间的互连：信息传递路径轴突-突触-树突的简化；
dj，yj(t)：第j个神经元的期望输出与实际输出； xi(t)：第j个神经元的第i个输入。 （4）返回 (2) ，直到对所有训练模式网络输出均能满足要求。
神经网络的学习体现在：权值变化；网络结构变化。
1.3 前馈神经网络
1.3.1 感知器 感知器（Perceptron）：F．Rosenblatt于1957年提出。
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 i 1
y f (net)
(xi , wi R)
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：y sgn n wi xi
优点： (1) 较强的容错性;
(2) 很强的自适应学习能力； (3) 可将识别和若干预处理融为一体进行；
(4) 并行工作方式； (5) 对信息采用分布式记忆，具有鲁棒性。 四个发展阶段： 第一阶段：启蒙期，始于1943年。
形式神经元的数学模型提出。
第二阶段：低潮期，始于1969年。 《感知器》(Perceptions)一书出版，指出局限性 。