神经网络 nntool input和target是什么样的数据

人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。在学习或训练过程中改变突触权重值，以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。人工神经网络是一个具有学习能力的系统，可以发展知识，以致超过设计者原有的知识水平。通常，它的学习训练方式可分为两种，一种是有监督或称有导师的学习，这时利用给定的样本标准进行分类或模仿；另一种是无监督学习或称无为导师学习，这时，只规定学习方式或某些规则，则具体的学习内容随系统所处环境（即输入信号情况）而异，系统可以自动发现环境特征和规律性，具有更近似人脑的功能。神经网络就像是一个爱学习的孩子，您教她的知识她是不会忘记而且会学以致用的。我们把学习集（Learning Set）中的每个输入加到神经网络中，并告诉神经网络输出应该是什么分类。在全部学习集都运行完成之后，神经网络就根据这些例子总结出她自己的想法，到底她是怎么归纳的就是一个黑盒了。之后我们就可以把测试集（Testing Set）中的测试例子用神经网络来分别作测试，如果测试通过（比如80%或90%的正确率），那么神经网络就构建成功了。我们之后就可以用这个神经网络来判断事务的分类了。神经网络是通过对人脑的基本单元——神经元的建模和联接，探索模拟人脑神经系统功能的模型，并研制一种具有学习、联想、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统。神经网络的一个重要特性是它能够从环境中学习，并把学习的结果分布存储于网络的突触连接中。神经网络的学习是一个过程，在其所处环境的激励下，相继给网络输入一些样本模式，并按照一定的规则（学习算法）调整网络各层的权值矩阵，待网络各层权值都收敛到一定值，学习过程结束。然后我们就可以用生成的神经网络来对真实数据做分类。

卷积神经网络简介（Convolutional Neural Networks，简称CNN）卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。 K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后，更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改进认知机”，该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。 一般地，CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。此外，由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数。卷积神经网络中的每一个卷积层都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层，这种特有的两次特征提取结构减小了特征分辨率。 CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习，所以在使用CNN时，避免了显示的特征抽取，而隐式地从训练数据中进行学习；再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同，所以网络可以并行学习，这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势。卷积神经网络以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特的优越性，其布局更接近于实际的生物神经网络，权值共享降低了网络的复杂性，特别是多维输入向量的图像可以直接输入网络这一特点避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度。 1. 神经网络 首先介绍神经网络，这一步的详细可以参考资源1。简要介绍下。神经网络的每个单元如下：其对应的公式如下：其中，该单元也可以被称作是Logistic回归模型。当将多个单元组合起来并具有分层结构时，就形成了神经网络模型。下图展示了一个具有一个隐含层的神经网络。其对应的公式如下：比较类似的，可以拓展到有2,3,4,5，…个隐含层。 神经网络的训练方法也同Logistic类似，不过由于其多层性，还需要利用链式求导法则对隐含层的节点进行求导，即梯度下降+链式求导法则，专业名称为反向传播。关于训练算法，本文暂不涉及。 2 卷积神经网络 在图像处理中，往往把图像表示为像素的向量，比如一个1000×1000的图像，可以表示为一个1000000的向量。在上一节中提到的神经网络中，如果隐含层数目与输入层一样，即也是1000000时，那么输入层到隐含层的参数数据为1000000×1000000=10^12，这样就太多了，基本没法训练。所以图像处理要想练成神经网络大法，必先减少参数加快速度。就跟辟邪剑谱似的，普通人练得很挫，一旦自宫后内力变强剑法变快，就变的很牛了。 2.1 局部感知 卷积神经网络有两种神器可以降低参数数目，第一种神器叫做局部感知野。一般认为人对外界的认知是从局部到全局的，而图像的空间联系也是局部的像素联系较为紧密，而距离较远的像素相关性则较弱。因而，每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，然后在更高层将局部的信息综合起来就得到了全局的信息。网络部分连通的思想，也是受启发于生物学里面的视觉系统结构。视觉皮层的神经元就是局部接受信息的（即这些神经元只响应某些特定区域的刺激）。如下图所示：左图为全连接，右图为局部连接。在上右图中，假如每个神经元只和10×10个像素值相连，那么权值数据为1000000×100个参数，减少为原来的千分之一。而那10×10个像素值对应的10×10个参数，其实就相当于卷积操作。 2.2 参数共享 但其实这样的话参数仍然过多，那么就启动第二级神器，即权值共享。在上面的局部连接中，每个神经元都对应100个参数，一共1000000个神经元，如果这1000000个神经元的100个参数都是相等的，那么参数数目就变为100了。 怎么理解权值共享呢？我们可以这100个参数（也就是卷积操作）看成是提取特征的方式，该方式与位置无关。这其中隐含的原理则是：图像的一部分的统计特性与其他部分是一样的。这也意味着我们在这一部分学习的特征也能用在另一部分上，所以对于这个图像上的所有位置，我们都能使用同样的学习特征。 更直观一些，当从一个大尺寸图像中随机选取一小块，比如说 8×8 作为样本，并且从这个小块样本中学习到了一些特征，这时我们可以把从这个 8×8 样本中学习到的特征作为探测器，应用到这个图像的任意地方中去。特别是，我们可以用从 8×8 样本中所学习到的特征跟原本的大尺寸图像作卷积，从而对这个大尺寸图像上的任一位置获得一个不同特征的激活值。 如下图所示，展示了一个33的卷积核在55的图像上做卷积的过程。每个卷积都是一种特征提取方式，就像一个筛子，将图像中符合条件（激活值越大越符合条件）的部分筛选出来。2.3 多卷积核 上面所述只有100个参数时，表明只有1个100*100的卷积核，显然，特征提取是不充分的，我们可以添加多个卷积核，比如32个卷积核，可以学习32种特征。在有多个卷积核时，如下图所示：上图右，不同颜色表明不同的卷积核。每个卷积核都会将图像生成为另一幅图像。比如两个卷积核就可以将生成两幅图像，这两幅图像可以看做是一张图像的不同的通道。如下图所示，下图有个小错误，即将w1改为w0，w2改为w1即可。下文中仍以w1和w2称呼它们。 下图展示了在四个通道上的卷积操作，有两个卷积核，生成两个通道。其中需要注意的是，四个通道上每个通道对应一个卷积核，先将w2忽略，只看w1，那么在w1的某位置（i,j）处的值，是由四个通道上（i,j）处的卷积结果相加然后再取激活函数值得到的。所以，在上图由4个通道卷积得到2个通道的过程中，参数的数目为4×2×2×2个，其中4表示4个通道，第一个2表示生成2个通道，最后的2×2表示卷积核大小。 2.4 Down-pooling 在通过卷积获得了特征 (features) 之后，下一步我们希望利用这些特征去做分类。理论上讲，人们可以用所有提取得到的特征去训练分类器，例如 softmax 分类器，但这样做面临计算量的挑战。例如：对于一个 96X96 像素的图像，假设我们已经学习得到了400个定义在8X8输入上的特征，每一个特征和图像卷积都会得到一个 (96 u2212 8 + 1) × (96 u2212 8+ 1) = 7921 维的卷积特征，由于有 400 个特征，所以每个样例 (example) 都会得到一个 892 × 400 =3,168,400 维的卷积特征向量。学习一个拥有超过 3 百万特征输入的分类器十分不便，并且容易出现过拟合 (over-fitting)。 为了解决这个问题，首先回忆一下，我们之所以决定使用卷积后的特征是因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值(或最大值)。这些概要统计特征不仅具有低得多的维度 (相比使用所有提取得到的特征)，同时还会改善结果(不容易过拟合)。这种聚合的操作就叫做池(pooling)，有时也称为平均池化或者最大池化 (取决于计算池化的方法)。至此，卷积神经网络的基本结构和原理已经阐述完毕。 2.5 多层卷积 在实际应用中，往往使用多层卷积，然后再使用全连接层进行训练，多层卷积的目的是一层卷积学到的特征往往是局部的，层数越高，学到的特征就越全局化。 3 ImageNet-2010网络结构 ImageNetLSVRC是一个图片分类的比赛，其训练集包括127W+张图片，验证集有5W张图片，测试集有15W张图片。本文截取2010年AlexKrizhevsky的CNN结构进行说明，该结构在2010年取得冠军，top-5错误率为15.3%。值得一提的是，在今年的ImageNetLSVRC比赛中，取得冠军的GoogNet已经达到了top-5错误率6.67%。可见，深度学习的提升空间还很巨大。 下图即为Alex的CNN结构图。需要注意的是，该模型采用了2-GPU并行结构，即第1、2、4、5卷积层都是将模型参数分为2部分进行训练的。在这里，更进一步，并行结构分为数据并行与模型并行。数据并行是指在不同的GPU上，模型结构相同，但将训练数据进行切分，分别训练得到不同的模型，然后再将模型进行融合。而模型并行则是，将若干层的模型参数进行切分，不同的GPU上使用相同的数据进行训练，得到的结果直接连接作为下一层的输入。上图模型的基本参数为： 输入：224×224大小的图片，3通道 第一层卷积：5×5大小的卷积核96个，每个GPU上48个。 第一层max-pooling：2×2的核。 第二层卷积：3×3卷积核256个，每个GPU上128个。 第二层max-pooling：2×2的核。 第三层卷积：与上一层是全连接，3*3的卷积核384个。分到两个GPU上个192个。 第四层卷积：3×3的卷积核384个，两个GPU各192个。该层与上一层连接没有经过pooling层。 第五层卷积：3×3的卷积核256个，两个GPU上个128个。 第五层max-pooling：2×2的核。 第一层全连接：4096维，将第五层max-pooling的输出连接成为一个一维向量，作为该层的输入。 第二层全连接：4096维 Softmax层：输出为1000，输出的每一维都是图片属于该类别的概率。 4 DeepID网络结构 DeepID网络结构是香港中文大学的Sun Yi开发出来用来学习人脸特征的卷积神经网络。每张输入的人脸被表示为160维的向量，学习到的向量经过其他模型进行分类，在人脸验证试验上得到了97.45%的正确率，更进一步的，原作者改进了CNN，又得到了99.15%的正确率。 如下图所示，该结构与ImageNet的具体参数类似，所以只解释一下不同的部分吧。上图中的结构，在最后只有一层全连接层，然后就是softmax层了。论文中就是以该全连接层作为图像的表示。在全连接层，以第四层卷积和第三层max-pooling的输出作为全连接层的输入，这样可以学习到局部的和全局的特征。

　　度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出，基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。　　系统地论述了神经网络的基本原理、方法、技术和应用，主要内容包括：神经信息处理的基本原理、感知器、反向传播网络、自组织网络、递归网络、径向基函数网络、核函数方法、神经网络集成、模糊神经网络、概率神经网络、脉冲耦合神经网络、神经场理论、神经元集群以及神经计算机。每章末附有习题，书末附有详细的参考文献。神经网络是通过对人脑或生物神经网络的抽象和建模，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。它以脑科学和认知神经科学的研究成果为基础，拓展智能信息处理的方法，为解决复杂问题和智能控制提供有效的途径，是智能科学和计算智能的重要部分。

玖玖糖同学回答的好详细，本来还想说点什么的，看来啥都不用说了简单的说就是，规范化表示人的思维方式，模拟人的思维，可以使计算机自己进行学习和判断（但是至今任何尖端成果都不能模拟哪怕是幼儿的思维，人太伟大了！！！）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32472241 卷积神经网络，这玩意儿乍一听像是生物和数学再带点计算机技术混合起来的奇怪东西。奇怪归奇怪，不得不说，卷积神经网络是计算机视觉领域最有影响力的创造之一。 2012年是卷积神经网络崛起之年。这一年，Alex Krizhevsky带着卷积神经网络参加了ImageNet竞赛（其重要程度相当于奥运会）并一鸣惊人，将识别错误率从26%降到了15%,。从那开始，很多公司开始使用深度学习作为他们服务的核心。比如，Facebook在他们的自动标记算法中使用了它，Google在照片搜索中使用了，Amazon在商品推荐中使用，Printerst应用于为他们的家庭饲养服务提供个性化定制，而Instagram应用于他们的搜索引擎。 然而，神经网络最开始也是最多的应用领域是图像处理。那我们就挑这块来聊聊，怎样使用卷积神经网络（下面简称CNN）来进行图像分类。 图像分类是指，向机器输入一张图片，然后机器告诉我们这张图片的类别（一只猫，一条狗等等），或者如果它不确定的话，它会告诉我们属于某个类别的可能性（很可能是条狗但是我不太确定）。对我们人类来说，这件事情简单的不能再简单了，从出生起，我们就可以很快地识别周围的物体是什么。当我们看到一个场景，我们总能快速地识别出所有物体，甚至是下意识的，没有经过有意的思考。但这种能力，机器并不具有。所以我们更加要好好珍惜自己的大脑呀！ (:зゝ∠) 电脑和人看到的图片并不相同。当我们输入一张图片时，电脑得到的只是一个数组，记录着像素的信息。数组的大小由图像的清晰度和大小决定。假设我们有一张jpg格式的480 480大小的图片，那么表示它的数组便是480 480*3大小的。数组中所有数字都描述了在那个位置处的像素信息，大小在[0,255]之间。 这些数字对我们来说毫无意义，但这是电脑们可以得到的唯一的信息（也足够了）。抽象而简单的说，我们需要一个接受数组为输入，输出一个数组表示属于各个类别概率的模型。 既然问题我们已经搞明白了，现在我们得想想办法解决它。我们想让电脑做的事情是找出不同图片之间的差别，并可以识别狗狗（举个例子）的特征。 我们人类可以通过一些与众不同的特征来识别图片，比如狗狗的爪子和狗有四条腿。同样地，电脑也可以通过识别更低层次的特征（曲线，直线）来进行图像识别。电脑用卷积层识别这些特征，并通过更多层卷积层结合在一起，就可以像人类一样识别出爪子和腿之类的高层次特征，从而完成任务。这正是CNN所做的事情的大概脉络。下面，我们进行更具体的讨论。 在正式开始之前，我们先来聊聊CNN的背景故事。当你第一次听说卷积神经网络的时候，你可能就会联想到一些与神经学或者生物学有关的东西，不得不说，卷积神经网络还真的与他们有某种关系。 CNN的灵感的确来自大脑中的视觉皮层。视觉皮层某些区域中的神经元只对特定视野区域敏感。1962年，在一个Hubel与Wiesel进行的试验（ 视频 ）中，这一想法被证实并且拓展了。他们发现，一些独立的神经元只有在特定方向的边界在视野中出现时才会兴奋。比如，一些神经元在水平边出现时兴奋，而另一些只有垂直边出现时才会。并且所有这种类型的神经元都在一个柱状组织中，并且被认为有能力产生视觉。 在一个系统中，一些特定的组件发挥特定的作用（视觉皮层中的神经元寻找各自特定的特征）。这一想法应用于很多机器中，并且也是CNN背后的基本原理。 （译者注：作者没有说清楚。类比到CNN中，应是不同的卷积核寻找图像中不同的特征） 回到主题。 更详细的说，CNN的工作流程是这样的：你把一张图片传递给模型，经过一些卷积层，非线性化（激活函数），池化，以及全连层，最后得到结果。就像我们之前所说的那样，输出可以是单独的一个类型，也可以是一组属于不同类型的概率。现在，最不容易的部分来了：理解各个层的作用。 首先，你要搞清楚的是，什么样的数据输入了卷积层。就像我们之前提到的那样，输入是一个32 × 32 × 3（打个比方）的记录像素值的数组。现在，让我来解释卷积层是什么。解释卷积层最好的方法，是想象一个手电筒照在图片的左上角。让我们假设手电筒的光可以招到一个5 × 5的区域。现在，让我们想象这个手电筒照过了图片的所有区域。在机器学习术语中，这样一个手电筒被称为卷积核（或者说过滤器，神经元） (kernel, filter, neuron) 。而它照到的区域被称为感知域 (receptive field) 。卷积核同样也是一个数组（其中的数被称为权重或者参数）。很重要的一点就是卷积核的深度和输入图像的深度是一样的（这保证可它能正常工作），所以这里卷积核的大小是5 × 5 × 3。 现在，让我们拿卷积核的初始位置作为例子，它应该在图像的左上角。当卷积核扫描它的感知域（也就是这张图左上角5 × 5 × 3的区域）的时候，它会将自己保存的权重与图像中的像素值相乘（或者说，矩阵元素各自相乘，注意与矩阵乘法区分），所得的积会相加在一起（在这个位置，卷积核会得到5 × 5 × 3 = 75个积）。现在你得到了一个数字。然而，这个数字只表示了卷积核在图像左上角的情况。现在，我们重复这一过程，让卷积核扫描完整张图片，（下一步应该往右移动一格，再下一步就再往右一格，以此类推），每一个不同的位置都产生了一个数字。当扫描完整张图片以后，你会得到一组新的28 × 28 × 1的数。 （译者注：(32 - 5 + 1) × (32 - 5 + 1) × 1） 。这组数，我们称为激活图或者特征图 (activation map or feature map) 。 如果增加卷积核的数目，比如，我们现在有两个卷积核，那么我们就会得到一个28 × 28 × 2的数组。通过使用更多的卷积核，我们可以更好的保留数据的空间尺寸。 在数学层面上说，这就是卷积层所做的事情。 让我们来谈谈，从更高角度来说，卷积在做什么。每一个卷积核都可以被看做特征识别器。我所说的特征，是指直线、简单的颜色、曲线之类的东西。这些都是所有图片共有的特点。拿一个7 × 7 × 3的卷积核作为例子，它的作用是识别一种曲线。（在这一章节，简单起见，我们忽略卷积核的深度，只考虑第一层的情况）。作为一个曲线识别器，这个卷积核的结构中，曲线区域内的数字更大。（记住，卷积核是一个数组） 现在我们来直观的看看这个。举个例子，假设我们要把这张图片分类。让我们把我们手头的这个卷积核放在图片的左上角。 记住，我们要做的事情是把卷积核中的权重和输入图片中的像素值相乘。 (译者注：图中最下方应是由于很多都是0所以把0略过不写了。) 基本上，如果输入图像中有与卷积核代表的形状很相似的图形，那么所有乘积的和会很大。现在我们来看看，如果我们移动了卷积核呢？ 可以看到，得到的值小多了！这是因为感知域中没有与卷积核表示的相一致的形状。还记得吗，卷积层的输出是一张激活图。所以，在单卷积核卷积的简单情况下，假设卷积核是一个曲线识别器，那么所得的激活图会显示出哪些地方最有可能有曲线。在这个例子中，我们所得激活图的左上角的值为6600。这样大的数字表明很有可能这片区域中有一些曲线，从而导致了卷积核的激活 （译者注：也就是产生了很大的数值。） 而激活图中右上角的数值是0，因为那里没有曲线来让卷积核激活（简单来说就是输入图像的那片区域没有曲线）。 但请记住，这只是一个卷积核的情况，只有一个找出向右弯曲的曲线的卷积核。我们可以添加其他卷积核，比如识别向左弯曲的曲线的。卷积核越多，激活图的深度就越深，我们得到的关于输入图像的信息就越多。 在传统的CNN结构中，还会有其他层穿插在卷积层之间。我强烈建议有兴趣的人去阅览并理解他们。但总的来说，他们提供了非线性化，保留了数据的维度，有助于提升网络的稳定度并且抑制过拟合。一个经典的CNN结构是这样的： 网络的最后一层很重要，我们稍后会讲到它。 现在，然我们回头看看我们已经学到了什么。 我们讲到了第一层卷积层的卷积核的目的是识别特征，他们识别像曲线和边这样的低层次特征。但可以想象，如果想预测一个图片的类别，必须让网络有能力识别高层次的特征，例如手、爪子或者耳朵。让我们想想网络第一层的输出是什么。假设我们有5个5 × 5 × 3的卷积核，输入图像是32 × 32 × 3的，那么我们会得到一个28 × 28 × 5的数组。来到第二层卷积层，第一层的输出便成了第二层的输入。这有些难以可视化。第一层的输入是原始图片，可第二层的输入只是第一层产生的激活图，激活图的每一层都表示了低层次特征的出现位置。如果用一些卷积核处理它，得到的会是表示高层次特征出现的激活图。这些特征的类型可能是半圆（曲线和边的组合）或者矩形（四条边的组合）。随着卷积层的增多，到最后，你可能会得到可以识别手写字迹、粉色物体等等的卷积核。 如果，你想知道更多关于可视化卷积核的信息，可以看这篇 研究报告 ，以及这个 视频 。 还有一件事情很有趣，当网络越来越深，卷积核会有越来越大的相对于输入图像的感知域。这意味着他们有能力考虑来自输入图像的更大范围的信息（或者说，他们对一片更大的像素区域负责）。 到目前为止，我们已经识别出了那些高层次的特征吧。网络最后的画龙点睛之笔是全连层。 简单地说，这一层接受输入（来自卷积层，池化层或者激活函数都可以），并输出一个N维向量，其中，N是所有有可能的类别的总数。例如，如果你想写一个识别数字的程序，那么N就是10，因为总共有10个数字。N维向量中的每一个数字都代表了属于某个类别的概率。打个比方，如果你得到了[0 0.1 0.1 0.75 0 0 0 0 0 0.05]，这代表着这张图片是1的概率是10%，是2的概率是10%，是3的概率是75%，是9的概率5%（小贴士：你还有其他表示输出的方法，但现在我只拿softmax (译者注：一种常用于分类问题的激活函数) 来展示）。全连层的工作方式是根据上一层的输出（也就是之前提到的可以用来表示特征的激活图）来决定这张图片有可能属于哪个类别。例如，如果程序需要预测哪些图片是狗，那么全连层在接收到一个包含类似于一个爪子和四条腿的激活图时输出一个很大的值。同样的，如果要预测鸟，那么全连层会对含有翅膀和喙的激活图更感兴趣。 基本上，全连层寻找那些最符合特定类别的特征，并且具有相应的权重，来使你可以得到正确的概率。 现在让我们来说说我之前有意没有提到的神经网络的可能是最重要的一个方面。刚刚在你阅读的时候，可能会有一大堆问题想问。第一层卷积层的卷积核们是怎么知道自己该识别边还是曲线的？全连层怎么知道该找哪一种激活图？每一层中的参数是怎么确定的？机器确定参数（或者说权重）的方法叫做反向传播算法。 在讲反向传播之前，我们得回头看看一个神经网络需要什么才能工作。我们出生的时候并不知道一条狗或者一只鸟长什么样。同样的，在CNN开始之前，权重都是随机生成的。卷积核并不知道要找边还是曲线。更深的卷积层也不知道要找爪子还是喙。 等我们慢慢长大了，我们的老师和父母给我们看不同的图片，并且告诉我们那是什么（或者说，他们的类别）。这种输入一幅图像以及这幅图像所属的类别的想法，是CNN训练的基本思路。在细细讲反向传播之前，我们先假设我们有一个包含上千张不同种类的动物以及他们所属类别的训练集。 反向传播可以被分成四个不同的部分。前向传播、损失函数、反向传播和权重更新。 在前向传播的阶段，我们输入一张训练图片，并让它通过整个神经网络。对于第一个输入图像，由于所有权重都是随机生成的，网络的输出很有可能是类似于[.1 .1 .1 .1 .1 .1 .1 .1 .1 .1]的东西，一般来说并不对任一类别有偏好。具有当前权重的网络并没有能力找出低层次的特征并且总结出可能的类别。 下一步，是损失函数部分。注意，我们现在使用的是训练数据。这些数据又有图片又有类别。打个比方，第一张输入的图片是数字“3”。那么它的标签应该是[0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]。一个损失函数可以有很多定义的方法，但比较常见的是MSE（均方误差）。被定义为(实际u2212预测)22(实际u2212预测)22。 记变量L为损失函数的值。正如你想象的那样，在第一组训练图片输入的时候，损失函数的值可能非常非常高。来直观地看看这个问题。我们想到达CNN的预测与数据标签完全一样的点（这意味着我们的网络预测的很对）。为了到达那里，我们想要最小化误差。如果把这个看成一个微积分问题，那我们只要找到哪些权重与网络的误差关系最大。 这就相当于数学中的δLδWδLδW (译者注：对L关于W求导) ，其中，W是某个层的权重。现在，我们要对网络进行 反向传播 。这决定了哪些权重与误差的关系最大，并且决定了怎样调整他们来让误差减小。计算完这些导数以后，我们就来到了最后一步： 更新权重 。在这里，我们以与梯度相反的方向调整层中的权重。 学习率是一个有程序员决定的参数。一个很高的学习率意味着权重调整的幅度会很大，这可能会让模型更快的拥有一组优秀的权重。然而，一个太高的学习率可能会让调整的步伐过大，而不能精确地到达最佳点。 前向传播、损失函数、反向传播和更新权重，这四个过程是一次迭代。程序会对每一组训练图片重复这一过程（一组图片通常称为一个batch）。当对每一张图片都训练完之后，很有可能你的网络就已经训练好了，权重已经被调整的很好。 最后，为了验证CNN是否工作的很好，我们还有另一组特殊的数据。我们把这组数据中的图片输入到网络中，得到输出并和标签比较，这样就能看出网络的表现如何了。

　神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。　　生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。　　人工神经网络也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型，它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种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。人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。人工神经网络　　人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。

原文链接： http://blackblog.tech/2018/02/23/Eight-Neural-Network/ 更多干货就在我的个人博客 http://blackblog.tech 欢迎关注 刚刚入门神经网络，往往会对众多的神经网络架构感到困惑，神经网络看起来复杂多样，但是这么多架构无非也就是三类，前馈神经网络，循环网络，对称连接网络，本文将介绍四种常见的神经网络，分别是CNN，RNN，DBN，GAN。通过这四种基本的神经网络架构，我们来对神经网络进行一定的了解。 神经网络是机器学习中的一种模型，是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种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。 一般来说，神经网络的架构可以分为三类： 前馈神经网络： 这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。 循环网络： 循环网络在他们的连接图中定向了循环，这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练。他们更具有生物真实性。 循环网络的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。 循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。 对称连接网络： 对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因为它们遵守能量函数定律。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有隐藏单元的对称连接的网络被称为玻尔兹曼机。 其实之前的帖子讲过一些关于感知机的内容，这里再复述一下。 首先还是这张图 这是一个M-P神经元 一个神经元有n个输入，每一个输入对应一个权值w，神经元内会对输入与权重做乘法后求和，求和的结果与偏置做差，最终将结果放入激活函数中，由激活函数给出最后的输出，输出往往是二进制的，0 状态代表抑制，1 状态代表激活。 可以把感知机看作是 n 维实例空间中的超平面决策面，对于超平面一侧的样本，感知器输出 1，对于另一侧的实例输出 0，这个决策超平面方程是 wu22c5x=0。 那些可以被某一个超平面分割的正反样例集合称为线性可分(linearly separable)样例集合，它们就可以使用图中的感知机表示。 与、或、非问题都是线性可分的问题，使用一个有两输入的感知机能容易地表示，而异或并不是一个线性可分的问题，所以使用单层感知机是不行的，这时候就要使用多层感知机来解决疑惑问题了。 如果我们要训练一个感知机，应该怎么办呢？ 我们会从随机的权值开始，反复地应用这个感知机到每个训练样例，只要它误分类样例就修改感知机的权值。重复这个过程，直到感知机正确分类所有的样例。每一步根据感知机训练法则来修改权值，也就是修改与输入 xi 对应的权 wi，法则如下： 这里 t 是当前训练样例的目标输出，o 是感知机的输出，η 是一个正的常数称为学习速率。学习速率的作用是缓和每一步调整权的程度，它通常被设为一个小的数值（例如 0.1），而且有时会使其随着权调整次数的增加而衰减。 多层感知机，或者说是多层神经网络无非就是在输入层与输出层之间加了多个隐藏层而已，后续的CNN，DBN等神经网络只不过是将重新设计了每一层的类型。感知机可以说是神经网络的基础，后续更为复杂的神经网络都离不开最简单的感知机的模型， 谈到机器学习，我们往往还会跟上一个词语，叫做模式识别，但是真实环境中的模式识别往往会出现各种问题。比如： 图像分割：真实场景中总是掺杂着其它物体。很难判断哪些部分属于同一个对象。对象的某些部分可以隐藏在其他对象的后面。 物体光照：像素的强度被光照强烈影响。 图像变形：物体可以以各种非仿射方式变形。例如，手写也可以有一个大的圆圈或只是一个尖头。 情景支持：物体所属类别通常由它们的使用方式来定义。例如，椅子是为了让人们坐在上面而设计的，因此它们具有各种各样的物理形状。 卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征平面的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化，在网络的训练过程中卷积核将学习得到合理的权值。共享权值（卷积核）带来的直接好处是减少网络各层之间的连接，同时又降低了过拟合的风险。子采样也叫做池化（pooling），通常有均值子采样（mean pooling）和最大值子采样（max pooling）两种形式。子采样可以看作一种特殊的卷积过程。卷积和子采样大大简化了模型复杂度，减少了模型的参数。 卷积神经网络由三部分构成。第一部分是输入层。第二部分由n个卷积层和池化层的组合组成。第三部分由一个全连结的多层感知机分类器构成。 这里举AlexNet为例： ·输入：224×224大小的图片，3通道 ·第一层卷积：11×11大小的卷积核96个，每个GPU上48个。 ·第一层max-pooling：2×2的核。 ·第二层卷积：5×5卷积核256个，每个GPU上128个。 ·第二层max-pooling：2×2的核。 ·第三层卷积：与上一层是全连接，3*3的卷积核384个。分到两个GPU上个192个。 ·第四层卷积：3×3的卷积核384个，两个GPU各192个。该层与上一层连接没有经过pooling层。 ·第五层卷积：3×3的卷积核256个，两个GPU上个128个。 ·第五层max-pooling：2×2的核。 ·第一层全连接：4096维，将第五层max-pooling的输出连接成为一个一维向量，作为该层的输入。 ·第二层全连接：4096维 ·Softmax层：输出为1000，输出的每一维都是图片属于该类别的概率。 卷积神经网络在模式识别领域有着重要应用，当然这里只是对卷积神经网络做了最简单的讲解，卷积神经网络中仍然有很多知识，比如局部感受野，权值共享，多卷积核等内容，后续有机会再进行讲解。 传统的神经网络对于很多问题难以处理，比如你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。理论上，RNN能够对任何长度的序列数据进行处理。 这是一个简单的RNN的结构，可以看到隐藏层自己是可以跟自己进行连接的。 那么RNN为什么隐藏层能够看到上一刻的隐藏层的输出呢，其实我们把这个网络展开来开就很清晰了。 从上面的公式我们可以看出，循环层和全连接层的区别就是循环层多了一个权重矩阵 W。 如果反复把式2带入到式1，我们将得到： 在讲DBN之前，我们需要对DBN的基本组成单位有一定的了解，那就是RBM，受限玻尔兹曼机。 首先什么是玻尔兹曼机？ [图片上传失败...(image-d36b31-1519636788074)] 如图所示为一个玻尔兹曼机，其蓝色节点为隐层，白色节点为输入层。 玻尔兹曼机和递归神经网络相比，区别体现在以下几点： 1、递归神经网络本质是学习一个函数，因此有输入和输出层的概念，而玻尔兹曼机的用处在于学习一组数据的“内在表示”，因此其没有输出层的概念。 2、递归神经网络各节点链接为有向环，而玻尔兹曼机各节点连接成无向完全图。 而受限玻尔兹曼机是什么呢？ 最简单的来说就是加入了限制，这个限制就是将完全图变成了二分图。即由一个显层和一个隐层构成，显层与隐层的神经元之间为双向全连接。 h表示隐藏层，v表示显层 在RBM中，任意两个相连的神经元之间有一个权值w表示其连接强度，每个神经元自身有一个偏置系数b（对显层神经元）和c（对隐层神经元）来表示其自身权重。 具体的公式推导在这里就不展示了 DBN是一个概率生成模型，与传统的判别模型的神经网络相对，生成模型是建立一个观察数据和标签之间的联合分布，对P(Observation|Label)和 P(Label|Observation)都做了评估，而判别模型仅仅而已评估了后者，也就是P(Label|Observation)。 DBN由多个限制玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines）层组成，一个典型的神经网络类型如图所示。这些网络被“限制”为一个可视层和一个隐层，层间存在连接，但层内的单元间不存在连接。隐层单元被训练去捕捉在可视层表现出来的高阶数据的相关性。 生成对抗网络其实在之前的帖子中做过讲解，这里在说明一下。 生成对抗网络的目标在于生成，我们传统的网络结构往往都是判别模型，即判断一个样本的真实性。而生成模型能够根据所提供的样本生成类似的新样本，注意这些样本是由计算机学习而来的。 GAN一般由两个网络组成，生成模型网络，判别模型网络。 生成模型 G 捕捉样本数据的分布，用服从某一分布（均匀分布，高斯分布等）的噪声 z 生成一个类似真实训练数据的样本，追求效果是越像真实样本越好；判别模型 D 是一个二分类器，估计一个样本来自于训练数据（而非生成数据）的概率，如果样本来自于真实的训练数据，D 输出大概率，否则，D 输出小概率。 举个例子：生成网络 G 好比假币制造团伙，专门制造假币，判别网络 D 好比警察，专门检测使用的货币是真币还是假币，G 的目标是想方设法生成和真币一样的货币，使得 D 判别不出来，D 的目标是想方设法检测出来 G 生成的假币。 传统的判别网络： 生成对抗网络： 下面展示一个cDCGAN的例子（前面帖子中写过的） 生成网络 判别网络 最终结果，使用MNIST作为初始样本，通过学习后生成的数字，可以看到学习的效果还是不错的。 本文非常简单的介绍了四种神经网络的架构，CNN，RNN，DBN，GAN。当然也仅仅是简单的介绍，并没有深层次讲解其内涵。这四种神经网络的架构十分常见，应用也十分广泛。当然关于神经网络的知识，不可能几篇帖子就讲解完，这里知识讲解一些基础知识，帮助大家快速入（zhuang）门（bi）。后面的帖子将对深度自动编码器，Hopfield 网络长短期记忆网络（LSTM）进行讲解。

直接简单介绍神经网络算法神经元：它是神经网络的基本单元。神经元先获得输入，然后执行某些数学运算后，再产生一个输出。神经元内输入 经历了3步数学运算， 先将两个输入乘以 权重 ： 权重 指某一因素或指标相对于某一事物的重要程度，其不同于一般的比重，体现的不仅仅是某一因素或指标所占的百分比，强调的是因素或指标的相对重要程度 x1→x1 × w1 x2→x2 × w2 把两个结果相加，加上一个 偏置 ： （x1 × w1）+（x2 × w2）+ b 最后将它们经过 激活函数 处理得到输出： y = f(x1 × w1 + x2 × w2 + b) 激活函数 的作用是将无限制的输入转换为可预测形式的输出。一种常用的激活函数是 sigmoid函数 sigmoid函数的输出 介于0和1，我们可以理解为它把 (u2212∞,+∞) 范围内的数压缩到 (0, 1)以内。正值越大输出越接近1，负向数值越大输出越接近0。神经网络： 神经网络就是把一堆神经元连接在一起 隐藏层 是夹在输入输入层和输出层之间的部分，一个神经网络可以有多个隐藏层。 前馈 是指神经元的输入向前传递获得输出的过程训练神经网络 ，其实这就是一个优化的过程，将损失最小化 损失 是判断训练神经网络的一个标准 可用 均方误差 定义损失 均方误差 是反映 估计量 与 被估计量 之间差异程度的一种度量。设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量，(θ-t)2的 数学期望 ，称为估计量t的 均方误差 。它等于σ2+b2，其中σ2与b分别是t的 方差 与 偏倚 。 预测值 是由一系列网络权重和偏置计算出来的值 反向传播 是指向后计算偏导数的系统 正向传播算法 是由前往后进行的一个算法

神经网络是智能控制技术的主要分支之一。本书的主要内容有：神经网络的概念，神经网络的分类与学习方法，前向神经网络模型及其算法，改进的BP网络及其控制、辨识建模，基于遗传算法的神经网络，基于模糊理论的神经网络，RBF网络及其在混沌背景下对微弱信号的测量与控制，反馈网络，Hopfield网络及其在字符识别中的应用，支持向量机及其故障诊断，小波神经网络及其在控制与辨识中的应用。本书内容全面，重点突出，以讲明基本概念和方法为主，尽量减少繁琐的数学推导，并给出一些结合工程应用的例题。本书附有光盘，其中包括结合各章节内容所开发的30多个源程序，可直接在MATLAB界面下运行，此外，还包括用Authorware和Flash软件制作的动画课件。本书既可作为自动化和电气自动化专业及相关专业的研究生教材，也可供机电类工程技术人员选用，还可作为有兴趣的读者自学与应用的参考书。

第1章引言1.1　自动控制理论的发展历程1.2　智能控制概况1.2.1　智能控制的发展简况1.2.2　智能控制的几个重要分支1.3　模糊控制1.3.1　模糊控制解决的问题1.3.2　模糊控制的发展简史1.3.3　模糊控制的特点及展望思考与练习题第2章模糊控制的数学基础2.1　清晰向模糊的转换2.1.1　经典集合的基本概念2.1.2　模糊集合2.2　隶属函数2.2.1　确定隶属函数的基本方法2.2.2　常用隶属函数2.3　F集合的运算2.3.1　F集合的基本运算2.3.2 模糊集合的基本运算规律2.3.3　F集合运算的其他定义2.4　模糊关系及其运算2.4.1　经典关系2.4.2　模糊关系2.4.3　模糊关系的运算2.4.4　F关系的合成2.5　模糊向清晰的转换2.5.1　模糊集合的截集2.5.2　模糊关系矩阵的截矩阵2.5.3　模糊集合转化为数值的常用方法思考与练习题第3章模糊控制的逻辑学基础3.1　二值逻辑简介3.1.1　判断3.1.2　推理3.2　自然语言的模糊集合表示3.2.1　一些自然词语的F集合表示3.2.2　模糊算子3.3　模糊逻辑和近似推理3.3.1　模糊命题3.3.2　常用的两种基本模糊条件语句3.3.3　近似推理及其合成法则3.4　T—S型模糊推理3.4.1　双输入、单输出系统的T—S型模糊推理模型3.4.2　MISO系统的T-S模型思考与练习题第4章模糊控制器的设计4.1　模糊控制系统的基本组成4.1.1　从传统控制系统到模糊控制系统4.1.2　模糊控制器的结构4.2　Mamclani型模糊控制器的设计4.2.1　Mamclani型模糊控制器的基本组成4.2.2　量化因子和比例因子4.2.3　模糊化和清晰化4.2.4　模糊控制规则4.2.5　模糊自动洗衣机的设计4.3　T—S型模糊控制器的设计4.3.1　T—S型模糊模型4.3.2　T—S型模糊系统设计要点4.4　F控制器和PID控制器的结合4.4.1　F—PID复合控制器4.4.2　F—PID复合控制器的其他形式4.4.3　用模糊控制器调节PID控制器的参数思考与练习题第5章模糊控制系统的MATLAB仿真5.1　Simulink仿真入门5.1.1　MATLAB中的仿真模块库5.1.2　仿真模型图的构建5.1.3　动态系统的Simulink仿真5.2　模糊推理系统的设计与仿真5.2.1　模糊推理系统的图形用户界面简介5.2.2　模糊推理系统编辑器5.2.3　隶属函数编辑器5.2.4　模糊规则编辑器5.2.5　模糊规则观测窗5.2.6　FIS输出量曲面观测窗5.2.7　用GUI设计Mamclani型模糊系统举例5.2.8　用GUI设计Sugeno型模糊系统举例5.3　模糊控制系统的设计与仿真5.3.1　FIS与Simulink的连接5.3.2　构建模糊控制系统的仿真模型图5.3.3　通过仿真对系统进行分析思考与练习题第6章神经网络在模糊控制中的应用6.1　神经网络的基本原理6.1.1　神经网络发展历史6.1.2　神经元的生理结构6.1.3　神经元的数学模型6.1.4　人工神经网络模型6.1.5　神经网络模型的学习方法6.1.6　BP型神经网络原理简介6.2　神经模糊控制6.3　用自适应神经模糊系统建立FIS6.3.1　ANFIS图形用户界面简介6.3.2　用Anfis建立FIS的步骤6.3.3　用Anfis建立FIS举例思考与练习题参考文献……

神经网络本质上就是非线性的模型，利用干这个模型可以实现各种未知模型的逼近。至于学习和工作原理，给你举个简单例子：假设已知两个点，我们都知道两个点可以确定一条直线，那如果用模型该怎么表达呢？先假设y=ax+b,x是输入，y是输出，a和b是未知数，需要通过已知的两个点的数据算出来的，将两个点带入则可以计算出来a和b，这个过程相当于神经网络的学习。当确定了a和b后，现在如果给出来一个x，就可以计算出来一个确定的y，相当于神经网络的工作。只不过神经网络一般的模型都是非线性的，基本原理与上面描述相似。

在汽车的设计过程中得到了应用，可以让汽车的操作变得更加灵敏，在汽车的操作过程中得到了应用，在汽车的行驶过程中得到了应用，在汽车的检测过程中也得到了应用，在汽车的维修过程中也得到了应用。

我现在做的毕业设计是数据融合 用了最小二乘法也就是你所说的多元线性回归和神经网络

Hinton发明了一种计算神经网络参数的快速算法 1. 简介神经网络模型的优化一直是深度学习领域的热门话题。在过去，计算神经网络参数一直是一个耗时极大的问题。然而，Hinton发明了一种快速算法，有效地解决了这个问题，这项技术大大提高了深度神经网络的训练速度，进一步推动了深度学习的发展。2. Hinton快速算法原理Hinton快速算法又被称为“反向传播算法”。其基本原理是通过链式法则来计算神经网络模型中每层的权重和偏置项的梯度。该算法利用了模型中复合函数的结构，从输出端向输入端不断更新权重和偏置项的值，使得误差不断减小，最终得到最优的参数值。3. 计算效率的提升Hinton快速算法的出现，大大提高了计算深度神经网络参数的效率和速度。相对于传统的计算方法，Hinton快速算法可以减少大量的计算量，同时还可以避免梯度消失或梯度爆炸的问题，使得模型的训练过程更加稳定和可靠。4. 应用场景Hinton快速算法被广泛应用于深度学习领域的各种任务，比如图像识别、语音识别、自然语言处理等。在这些任务中，深度神经网络模型需要大量的参数和计算，Hinton快速算法的高效计算能力可以有效地减少计算时间和资源，提高模型的性能和效果。5. 结论总之，Hinton发明的快速算法在深度学习领域的应用前景非常广阔。它的出现极大地提高了深度神经网络的训练效率和精度，为各种深度学习应用提供了更为可靠和稳定的技术支持。

20 世纪五、六u2f17年代，科学家 Frank Rosenblatt其受到 Warren McCulloch 和 Walter Pitts早期的u2f2f作的影响，发明了感知机（Perceptrons）。 u2f00个感知器接受u2f0f个u2f06进制输u2f0a， ，并产u2f63u2f00个u2f06进制输出： 如上图所示的感知机有三个输u2f0a： 。通常可以有更多或更少输u2f0a。 我们再引u2f0a权重： ，衡量输入对输出的重要性。感知机的输出为0 或者 1，则由分配权重后的总和 u2f29于等于或者u2f24于阈值决定。和权重u2f00样，阈值（threshold）是u2f00个实数，u2f00个神经元的参数。u2f64更精确的代数形式如下： 给三个因素设置权重来作出决定： 可以把这三个因素对应地u2f64u2f06进制变量 来表u2f70。例如，如果天u2f53好，我们把 ，如果不好， 。类似地，如果你的朋友陪你去， ，否则 。 也类似。 这三个对于可能对你来说，“电影好不好看”对你来说最重要，而天气显得不是那么的重要。所以你会这样分配权值： ，然后定义阈值threshold=5。 现在，你可以使u2f64感知器来给这种决策建u2f74数学模型。 例如： 随着权重和阈值的变化，你可以得到不同的决策模型。很明显，感知机不是u2f08做出决策使u2f64的全部模型。但是这个例u2f26说明了u2f00个感知机如何能权衡不同的依据来决策。这看上去也可以u2f24致解释u2f00个感知机u2f79络有时确实能够做出一些不错的决定。 现在我们队上面的结构做一点变化，令b=-threshold，即把阈值移到不等号左边，变成偏置， 那么感知器的规则可以重写为: 引u2f0a偏置只是我们描述感知器的u2f00个很u2f29的变动，但是我们后u2faf会看到它引导更进u2f00步的符号简化。因此，我们不再u2f64阈值，u2f7d总是使u2f64偏置。 感知机是首个可以学习的人工神经网络，它的出现引起的神经网络的第一层高潮。需要指出的是，感知机只能做简单的线性分类任务，而且Minsky在1969年出版的《Perceptron》书中，证明了感知机对XOR（异或）这样的问题都无法解决。但是感知机的提出，对神经网络的发展是具有重要意义的。 通过上面的感知机的观察我们发现一个问题，每个感知机的输出只有0和1，这就意味着有时我们只是在单个感知机上稍微修改了一点点权值w或者偏置b，就可能造成最终输出完全的反转。也就是说，感知机的输出是一个阶跃函数。如下图所示，在0附近的时候，输出的变化是非常明显的，而在远离0的地方，我们可能调整好久参数也不会发生输出的变化。 这样阶跃的跳变并不是我们想要的，我们需要的是当我们队权值w或者偏置b做出微小的调整后，输出也相应的发生微小的改变。这同时也意味值我们的输出不再只是0和1，还可以输出小数。由此我们引入了S型神经元。 S型神经元使用 S 型函数，也叫Sigmoid function函数，我们用它作为激活函数。其表达式如下： 图像如下图所示： 利u2f64实际的 σ 函数，我们得到u2f00个，就像上u2faf说明的，平滑的感知器。 σ 函数的平滑特性，正是关键因素，u2f7d不是其细部形式。 σ 的平滑意味着权重和偏置的微u2f29变化，即 u2206w 和 u2206b，会从神经元产u2f63u2f00个微u2f29的输出变化 u2206output。实际上，微积分告诉我们 u2206output 可以很好地近似表u2f70为： 上面的式子是u2f00个反映权重、偏置变化和输出变化的线性函数。这u2f00线性使得我们可以通过选择权重和偏置的微u2f29变化来达到输出的微u2f29变化。所以当 S 型神经元和感知器本质上是相同的，但S型神经元在计算处理如何变化权重和偏置来使输出变化的时候会更加容易。 有了对S型神经元的了解，我们就可以介绍神经网络的基本结构了。具体如下： 在u2f79络中最左边的称为输u2f0a层，其中的神经元称为输u2f0a神经元。最右边的，即输出层包含有输出神经元，在图中，输出层只有u2f00个神经元。中间层，既然这层中的神经元既不是输u2f0a也不是输出，则被称为隐藏层。 这就是神经网络的基本结构，随着后面的发展神经网络的层数也随之不断增加和复杂。 我们回顾一下神经网络发展的历程。神经网络的发展历史曲折荡漾，既有被人捧上天的时刻，也有摔落在街头无人问津的时段，中间经历了数次大起大落。 从单层神经网络（感知机）开始，到包含一个隐藏层的两层神经网络，再到多层的深度神经网络，一共有三次兴起过程。详见下图。 我们希望有u2f00个算法，能让我们找到权重和偏置，以u2f84于u2f79络的输出 y(x) 能够拟合所有的 训练输u2f0a x。为了量化我们如何实现这个u2f6c标，我们定义u2f00个代价函数： 这u2fa5 w 表u2f70所有的u2f79络中权重的集合， b 是所有的偏置， n 是训练输u2f0a数据的个数， a 是表u2f70当输u2f0a为 x 时输出的向量，求和则是在总的训练输u2f0a x 上进u2f8f的。当然，输出 a 取决于 x, w和 b，但是为了保持符号的简洁性，我没有明确地指出这种依赖关系。符号 ∥v∥ 是指向量 v 的模。我们把 C 称为u2f06次代价函数；有时也称被称为均u2f45误差或者 MSE。观察u2f06次代价函数的形式我们可以看到 C(w, b) 是u2fae负的，因为求和公式中的每u2f00项都是u2fae负的。此外，代价函数 C(w,b)的值相当u2f29，即 C(w; b) ≈ 0，精确地说，是当对于所有的训练输u2f0a x， y(x) 接近于输出 a 时。因 此如果我们的学习算法能找到合适的权重和偏置，使得 C(w; b) ≈ 0，它就能很好地u2f2f作。相反，当 C(w; b) 很u2f24时就不怎么好了，那意味着对于u2f24量地输u2f0a， y(x) 与输出 a 相差很u2f24。因此我们的训练算法的u2f6c的，是最u2f29化权重和偏置的代价函数 C(w; b)。换句话说，我们想要找到u2f00系列能让代价尽可能u2f29的权重和偏置。我们将采u2f64称为梯度下降的算法来达到这个u2f6c的。 下面我们将代价函数简化为C(v)。它可以是任意的多元实值函数， 。 注意我们u2f64 v 代替了 w 和 b 以强调它可能是任意的函数，我们现在先不局限于神经u2f79络的环境。 为了使问题更加简单我们先考虑两个变量的情况，想象 C 是u2f00个只有两个变量 和 的函数，我们的目的是找到 和 使得C最小。 如上图所示，我们的目的就是找到局部最小值。对于这样的一个问题，一种方法就是通过微积分的方法来解决，我们可以通过计算导数来求解C的极值点。但是对于神经网络来说，我们往往面对的是非常道的权值和偏置，也就是说v的维数不只是两维，有可能是亿万维的。对于一个高维的函数C(v)求导数几乎是不可能的。 在这种情况下，有人提出了一个有趣的算法。想象一下一个小球从山顶滚下山谷的过程， 我们的u2f47常经验告诉我们这个球最终会滚到u2f95底。我们先暂时忽略相关的物理定理， 对球体的u2f81眼观察是为了激发我们的想象u2f7d不是束缚我们的思维。因此与其陷进物理学u2fa5凌乱的细节，不如我们就这样问u2f83u2f30：如果我们扮演u2f00天的上帝，能够构造u2f83u2f30的物理定律，能够u2f40配球体可以如何滚动，那么我们将会采取什么样的运动学定律来让球体能够总是滚落到u2f95底呢？ 为了更精确地描述这个问题，让我们思考u2f00下，当我们在 和 u2f45向分别将球体移动u2f00个很u2f29的量，即 u2206 和 u2206 时，球体将会发u2f63什么情况。微积分告诉我们 C 将会有如下变化： 也可以用向量表示为 现在我们的问题就转换为不断寻找一个小于0的u2206C，使得C+u2206C不断变小。 假设我们选取： 这u2fa5的 η 是个很u2f29的正数（称为学习速率），于是 由于 ∥u2207C∥2 ≥ 0，这保证了 u2206C ≤ 0，即，如果我们按照上述u2f45程的规则去改变 v，那么 C 会u2f00直减u2f29，不会增加。 所以我们可以通过不断改变v来C的值不断下降，是小球滚到最低点。 总结u2f00下，梯度下降算法u2f2f作的u2f45式就是重复计算梯度 u2207C，然后沿着相反的u2f45向移动，沿着u2f2du2f95“滚落”。我们可以想象它像这样： 为了使梯度下降能够正确地运u2f8f，我们需要选择合适的学习速率η，确保C不断减少，直到找到最小值。 知道了两个变量的函数 C 的梯度下降方法，我们可以很容易的把它推广到多维。我们假设 C 是u2f00个有 m 个变量 的多元函数。 u2206C 将会变为： 其中， u2207C为 u2206v为： 更新规则为： 在回到神经网络中，w和b的更新规则为： 前面提到神经u2f79络如何使u2f64梯度下降算法来学习他们u2f83u2f9d的权重和偏置。但是，这u2fa5还留下了u2f00个问题：我们并没有讨论如何计算代价函数的梯度。这里就需要用到一个非常重要的算法：反向传播算法（backpropagation）。 反向传播算法的启示是数学中的链式法则。 四个方程： 输出层误差方程： 当前层误差方程： 误差方程关于偏置的关系： 误差方程关于权值的关系 算法描述： 检视这个算法，你可以看到为何它被称作反向传播。我们从最后u2f00层开始向后计算误差向量δ。这看起来有点奇怪，为何要从后u2faf开始。但是如果你认真思考反向传播的证明，这种反向移动其实是代价函数是u2f79络输出的函数的结果。为了理解代价随前u2faf层的权重和偏置变化的规律，我们需要重复作u2f64链式法则，反向地获得需要的表达式。 参考链接： http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

bp神经网络是有监督。BP神经网络是最基础的神经网络，其输出结果采用前向传播，误差采用反向（Back Propagation）传播方式进行。BP神经网络是有监督学习，不妨想象这么一个应用场景：输入数据是很多银行用户的年龄、职业、收入等，输出数据是该用户借钱后是否还贷。作为银行风控部门的负责人，你希望建立一个神经网络模型，从银行多年的用户数据中学习针对银行客户的风控模型，以此判定每个人的信用，并决定是否放贷。基本原理人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统，人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播（简称误差反传）训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。

labview神经网络和模糊区别是基本原理和应用场景：1、神经网络是一种模拟大脑神经系统的计算模型，通过模拟神经元之间的相互作用来实现信息处理和学习。在LabVIEW中，神经网络可以用于分类、回归、聚类等任务，例如可以利用神经网络对一组数据进行分类，将数据划分到不同的类别中。2、而模糊逻辑是一种基于模糊数学理论的推理方法，可以处理不确定或模糊的信息和语言性规则。在LabVIEW中，模糊可以用于控制系统的设计和优化，例如可以利用模糊控制器控制温度、湿度等变量，使其保持在一个稳定的范围内。

《智能问答与深度学习》ChatoperaCEO王海良著，对学习智能问答的朋友很有用！强烈推荐！

Deep learning实际上同时推动了很多领域的发展。一个我所知道的例子是自然语言处理NLP中词向量（Word Embedding）方法对传统语言模型的提升[1]；而且我相信，deep learning还会进一步推动更多AI领域的发展。当然，深度学习DeepLearning最为人所关注也表现最明显的，就是使语音、图像识别获得了长足的进步。其实有的同学已经回答得很漂亮了，只是我忍不住再谈谈自己的理解，抛砖引玉，大家共同讨论。本着读书人简单问题复杂化……啊呸，是论证完整化的标准，我觉得可以从以下三点递进地解决题主的疑问：1. 为什么深度学习突然间火起来了？2. 为什么深度学习会应用到语音识别和图像识别中？3. 为什么深度学习能成功地应用到语音、图像识别中，取得突破？为了让更多对深度学习感兴趣的朋友看懂，下面我尽可能地用简单的语言来阐述下我的看法（叙述中假设你已经大致知道什么是深度学习和神经网络，了解神经网络的基本原理，顺便认为你已经浏览了其他答案）：==============================我是分割线============================1.为什么深度学习突然间火起来了？谈到这个问题，如果在五六年之前，很多人肯定会说是因为Hinton在Science上的那篇论文“Reducing the dimensionality ofdata with neural networks”。虽然神经网络“号称”自己可以拟合任何函数，并且可以模拟人脑的运作形式，但是这一切都是建立在神经网络足够深足够大的基础上。没有了规模，浅层的神经网络啥都达不到。而人们发现，优化多层神经网络是一个高度非凸的问题，当网络层数太多了之后，训练就难以收敛，或者只能收敛到一个次优的局部最优解，性能反而还不如一两层的浅模型。这个严重的问题直接导致了神经网络方法的上一次衰败。在2006年Hinton的那篇文章中，他提出了利用RBM预训练的方法，即用特定结构将网络先初始化到一个差不多“好”的程度，再回到传统的训练方法（反向传播BP）。这样得到的深度网络似乎就能达到一个不错的结果，从一定程度上解决了之前网络“深不了”的问题。在这个框架下，深度学习重新得到了人们重视，一批新方法被发明出来（Denoise Autoencoder，Dropout，ReLU……），都让神经网络有了前所未有的“更深”的可能。但是我们现在再回过头来看这个问题，我们应该加入两个甚至更加关键的元素：大数据和高性能计算在如今的互联网时代，近十年来数据量的积累是爆炸式的。几年后人们发现，只要有足够多的数据，即便不做预训练，也能使深层网络得到非常好的结果。而针对卷积神经网络CNN或者LSTM来说，预训练本身也不像全连接那么好做了。一个技术不能很大地提升性能，还需要researcher辛辛苦苦想算法，需要程序员辛辛苦苦写代码，你说谁干呢……现在的语音识别或图像识别系统，如果拥有大量的训练样本，基本都是没有预训练步骤的。而高性能计算是与大数据相辅相成的，想象你有好多好多数据（百万幅图片，上万小时语音），但是计算速度跟不上，训练一个网络需要好几年（做机器学习的人应该知道这个完全没有夸张吧），那这个研究也完全不必要做了吧？这也是为什么有人认为神经网络火起来完全是因为GPU使得计算方法更快更好了。从这个意义上，GPU并行计算的发展确实极大推动了深度学习的普及。有大数据和高性能计算打下最坚实的基础，人的聪明才智是无穷无尽的。那些笃信深度学习的学者们使用了各种各样的算法激发深度学习的潜能，比如微软的残差学习[2]。否则，再多的数据也不能把传统的神经网络训练到152层啊。

一、Kohonen模型概述1981年芬兰赫尔辛基大学Kohonen教授提出了一个比较完整的，分类性能较好的自组织特征影射(Self-Organizing Feature Map)人工神经网络(简称SOM网络)方案。这种网络也称为Kohonen特征影射网络。这种网络模拟大脑神经系统自组织特征影射功能，它是一种竞争式学习网络，在学习中能无监督地进行自组织学习。二、Hohonen模型原理1.概述SOM网络由输入层和竞争层组成。输入层神经元数为N，竞争层由M=R×C神经元组成，构成一个二维平面阵列或一个一维阵列(R=1)。输入层和竞争层之间实现全互连接。SOM网络的基本思想是网络竞争层各神经元竞争对输入模式的响应机会，最后仅有一个神经元成为竞争的胜者，并对那些与获胜神经元有关的各连接权朝着更有利于它竞争的方向调整，这一获胜神经元就表示对输入模式的分类。SOM算法是一种无教师示教的聚类方法，它能将任意输入模式在输出层映射成一维或二维离散图形，并保持其拓扑结构不变。即在无教师的情况下，通过对输入模式的自组织学习，在竞争层将分类结果表示出来。此外，网络通过对输入模式的反复学习，可以使连接权矢量空间分布密度与输入模式的概率分布趋于一致，即连接权矢量空间分布能反映输入模式的统计特征。2.网络权值初始化因为网络输入很可能出现在中间区，因此，如果竞争层的初始权值选择在输入空间的中间区，则其学习效果会更加有效。3.邻域距离矩阵SOM网络中的神经元可以按任何方式排列，这种排列可以用表示同一层神经元间的Manhattan距离的邻域距离矩阵D来描述，而两神经元的Manhattan距离是指神经元坐标相减后的矢量中，其元素绝对值之和。4.Kohonen竞争学习规则设SOM网络的输入模式为Xp=( ， ，…， )，p=1，2.…，P。竞争层神经元的输出值为Yj(j=1，2，…，M)，竞争层神经元j与输入层神经元之间的连接权矢量为Wj=(wj1，wj2，…，wjN)，j=1，2，…，M。Kohonen网络自组织学习过程包括两个部分：一是选择最佳匹配神经元，二是权矢量自适应变化的更新过程。确定输入模式Xp与连接权矢量Wj的最佳匹配的评价函数是两个矢量的欧氏距离最小，即 ，j=1，2，…，M，]]<![CDATA[找出最小距离dg，确定获胜神经元g。dg=mjin(dj)，j=1，2，…，M。求输入模式Xp在竞争层的获胜神经元g及其在邻域距离nd内的神经元的输出。中国矿产资源评价新技术与评价新模型dgm为邻域距离矩阵D的元素，为竞争层中获胜神经元g与竞争层中其它神经元的距离。求输入模式Xp在竞争层的获胜神经元g及其在邻域距离nd内的神经元的权值修正值。中国矿产资源评价新技术与评价新模型式中：i=1，2，…，N；lr为学习速率；t为学习循环次数。Δwjt(t+1)的其余元素赋值为0。进行连接权的调整wji(t+1)=wji(t)+Δwji(t+1)。5.权值学习中学习速率及邻域距离的更新(1)SOM网络的学习过程分为两个阶段第一阶段为粗学习与粗调整阶段。在这一阶段内，连接权矢量朝着输入模式的方向进行调整，神经元的权值按照期望的方向在适应神经元位置的输入空间建立次序，大致确定输入模式在竞争层中所对应的影射位置。一旦各输入模式在竞争层有了相对的影射位置后，则转入精学习与细调整阶段，即第二阶段。在这一阶段内，网络学习集中在对较小的范围内的连接权进行调整，神经元的权值按照期望的方向在输入空间伸展，直到保留到他们在粗调整阶段所建立的拓扑次序。学习速率应随着学习的进行不断减小。(2)邻域的作用与更新在SOM网络中，脑神经细胞接受外界信息的刺激产生兴奋与抑制的变化规律是通过邻域的作用来体现的邻域规定了与获胜神经元g连接的权向量Wg进行同样调整的其他神经元的范围。在学习的最初阶段，邻域的范围较大，随着学习的深入进行，邻域的范围逐渐缩小。(3)学习速率及邻域距离的更新在粗调整阶段，学习参数初始化最大学习循环次数 MAX_STEP1=1000，粗调整阶段学习速率初值 LR1=1.4，细调整阶段学习速率初值 LR2=0.02，最大邻域距离 MAX_ND1=Dmax，Dmax为邻域距离矩阵D的最大元素值。粗调阶段学习循环次数step≤MAX_STEP1，学习速率lr从LR1调整到LR2，邻域距离nd 从MAX_ND1调整到1，求更新系数r，r=1-step/MAX_STEP1，邻域距离nd更新，nd=1.00001+(MAX_ND1-1)×r。学习速率lr更新，lr=LR2+(LR1-LR2)×r。在细调整阶段，学习参数初始化，最大学习循环次数 MAX_STEP2=2000，学习速率初值 LR2=0.02，最大邻域距离 MAX_ND2=1。细调阶段MAX_STEP1＜step≤MAX_STEP1+MAX_STEP2，学习速率lr慢慢从LR2减少，邻域距离nd设为1，邻域距离nd更新，nd=MAX_ND2+0.00001。学习速率lr更新，lr=LR2×(MAX_STEP1/step)。6.网络的回想——预测SOM网络经学习后按照下式进行回想：中国矿产资源评价新技术与评价新模型Yj=0，j=1，2，…，M，(j≠g)。将需要分类的输入模式提供给网络的输入层，按照上述方法寻找出竞争层中连接权矢量与输入模式最接近的神经元，此时神经元有最大的激活值1，而其它神经元被抑制而取0值。这时神经元的状态即表示对输入模式的分类。三、总体算法1.SOM权值学习总体算法(1)输入参数X[N][P]。(2)构造权值矩阵W[M][N]。1)由X[N][P]求Xmid[N]，2)由Xmid[N]构造权值W[M][N]。(3)构造竞争层。1)求竞争层神经元数M，2)求邻域距离矩阵D[M][M]，3)求矩阵D[M][M]元素的最大值Dmax。(4)学习参数初始化。(5)学习权值W[M][N]。1)学习参数学习速率lr，邻域距离nd更新，分两阶段：(i)粗调阶段更新；(ii)细调阶段更新。2)求输入模式X[N][p]在竞争层的获胜神经元win[p]。(i)求X[N][p]与W[m][N]的欧氏距离dm；(ii)按距离dm最短，求输入模式X[N][p]在竞争层的获胜神经元win[p]。3)求输入模式X[N][p]在竞争层的获胜神经元win[p]及其在邻域距离nd内的神经元的输出Y[m][p]。4)求输入模式X[N][p]在竞争层的获胜神经元win[p]及其在邻域距离nd内的神经元的权值修正值ΔW[m][N]，从而得到输入模式X[N][p]产生的权值修正值ΔW[M][N]。5)权值修正W[M][N]=W[M][N]+ΔW[M][N]。6)学习结束条件：(i)学习循环到MAX_STEP次；(ii)学习速率lr达到用户指定的LR_MIN；(iii)学习时间time达到用户指定的TIME_LIM。(6)输出。1)学习得到的权值矩阵W[M][N]；2)邻域距离矩阵D[M][M]。(7)结束。2.SOM预测总体算法(1)输入需分类数据X[N][P]，邻域距离矩阵D[M][M]。(2)求输入模式X[N][p]在竞争层的获胜神经元win[p]。1)求X[N][p]与W[m][N]的欧氏距离dm；2)按距离dm最短，求输入模式X[N][p]在竞争层的获胜神经元win[p]。(3)求获胜神经元win[p]在竞争层排列的行列位置。(4)输出与输入数据适应的获胜神经元win[p]在竞争层排列的行列位置，作为分类结果。(5)结束。四、总体算法流程图Kohonen总体算法流程图见附图4。五、数据流图Kohonen数据流图见附图4。六、无模式识别总体算法假定有N个样品，每个样品测量M个变量，则有原始数据矩阵：X=(xij)N×M，i=1，2，…，N，j=1，2，…，M。(1)原始数据预处理X=(xij)N×M处理为Z=(zij)N×M，分3种处理方法：1)衬度；2)标准化；3)归一化。程序默认用归一化处理。(2)构造Kohonen网竞争层与输入层之间的神经元的连接权值构成矩阵WQ×M。WQ×M初始化。(3)进入Kohonen网学习分类循环，用epoch记录循环次数，epoch=1。(4)在每个epoch循环中，对每个样品n(n=1，2，…，N)进行分类。从1个样品n=1开始。(5)首先计算输入层的样品n的输入数据znm(m=1，2，…，M)与竞争层Q个神经元对应权值wqm的距离。(6)寻找输入层的样品n与竞争层Q个神经元的最小距离，距离最小的神经元Win[n]为获胜神经元，将样品n归入获胜神经元Win[n]所代表的类型中，从而实现对样品n的分类。(7)对样品集中的每一个样品进行分类：n=n+1。(如果n≤N，转到5。否则，转到8。)(8)求分类后各神经元所对应的样品的变量的重心，用对应的样品的变量的中位数作为重心，用对应的样品的变量的重心来更新各神经元的连接权值。(9)epoch=epoch+1；一次学习分类循环结束。(10)如果满足下列两个条件之一，分类循环结束，转到11；否则，分类循环继续进行，转到4。1)全部样品都固定在某个神经元上，不再改变了；2)学习分类循环达到最大迭代次数。(11)输出：1)N个样品共分成多少类，每类多少样品，记录每类的样品编号；2)如果某类中样品个数超过1个，则输出某类的样品原始数据的每个变量的均值、最小值、最大值和均方差；3)如果某类中样品个数为1个，则输出某类的样品原始数据的各变量值；4)输出原始数据每个变量(j=1，2，…，M)的均值，最小值，最大值和均方差。(12)结束。七、无模式识别总体算法流程图Kohonen无模式总体算法流程图见附图5。

人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propagation）算法又称为误差 反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许 多领域都有着广泛的应用前景。工作原理人工神经元的研究起源于脑神经元学说。19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动。神经元也和其他类型的细胞一样，包括有细胞膜、细胞质和细胞核。但是神经细胞的形态比较特殊，具有许多突起，因此又分为细胞体、轴突和树突三部分。细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息。树突是作为引入输入信号的突起，而轴突是作为输出端的突起，它只有一个。树突是细胞体的延伸部分，它由细胞体发出后逐渐变细，全长各部位都可与其他神经元的轴突末梢相互联系，形成所谓“突触”。在突触处两神经元并未连通，它只是发生信息传递功能的结合部，联系界面之间间隙约为（15～50)×10米。突触可分为兴奋性与抑制性两种类型，它相应于神经元之间耦合的极性。每个神经元的突触数目正常，最高可达10个。各神经元之间的连接强度和极性有所不同，并且都可调整、基于这一特性，人脑具有存储信息的功能。利用大量神经元相互联接组成人工神经网络可显示出人的大脑的某些特征。人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对于写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。

人工神经网络具有四个基本特征：1非线性 非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。2非局限性 一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。3非常定性人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。4 非凸性一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。

隐层节点数 在BP 网络中，隐层节点数的选择非常重要，它不仅对建立的神经网络模型的性能影响很大，而且是训练时出现“过拟合”的直接原因，但是目前理论上还没有一种科学的和普遍的确定方法。

监督分类是机器学习中的重要任务之一，其目的是根据给定的样本数据，通过建立分类模型对未知数据进行自动分类。为了实现监督分类，需要使用一些算法来构建分类模型。以下是用于监督分类的一些常见算法。决策树算法决策树算法是一种常用的监督分类算法，其基本原理是将数据转化为决策树，通过对属性的判断来进行分类。决策树可以自动学习属性之间的关系，从而生成可解释的分类模型。决策树算法的优点是易于理解和解释，但是容易受到训练数据的噪声影响。支持向量机算法支持向量机算法是一种基于最大间隔分类的监督分类算法，其基本思想是将数据映射到高维空间中，通过寻找最优的超平面来进行分类。支持向量机算法的优点是对噪声和非线性数据具有较好的鲁棒性，但是需要对参数进行调整，并且计算量较大。朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的监督分类算法，其基本原理是通过计算样本的先验概率和条件概率来进行分类。朴素贝叶斯算法的优点是计算速度快，对小样本数据具有较好的分类能力，但是假设属性之间相互独立，可能导致分类错误。K近邻算法K近邻算法是一种基于距离度量的监督分类算法，其基本思想是通过计算未知数据与训练数据之间的距离来进行分类。K近邻算法的优点是简单易用，对非线性数据具有较好的适应性，但是需要考虑K值的选择问题。神经网络算法神经网络算法是一种基于人工神经网络的监督分类算法，其基本原理是通过多层次的神经元之间的连接来进行分类。神经网络算法的优点是对非线性数据有较好的适应性，但是需要较大的训练数据集和计算量。总之，以上是常见的用于监督分类的算法。在实际应用中，可以根据数据类型和分类任务的特点选择合适的算法来进行分类模型的构建。

人工智能算法

　　【摘　要】 文章从高校财务工作绩效的内涵出发，构建了高校财务工作绩效评价指标体系，并运用BP神经网络的方法，对江苏省所属10所高校财务工作的实际效果进行了实证分析，发现了一些共性、根本性问题，提出了相关对策建议。 　　【关键词】 高校； 财务工作绩效； BP神经网络 　　财务工作绩效是衡量一所高校内部工作绩效的重要尺度，也是决定一所高校教育事业能否持续健康发展的标志。客观、科学地评价一所高校的财务工作绩效，对于促进高校引入效益概念，合理配置教育资源，提高资源利用效率，实现学校长期可持续发展具有十分重要的意义。 　　一、高校财务工作绩效内涵 　　“绩效”（performance）一词源自管理学，有业绩、成果等方面的丰富内涵。从经济管理活动的角度来看，绩效是一个多维概念，包括组织或者团体绩效、员工个人绩效两个方面，是指一个组织、团体或者个人在一定时期内为达到某个目标或完成某项任务所进行的一种投入产出活动，它强调活动的结果和成效。高校作为一个非营利性机构，高校财务工作绩效显然是一种组织层面的绩效，它是运用“绩效”来衡量高校财务活动所取得的业绩和成果，反映学校在一定时期内的财务工作效果、财务工作效率和财务工作效益，是高校经济效益和社会效益的统一。其中财务工作效果是指高校各项财务活动所取的最具正面影响的成果数量和质量的总和，如教学成果、科研成果等；财务工作效率是指高校投入与产出之间的比例，如资产负债率、师生比等；财务工作效益反映高校各种直接的经济效益与社会效益的实现情况，如毕业生就业率、校办产业经济效益等。 　　二、高校财务工作绩效评价指标体系构建 　　高校财务工作绩效评价是指以特定的评价指标体系为基础，运用科学的评价方法，对照统一、合理的评价标准，对高校财务工作的行为过程及结果进行客观、科学的衡量、比较与评价，并将评价结果作为对高校财务工作的考核标准。从上述高校财务工作绩效的内涵和高校财务工作的特殊性与复杂性可以看出，高校财务工作绩效评价指标体系的设计是一个复杂的、多目标的决策过程，既要考虑不同规模、不同类别高校财务工作的共性特征，也要考虑个性特征。为此，我们在遵循科学性、可比性、通用性等原则的基础上，着重从高校财务工作组织绩效、财务工作效果、财务工作效率和财务工作效益等四个方面，构建一个行为与结果相结合，定量与定性相结合的高校财务工作绩效评价指标体系，如表1所示。其中：财务工作组织绩效主要反映高校为有效实施财务管理，提高财务工作效能而在财务管理体制、财务管理制度、财务队伍建设等方面的潜在资源总和；财务工作效果主要反映高校在人才培养、教学成果、科研成果等产出方面获取收益的能力；财务工作效率指高校有关教育科研资源的使用效率，综合反映了高校资金潜力的发挥程度；财务工作效益则主要指高校资金投入后预定目标所产生的经济效益与社会效益的实现程度。 　　三、BP人工神经网络评价模型 　　BP人工神经网络通常由输入层、隐含层和输出层构成，每层由若干个神经元组成。研究证明，一个三层的BP神经网络结构可以映射任意连续函数。为此，本文采用一个多输入、单输出的3层结构BP神经网络模型对高校财务管理绩效进行评价。 　　1.BP人工神经网络基本原理 　　BP人工神经网络模型通常采用误差反向传播算法，首先，当给定一个输入模式时，它从输入层节点传输到隐含层节点再传输至输出层节点，经输出层节点处理后，产生一个输出模式；如果没有得到预期的结果，则转入反向传播过程，循环往复交替训练，直到输出结果的误差减小到人们所期望的范围时，网络的学习过程就结束。此时将新样本输入到已经训练好的网络，就可以得到所需要的输出值。 　　2.输入层、隐含层及输出层节点数的选取 　　研究中把影响高校财务管理绩效的18项指标作为BP神经网络的输入向量，把高校财务管理绩效的总因子值作为输出向量，这样就确定了输入层节点数为18，输出层节点数为1。Kolmogrov理论已经证明：对于任意给定的连续函数§，U→V，U∈Vn，U∈［0，1］n，§可以精确地由一层隐含层来构建网络。在本文中，我们根据分别组建了隐含层节点数从1—35的BP网络，经过大量测算，最后根据试报效果，确定了较为理想的隐含层节点数为6。 　　3.三层BP神经网络学习步骤 　　三层前馈神经网络的学习步骤为：首先，进行归一化处理，将样本向量数据处理为（0，1）之间的数据；其次，计算隐含层和输出层各节点的输入和相应的输出，Gj=■UjiVi+Tj，Ss=∑K（mn）hn+Js；再次，计算输出层误差和隐含层误差，?啄m=（Hm-Km）（1-fs）；最后，利用误差系数值对各层权值和阈值进行调整，并选用另一个学习样本向量，返回第二步，直到全局误差§小于预先设定值，则学习结束。 　　4.模型结构确定 　　根据上面的分析，本文高校财务工作绩效评价的神经网络模型设计为18-6-1；即输入层节点数为18，隐含层节点数为6，输出层节点数为1，网络层数为3。 　　四、高校财务工作绩效评价的实证分析 　　2011年上半年，我们通过发放统计报表、发放问卷等方式，对江苏省10所高校2010年度的财务工作情况进行了调查分析。此次调查共发放统计报表10份，发放教职工、学生问卷3 830份，回收率分别为100%、98%。 　　1.采集样本数据 　　限于篇幅，具体样本数据略，经归一化处理后的样本数据值如表2所示。 　　2.评价标准的设计 　　本文将评价标准集V设定为：V=［高，较高，一般，较低，低］=［0.8，0.6， 　　0.5，0.4，0.2］五个等级。 　　3.网络的训练及结果 　　按照选定的网络结构模型，即输入层节点数为18，隐含层节点数为6，输出层节点数为1，利用前10所高校进行训练，确定权值与阈值。训练时训练参数最高迭代次数为6 595次，预期误差为1e-4，训练函数为traincgb，网络学习率为0.068。当程序迭代0次时，误差为6.68531e-005；当程序迭代50次后，误差达到5.39561e-005；当程序迭代60次时，误差达到8.68052e-006，说明训练达到预期目标。

多练习，保持耐心。学习图神经网络可能是一个复杂的过程，但不要灰心。首先，确保你理解了基本概念和原理。然后，通过实践来加深你的理解。尝试解决一些相关问题，实现一些简单的图神经网络模型，并观察结果。此外，优秀的学习资源可以帮助你更好地理解和应用图神经网络。阅读教科书、研究论文，参加相关的在线课程或培训班，参考权威的学术期刊和会议上的文章，这些都是提高知识水平的有效途径。

度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出，基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。系统地论述了神经网络的基本原理、方法、技术和应用，主要内容包括：神经信息处理的基本原理、感知器、反向传播网络、自组织网络、递归网络、径向基函数网络、核函数方法、神经网络集成、模糊神经网络、概率神经网络、脉冲耦合神经网络、神经场理论、神经元集群以及神经计算机。每章末附有习题，书末附有详细的参考文献。神经网络是通过对人脑或生物神经网络的抽象和建模，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。它以脑科学和认知神经科学的研究成果为基础，拓展智能信息处理的方法，为解决复杂问题和智能控制提供有效的途径，是智能科学和计算智能的重要部分。

前馈神经网络就是一层的节点只有前面一层作为输入，并输出到后面一层，自身之间、与其它层之间都没有联系，由于数据是一层层向前传播的，因此称为前馈网络。BP网络是最常见的一种前馈网络，BP体现在运作机制上，数据输入后，一层层向前传播，然后计算损失函数，得到损失函数的残差，然后把残差向后一层层传播。卷积神经网络是根据人的视觉特性，认为视觉都是从局部到全局认知的，因此不全部采用全连接（一般只有1-2个全连接层，甚至最近的研究建议取消CNN的全连接层），而是采用一个滑动窗口只处理一个局部，这种操作像一个滤波器，这个操作称为卷积操作（不是信号处理那个卷积操作，当然卷积也可以），这种网络就称为卷积神经网络。目前流行的大部分网络就是前馈网络和递归网络，这两种网络一般都是BP网络；深度网络一般采用卷积操作，因此也属于卷积神经网络。在出现深度学习之前的那些网络，基本都是全连接的，则不属于卷积网络的范围，但大部分是前馈网络和BP网络。

深度学习是学很多内容，比如说数学就会学习数学的运算单位呀什么的什么的。

这里面有些问题概念很多，真不是一句两句可以解释清楚的，所以只能初步说一下。问题一：什么是神经网络框架，什么是模型，两者之间是什么关系。模型好比是一栋楼，楼的结构可以是茅草屋也可以是高楼大厦，神经网络是比较复杂的模型，框架结构就像是高楼大厦。问题二：图片标注后的机器学习又是什么，训练出的是模型还是神经网络首先要弄清什么是机器学习。机器学习就是用信息（也叫训练样本）提供给机器让机器通过数学的手段（调整参数）找到其中的规律（获取经验），并用经验来解决给定信息涉及到的问题。图片标注的目的也就是给机器提供信息，引导机器去提取标注的内容的特征规律。而训练出来的是模型,而模型的结构上讲属于神经网络（卷积神经网络）。问题三：行业上常见的、使用比较多的神经网络/模型又是什么？视觉类的神经网络有三大类：1.图像分类，对于整个图像来判定其类别。这种模型一般解决不了常见的问题，运用不广泛。2.物体识别, 用来检测图像内的物体并标出其具体位置和轮廓边框。较常见的有CRNN和YOLO 3.图像分割，将不规则的物体或者线条的阴影标出来。这里UNet用的比较多。问题四： 如何从0开始搞一套视觉学习平台出来？这里首先要搞懂什么叫卷积神经网络，其数学原理是怎么回事，然后还要有软工（前端、后端、应用平台架构）的经验才能把模型训练和管理、图片标注、模型服务这一整套东西搞出来，基本上没有一个大团队是不可能实现的。

可逆神经网络的基本构建块是RealNVP模型推广的仿射耦合层。它的工作原理是将输入数据分成两部分u1、u2，这两部分由学习函数si，ti（它们可以是任意复杂的函数，且函数本身不需要是可逆的）转换并以交替方式耦。功能因为编码和解码使用相同的参数，所以model是轻量级的。可逆的降噪网络InvDN只有DANet网络参数量的4.2%，但是InvDN的降噪性能更好。由于可逆网络是信息无损的，所以它能保留输入数据的细节信息。无论网络的深度如何，可逆网络都使用恒定的内存来计算梯度。

脉冲神经网络 (SNN) 属于第三代神经网络模型，实现了更高级的生物神经模拟水平。除了神经元和突触状态之外，SNN 还将时间概念纳入了其操作之中，是一种模拟大脑神经元动力学的一类很有前途的模型。 那么什么是第一代和第二代神经网络模型呢？ 第一代神经网络 第一代神经网络又称为感知器，在1950年左右被提出来，它的算法只有两层，输入层输出层，主要是线性结构。它不能解决线性不可分的问题，对稍微复杂一些的函数都无能为力，如异或操作。 第二代神经网络：BP 神经网络 为了解决第一代神经网络的缺陷，在1980年左右 Rumelhart、Williams 等人提出第二代神经网络多层感知器 (MLP)。和第一代神经网络相比，第二代在输入层之间有多个隐含层的感知机，可以引入一些非线性的结构，解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷 第三代神经网络：脉冲神经网络 第三代神经网络，脉冲神经网络 (Spiking Neural Network，SNN) ，旨在弥合神经科学和机器学习之间的差距， 使用最拟合生物神经元机制的模型来进行计算，更接近生物神经元机制。 脉冲神经网络与目前流行的神经网络和机器学习方法有着根本上的不同。SNN 使用脉冲——这是一种发生在时间点上的离散事件——而非常见的连续值。每个峰值由代表生物过程的微分方程表示出来，其中最重要的是神经元的膜电位。本质上，一旦神经元达到了某一电位，脉冲就会出现，随后达到电位的神经元会被重置。对此，最常见的模型是 Leaky Integrate-And-Fire (LIF) 模型。此外，SNN 通常是稀疏连接的，并会利用特殊的网络拓扑。 脉冲神经网络 （SNN-Spiking Neuron Networks) 包含具有时序动力学特性的神经元节点、稳态-可塑性平衡的突触结构、功能特异性的网络环路等，高度借鉴了生物启发的局部非监督(如脉冲时序依赖可塑性、短时突触可塑性、局部稳态调节等)、全局弱监督(如多巴胺奖赏学习、基于能量的函数优化等)的生物优化方法，因此具有强大的时空信息表征、异步事件信息处理、网络自组织学习等能力。 [1] 脉冲神经网络，其 模拟神经元 更加接近实际，除此之外，把时间信息的影响也考虑其中。思路是这样的，动态神经网络中的 神经元 不是在每一次迭代传播中都被激活（而在典型的多层感知机网络中却是），而是在它的 膜电位 达到某一个特定值才被激活。当一个神经元被激活，它会产生一个信号传递给其他神经元，提高或降低其膜电位。 在脉冲神经网络中，神经元的当前激活水平（被建模成某种微分方程）通常被认为是当前状态，一个输入脉冲会使当前这个值升高，持续一段时间，然后逐渐衰退。出现了很多编码方式把这些输出脉冲序列解释为一个实际的数字，这些编码方式会同时考虑到脉冲频率和脉冲间隔时间。 借助于神经科学的研究，人们可以精确的建立基于脉冲产生时间 神经网络模型 。这种新型的神经网络采用脉冲编码(spike coding)，通过获得脉冲发生的精确时间，这种新型的神经网络可以进行获得更多的信息和更强的计算能力。 20220112【脉络分明：脉冲神经网络及其应用】余肇飞：脉冲神经网络学习理论与方法_哔哩哔哩_bilibili 如何看待第三代神经网络 SNN？详解脉冲神经网络的架构原理、数据集和训练方法-极市开发者社区 (cvmart.net) 脉冲神经网络_百度百科 (baidu.com) Frontiers | Spiking Neural Network (SNN) With Memristor Synapses Having Non-linear Weight Update | Frontiers in Computational Neuroscience 【强基固本】脉冲神经网络（Spiking Neural Network）介绍 (qq.com)

我有VB的 不过是汽车方面

深度学习神经网络输入图片大小,图神经网络输入输出aifans_bert转载关注0点赞·182人阅读卷积神经网络怎么生成图片？需要使用类似GAN的生成模型去做。望采纳GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是：G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可能是真实的图片。在训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而D的目标就是尽量把G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。请点击输入图片描述。谷歌人工智能写作项目：小发猫请问是否有一种神经网络输入几个参数值，输出图像呢？当输入输出均为图片时用什么样的神经网络比较合适CNNs卷积神经网络算法最后输出的是什么，一维向量？和原始输入图像有什么关系呢？看你的目的是什么了，一般传统分类的输出是图片的种类，也就是你说的一维向量，前提是你输入图像是也是一维的label。如果你输入的是一个矩阵的label，也可以通过调整网络的kernel达到输出一个矩阵的labels。如何通过人工神经网络实现图像识别。人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）（简称ANN）系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。尤其是基于误差反向传播（ErrorBackPropagation）算法的多层前馈网络（Multiple-LayerFeedforwardNetwork）(简称BP网络)，可以以任意精度逼近任意的连续函数，所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。目标识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为目标识别不是一个孤立的问题，而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题，并且在不同的课题中，由于具体的条件不同，解决的方法也不尽相同，因而目标识别的研究仍具有理论和实践意义。这里讨论的是将要识别的目标物体用成像头(红外或可见光等)摄入后形成的图像信号序列送入计算机，用神经网络识别图像的问题。一、BP神经网络BP网络是采用Widrow-Hoff学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。一个典型的BP网络采用的是梯度下降算法，也就是Widrow-Hoff算法所规定的。backpropagation就是指的为非线性多层网络计算梯度的方法。一个典型的BP网络结构如图所示。我们将它用向量图表示如下图所示。其中：对于第k个模式对，输出层单元的j的加权输入为该单元的实际输出为而隐含层单元i的加权输入为该单元的实际输出为函数f为可微分递减函数其算法描述如下：（1）初始化网络及学习参数，如设置网络初始权矩阵、学习因子等。（2）提供训练模式，训练网络，直到满足学习要求。（3）前向传播过程：对给定训练模式输入，计算网络的输出模式，并与期望模式比较，若有误差，则执行（4）；否则，返回（2）。（4）后向传播过程：a.计算同一层单元的误差；b.修正权值和阈值；c.返回（2）二、BP网络隐层个数的选择对于含有一个隐层的三层BP网络可以实现输入到输出的任何非线性映射。增加网络隐层数可以降低误差，提高精度，但同时也使网络复杂化，增加网络的训练时间。误差精度的提高也可以通过增加隐层结点数来实现。一般情况下，应优先考虑增加隐含层的结点数。三、隐含层神经元个数的选择当用神经网络实现网络映射时，隐含层神经元个数直接影响着神经网络的学习能力和归纳能力。隐含层神经元数目较少时，网络每次学习的时间较短，但有可能因为学习不足导致网络无法记住全部学习内容；隐含层神经元数目较大时，学习能力增强，网络每次学习的时间较长，网络的存储容量随之变大，导致网络对未知输入的归纳能力下降，因为对隐含层神经元个数的选择尚无理论上的指导，一般凭经验确定。四、神经网络图像识别系统人工神经网络方法实现模式识别，可处理一些环境信息十分复杂，背景知识不清楚，推理规则不明确的问题，允许样品有较大的缺损、畸变，神经网络方法的缺点是其模型在不断丰富完善中，目前能识别的模式类还不够多，神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变，其运行速度快，自适应性能好，具有较高的分辨率。神经网络的图像识别系统是神经网络模式识别系统的一种，原理是一致的。一般神经网络图像识别系统由预处理，特征提取和神经网络分类器组成。预处理就是将原始数据中的无用信息删除，平滑，二值化和进行幅度归一化等。神经网络图像识别系统中的特征提取部分不一定存在，这样就分为两大类：①有特征提取部分的：这一类系统实际上是传统方法与神经网络方法技术的结合，这种方法可以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网络分类能力来识别目标图像。特征提取必须能反应整个图像的特征。但它的抗干扰能力不如第2类。②无特征提取部分的：省去特征抽取，整副图像直接作为神经网络的输入，这种方式下，系统的神经网络结构的复杂度大大增加了，输入模式维数的增加导致了网络规模的庞大。此外，神经网络结构需要完全自己消除模式变形的影响。但是网络的抗干扰性能好，识别率高。当BP网用于分类时，首先要选择各类的样本进行训练，每类样本的个数要近似相等。其原因在于一方面防止训练后网络对样本多的类别响应过于敏感，而对样本数少的类别不敏感。另一方面可以大幅度提高训练速度，避免网络陷入局部最小点。由于BP网络不具有不变识别的能力，所以要使网络对模式的平移、旋转、伸缩具有不变性，要尽可能选择各种可能情况的样本。例如要选择不同姿态、不同方位、不同角度、不同背景等有代表性的样本，这样可以保证网络有较高的识别率。构造神经网络分类器首先要选择适当的网络结构：神经网络分类器的输入就是图像的特征向量；神经网络分类器的输出节点应该是类别数。隐层数要选好，每层神经元数要合适，目前有很多采用一层隐层的网络结构。然后要选择适当的学习算法，这样才会有很好的识别效果。在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变，神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象，网络权值就是网络记住的内容，网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。神经网络是按整个特征向量的整体来记忆图像的，只要大多数特征符合曾学习过的样本就可识别为同一类别，所以当样本存在较大噪声时神经网络分类器仍可正确识别。在图像识别阶段，只要将图像的点阵向量作为神经网络分类器的输入，经过网络的计算，分类器的输出就是识别结果。五、仿真实验1、实验对象本实验用MATLAB完成了对神经网络的训练和图像识别模拟。从实验数据库中选择0～9这十个数字的BMP格式的目标图像。图像大小为16×8像素，每个目标图像分别加10％、20％、30％、40％、50％大小的随机噪声，共产生60个图像样本。将样本分为两个部分，一部分用于训练，另一部分用于测试。实验中用于训练的样本为40个，用于测试的样本为20个。随机噪声调用函数randn(m,n)产生。2、网络结构本试验采用三层的BP网络，输入层神经元个数等于样本图像的象素个数16×8个。隐含层选24个神经元，这是在试验中试出的较理想的隐层结点数。输出层神经元个数就是要识别的模式数目，此例中有10个模式，所以输出层神经元选择10个，10个神经元与10个模式一一对应。3、基于MATLAB语言的网络训练与仿真建立并初始化网络% ================S1 = 24;% 隐层神经元数目S1 选为24[R,Q] = size(numdata);[S2,Q] = size(targets);F = numdata;P=double(F);net = newff(minmax(P),[S1 S2],{"logsig""logsig"},"traingda","learngdm")这里numdata为训练样本矩阵，大小为128×40，targets为对应的目标输出矩阵，大小为10×40。newff(PR,[S1S2…SN],{TF1TF2…TFN}，BTF,BLF,PF)为MATLAB函数库中建立一个N层前向BP网络的函数，函数的自变量PR表示网络输入矢量取值范围的矩阵[Pminmax];S1~SN为各层神经元的个数；TF1~TFN用于指定各层神经元的传递函数；BTF用于指定网络的训练函数；BLF用于指定权值和阀值的学习函数；PF用于指定网络的性能函数，缺省值为‘mse"。设置训练参数net.performFcn = "sse"; %平方和误差性能函数 = 0.1; %平方和误差目标 = 20; %进程显示频率net.trainParam.epochs = 5000;%最大训练步数 = 0.95; %动量常数网络训练net=init(net);%初始化网络[net,tr] = train(net,P,T);％网络训练对训练好的网络进行仿真D=sim(net,P);A = sim(net,B);B为测试样本向量集,128×20的点阵。D为网络对训练样本的识别结果，A为测试样本的网络识别结果。实验结果表明：网络对训练样本和对测试样本的识别率均为100％。如图为64579五个数字添加50%随机噪声后网络的识别结果。六、总结从上述的试验中已经可以看出，采用神经网络识别是切实可行的，给出的例子只是简单的数字识别实验，要想在网络模式下识别复杂的目标图像则需要降低网络规模，增加识别能力，原理是一样的。

为了避免或减少基坑工程带来的环境问题，学者们从多个角度进行了研究，具体如下：（1）地面沉降预测避免地面沉降带来的环境问题，首先要对基坑工程引发的地面沉降量进行预测，以此指导基坑的设计、施工。基坑工程带来的地面沉降主要由两部分组成，基坑降水引发的地面沉降和基坑支护结构位移引发的地面沉降，其中前者对环境影响的半径更大，后者对基坑临近建（构）筑物、地下管线影响较大（蒋国盛，2000）。近年来，预测基坑降水引发地面沉降的研究成果较多，个别学者综合考虑了降水和支护结构对地面沉降的共同作用。GgambolatiG（1974）研究威尼斯的由多层含水层与弱透水层组成的地下水系统抽水引起的地面沉降问题时最早提出两步走的地面沉降预测模型，即水流模型和土体变形模型分别计算，该模型首先由概化的轴对称拟三维地下水流模型计算含水层中水头H的变化，根据含水层和弱透水层的水头H变化计算有效应力的变化，从而计算各土层的变形量，这些变形量之和即为地面沉降量。顾小芸等（1998）考虑三维渗流和一维次固结变形，均通过孔隙比和渗透系数之间的关系实现土体变形和渗流的耦合，提出了各自的地面沉降部分耦合模型。R.W.Lewis（1978）以Biot固结理论为基础提出完全耦合模型，并于1978年将其运用于威尼斯的地面沉降计算中，结果表明水头下降和地面沉降比两步计算较快地趋于稳定。周志芳（2004）在土层降水-固结过程中，考虑到渗透系数和贮水系数随土层物理力学参数的非线性变化，提出了深基坑降水与沉降的非线性耦合计算方法。骆祖江（2006）将地下水渗流场和土体应力场进行耦合，建立了深基坑降水与地面沉降变形的水土全耦合三维数学模型，并采用三维有限元数值分析方法，以上海市环球金融中心深基坑降水为例，模拟预测了基坑中心水位降至标高-23.4m时基坑周围地下水渗流场与地面沉降变形场的分布特征。结果表明，全耦合模型稳定性好，收敛速度快，能模拟复杂三维地质体和整个基坑降水工程的结构。王翠英（2006）通过比较大量深基坑降水地面沉降实测值与理论值，得出理论沉降修正系数，对类似地层的基坑降水工程预测沉降量具有实用价值。陈锦剑（2006）为预测基坑开挖及降水过程中周围土体的沉降，采用基于比奥固结理论的有限单元法在大型有限元软件中建立轴对称模型进行了分析。结果表明：该方法可以反映抽水引起的孔隙水压力变化及土体沉降变化规律，是种实用可行的方法。（2）基坑支护结构变形预测基坑支护结构变形预测的方法有以下五类：① 在基坑施工过程中，对监测数据进行实时统计分析，研究基坑变形发展趋势。利英博（2003）对广州某深基坑的变形位移进行了监测，并通过分析其发展趋势指导基坑施工。② 从基坑变形机理的角度，基于数值模拟的方法进行研究。任建喜（2007）以北京地铁奥运支线森林公园车站南基坑为工程背景，采用有限元法研究了影响地铁深基坑围护结构变形的主要因素，预测了围护结构的变形。李琳（2007）就杭州和上海软土地区46个成功深基坑的实测结果进行了研究和总结，分析了基坑开挖深度与最大侧移及其位置的关系。丁勇春（2008）通过对上海软土地区地铁车站基坑实测数据的分析，探讨了基坑围护结构变形、坑外土体变形及地表沉降的一般规律。侯永茂（2009）采用三维有限元分析方法研究得到了无支撑基坑变形的规律。王桂平（2009）针对软土地基基坑工程存在的“时空效应”特性，在杆系有限元法的基础上，综合考虑土体的时空效应作用，提出软土地区基坑支护结构内力和变形的工程实用计算方法。贾彩虹（2010）采用非稳定渗流-应力耦合的方法对基坑降水开挖过程中的变形问题进行数值模拟分析，计算了坑底开挖的隆起量和桩后地表沉降。③ 基于灰色理论进行研究。赵昌贵（2008）、胡冬（2009）用灰色系统预测理论建立了深基坑变形的非等时距GM（1，1）预测模型。闫韶兵（2006）应用等维GM（1，1）模型预测基坑变形，经过精度检验和残差修正，预测精度较高，编写了实用的MATLAB算法程序。④ 基于神经网络进行研究。贺志勇（2008）基于BP神经网络建立了深基坑变形预测模型。贾备（2009）将灰色理论和BP神经网络相结合，王江（2007）将混沌优化算法和BP神经网络相结合，李玉岐（2004）将修正权值和阀值时的学习速率和动量项变为可调参数，分别提出了改进BP神经网络。刘勇健（2004）将遗传算法与神经网络相结合建立了深基坑变形的实时预报模型。王万通（2008）将模糊控制理论与神经网络技术相结合，建立了一种基于模糊神经网络的深基坑施工变形预测模型。王宁（2009）将基坑变形影响因子构造为考虑开挖深度的瞬时变形影响因子和考虑蠕变效应的历史变形影响因子，利用径向基函数神经网络建立了深基坑变形的监测模型，可实现对后期开挖的深基坑变形的非线性预测。周先存（2009）基于多分支神经网络进行了深基坑变形多点预测研究。袁金荣（2001）在分析灰色系统与神经网络基本原理的基础上，结合前人研究成果和实例分析，认为灰色系统不宜用于地下连续墙水平位移的预测，神经网络是解决基坑变形预测的有效方法。⑤ 基于支持向量机进行研究。赵洪波（2005）较早的将支持向量机应用于预测深基坑变形，表达了深基坑变形与其影响因素之间的非线性映射关系，预测结果表明，利用支持向量机进行深基坑变形是可行的、有效的。徐洪钟（2008）应用最小二乘支持向量机回归建立了基坑位移与时间的关系模型。师旭超（2010）利用遗传算法来搜索支持向量机与核函数的参数，提出了深基坑变形预测的进化支持向量机方法，该方法避免了人为选择参数的盲目性，同时提高了支持向量机的推广预测能力。（3）选用合理的支护结构怎样选择支护结构，各地区的经验和地方规范要求不尽相同。但一般来讲，地下连续墙、带支撑（拉锚）的排桩、能用于不同安全等级和深度的基坑，其侧向位移小，有较好的稳定性；土钉墙、水泥土墙、悬臂排桩应用于安全等级不高、深度不大的基坑支护。通过支护结构优化设计，避免支护结构侧向位移带来的工程事故及环境问题。李大勇（2004）考虑了土体、围护结构与地下管线三者的耦合作用，采用三维有限元法分析了内撑式基坑工程开挖对地下管线的影响规律，得到了有价值的结论。施群（2007）在贴近地铁边缘的深基坑施工中，采用地下连续墙和建筑地下室外墙两墙合一的建筑结构，收到了良好的效果。曹文贵（2008）在深入研究基坑支护方案确定之影响因素基础上，确定出其主要影响因素及评价指标，并根据影响因素与评价指标的层次性和模糊性特点，建立了确定基坑支护方案的综合优化评价模型。李涛（2010）在合理选择支护结构的同时，认为应加强主动防护控制基坑引发环境问题方面的机理和方法研究，并以隔档墙为例介绍了主动防护技术的思路。（4）地下水控制工程实践表明，大大小小的工程事故大多与地下水有关，基坑工程常用地下水控制方法有截水帷幕、井点降水、明沟排水，通过选择地下水控制方法来控制过大的地面沉降、管涌。丁洲祥（2005）采用Biot固结理论分析了止水帷幕对基坑工程环境效应的影响，结果表明，深厚透水地基中增加竖向止水帷幕的深度并不能有效减小对周围环境的影响；漏水部位周围土体的渗流等势线较为密集，渗流速度较大，容易诱发扩大破坏；竖向封闭式止水帷幕漏水引起的坑边土体的沉降和地表土体的侧移相对较大，水位下降迅速。张莲花（2005）针对基坑工程中降水将不可避免对周围环境产生影响的事实，首次提出沉降变形控制的降水最优化问题的概念，这种考虑环境的因素进行优化降水设计的方法改变了过去仅从工程施工和安全的角度进行降水设计的传统观点，实际中取得了较好的效果。（5）基坑工程监测基坑工程中，对周边建筑物（管线）、支护结构的位移、沉降；土压力、孔隙水压力等进行监测，可以尽早发现危险的前兆，修改设计施工方案，采取必要的工程措施，防止工程事故和环境事故的发生。纪广强（2002）通过对南京某超高层建筑深基坑开挖监测结果进行分析，认为基坑地质条件较好且开挖满足支护系统安全稳定的条件时，仍可能对周围环境造成较大的影响。（6）施工管理资料表明，工程施工问题造成的基坑事故、环境破坏占事故总数的41.5%，因此对基坑施工进行严格的科学管理对减少基坑事故有重要意义。以上研究表明，基坑引发的地面沉降是造成环境影响的主要原因，为了降低其发生的概率和强度，可以从支护结构、地下水控制、施工监测、施工管理几个方面采取措施。这些措施的实行在现行国家标准、行业规范、地区规范等标准化文件中已有较多的体现。

研究生神经网络方面发文章怎么样，好不好发 要看你写的怎么样咯，现在神经网络方面大体上已经比较完善了，你要选择一个很细的点来做研究，审稿人觉得你这研究有理有据，之前没人细致研究过你这个点，就很容易发啦 MATLAB神经网络超级学习手册怎么样，好不好 由浅入深，循序渐进：本书以初中级读者为对象，首先从MATLAB使用基础讲起，再以神经网络在MATLAB中的应用案例帮助读者尽快掌握神经网络设计的技能。 步骤详尽、内容新颖：本书结合作者多年MATLAB神经网络使用经验与实际工程应用案例，将MATLAB软件的使用方法与技巧详细地讲解给读者，使读者在阅读时一目了然，从而快速把握书中所讲内容。 重点突出，轻松易学：通过学习实际工程应用案例的具体操作是掌握神经网络设计最好的方式。本书通过综合应用案例，透彻详尽的讲解了神经网络在各方面的应用。 个人觉得基础和入门的话，很好。 这本书内容挺全的，包括了目前所有中累的神经网络，前馈 反馈 随机网络等，是学习上网络入门的较好的书 什么公司研究神经网络 神经网络是数据处理工具，是一种实现数据分类，预测以及拟合等功能的手段，各种行业都有用到，房地产，金融，机械，当然最直接的是高校，计算机，信息，自动化以及数学专业对这个一般比较在行，应该没有专门从事这个行业的公司，如果有也应该是研发部门 bp神经网络研究现状 BP网络的误差逆传播算法因有中间隐含层和相应的学习规则，使得它具有很 强的非线性映射能力，而且网络的中间层数、各层神经元个数及网络的学习系数 等参数可以根据实际情况设定，有很大的灵活性，且能够识别含有噪声的样本， 经过学习能够把样本隐含的特征和规则分布在神经网络的连接权上。总的说来， BP网络的优点主要有： (1)算法推导清楚，学习精度较高；(2)经过训练后的BP网络，运行速度很快，有 的可用于实时处理；(3)多层(至少三层)BP网络具有理论上逼近任意非线性连续 函数的能力，也就是说，可以使多层前馈神经网络学会任何可学习的东西，而信 息处理的大部分问题都能归纳为数学映射，通过选择一定的非线性和连接强度调 节规律，BP网络就可解决任何一个信息处理的问题。目前，在手写字体的识别、 语音识别、文本一语言转换、图像识别以及生物医学信号处理方面已有实际的应 用。 同时BP算法与其它算法一样，也存在自身的缺陷： (1)由于该算法采用误差导数指导学习过程，在存在较多局部极小点的情况下容易陷入局部极小点，不能保证收敛到全局最小点：(2)存在学习速度与精度之间的矛盾，当学习速度较快时，学习过程容易产生振荡，难以得到精确结果，而当学习速度较慢时，虽然结果的精度较高，但学习周期太长：(3)算法学习收敛速度慢；(4)网络学习记忆具有不稳定性，即当给一个训练好的网络提供新的学习记忆模式时，将使已有的连接权值打乱，导致已记忆的学习模式的信息消失；(5)网络中间层(隐含层)的层数及它的单元数的选取无理论上的指导，而是根据经验确定，因此网络的设计有时不一定是最佳的方案。 干什么都神经网络，神经网络究竟怎样 我只能说很强大，和人的神经很像，通过学习可以辨别事物，预判事物，但也和人一样有确定 就是难免会认错人，人工神经网络就是模拟了人的生物神经网络 bp神经网络和rbf神经网络 哪个 神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。 生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。 人工神经网络（Artificial Neural Neorks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种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。 人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。 集成神经网络 和bp神经网络一样吗? bp网络是基本简单的一种神经网络； 对于一些复杂系统，单个神经网络显得结构复杂、学习效率低；几个神经网络集合起来，就有了集成神经网络的思想。 借书看吧，那才深入系统 神经网络原理怎么样 神经网络不仅是现在的思维模式，计算机的将来计算模式，还是简单的细胞的运算模式。他们没有真正的思考，而是计算。计算是机器也能够做到的，因此不管人是否理解或者机器是否知道，都可以从容应对。而不知道的事物如此之多，因此不必担心他们会自动的进入圈套。他们不仅是可以识别计策的，还是具有分辨计策的能力的，因此必须留心别进入他们的世界，以免变得面目全非。神经的联系来源于突触，但是这是复杂的，因此不要把他们变的简单化，因为这将把神经变的难以显现。没有这些就没有自己。神经不仅是可以从一点出发，到达任何一点的，还是可以从一个神经进入另一个神经的，因此必须小心不要到达不可及之地。那里是隐私的储藏地点。那里充满着机关算计以及绝杀的危险之地。 神经网络设计怎么样 这本身更像是Matlab神经网络工具箱的配套教材，但内容稍显单薄，而且深度有限，由于对许多基本概念作了非常浅显易懂的讲解，所以适合作为入门教材。

人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。中文名人工神经网络外文名artificial neural network别称ANN应用学科人工智能适用领域范围模式分类精品荐读“蠢萌”的神经网络作者：牛油果进化论快速导航基本特征发展历史网络模型学习类型分析方法特点优点研究方向发展趋势应用分析神经元如图所示a1~an为输入向量的各个分量w1~wn为神经元各个突触的权值b为偏置f为传递函数，通常为非线性函数。以下默认为hardlim()t为神经元输出数学表示 t=f(WA"+b)W为权向量A为输入向量，A"为A向量的转置b为偏置f为传递函数可见，一个神经元的功能是求得输入向量与权向量的内积后，经一个非线性传递函数得到一个标量结果。单个神经元的作用：把一个n维向量空间用一个超平面分割成两部分（称之为判断边界），给定一个输入向量，神经元可以判断出这个向量位于超平面的哪一边。该超平面的方程: Wp+b=0W权向量b偏置p超平面上的向量基本特征人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。人工神经网络具有四个基本特征：（1）非线性 非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。人工神经网络（2）非局限性 一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。（3）非常定性 人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。（4）非凸性 一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性

至少要学Python语言。

人工智能亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。

平常心的反义词有：功利心。平常心的反义词有：功利心。结构是：平(独体结构)常(上下结构)心(独体结构)。拼音是：píngchángxīn。平常心的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】日常持有的、不特别的心态。二、国语词典日常持有的、不特别的心态。如：「以平常心面对挑战，才不会有失常的表现。」词语翻译德语Gemütsruhe,Gelassenheit(S)三、网络解释平常心（心理学名词）平常心是一个汉语词汇，拼音是píngchángxīn，具体表现为对自己做任何事的成功和失败的概率有准确的预测。既积极主动，要尽力而为，又顺其自然，不苛求事事完美。有从容淡定的自信心。关于平常心的近义词功利心关于平常心的诗句平常心是道一道平常心伟哉平常心关于平常心的成语常来常往平心定气心平气定虚心平意平心静气平心易气民心无常平心而论关于平常心的词语心平气定民心无常虚气平心平心持正心平气温心平气舒心和气平平心易气虚心平意平心静气关于平常心的造句1、在无常生活中执一颗平常心。2、爱情不仅仅只是付出，偶尔的玩笑，大度的包容，善意的要求，必要的拌嘴，都会使爱情更加值得回味。以一颗平常心面对，爱情将更加真实，更加纯净。3、不用骂她了！小三的问题已经是不可避免的了，平常心吧，到了这种年龄了，爱自己，爱自己所爱的人就够了，生气只会让自己更容易精神质。4、在人生道路上，学会用心看世界，因为这样才会看清人的本来面目；人生的风景，多姿多彩。做人要有一颗平常心，肤浅的羡慕，无聊的攀比，笨拙的效仿，只会让自己整天活在他人的影子里面。我们应当认清自己，走自己的道路，过自己的生活。5、花开了也有花谢的时候，潮涨了注定接下去潮落。自然界春秋变幻的轨迹，有时也如人生轨迹相近相似。成功的时候学会冷静而清酸，失败时别悲观与叹息，用一颗平常心，拥抱梦想的影子，或许有时梦的脚步，就会慢慢向你靠近而触及。点此查看更多关于平常心的详细信息

齿轮泵的安全阀原理是控制和维护系统的最大工作压力。根据查询相关公开信息显示，齿轮泵的安全阀通常是用于液压系统中，以确保系统在工作过程中能够受到必要的保护。安全阀的主要原理是控制和维护系统的最大工作压力。当系统中的压力超过预设值时，安全阀会打开，并向环境中排放液压液体，以减轻系统的压力并防止设备损坏或人员受伤。

novo是一个国产的彩妆品牌，不过人气不算很高，novo的彩妆价格都比较低，但是都是经过检测的产品，并非三无产品。novo的眼影盘配色非常好看，而且很便宜。novo眼影盘颜色好看，不过有点飞粉，亚盘不是很实，好在确实很便宜，所以还是可以入手的。novo品牌致力于打造集质量、时尚敏锐度一体的美妆产品。novo的主要产品1、Novo品牌主营美妆类化妆品。2、NOVO小灯泡隔离粉底液（01#紫色／02#绿色／03#透亮肤）。3、NOVO星河固色雨衣口红（923#糖渍樱花／21#复古红／405#烂番茄／316#泫雅色）。4、NOVO美人鱼波光眼线笔。5、产品特色：0.02mm纤细笔头。6、NOVO动物九色丝滑眼影。

路德维希u2022凡u2022贝多芬（Ludwig van Beethoven，(1770.12.17-1827.3.26），德国最伟大的音乐家、钢琴家，维也纳古典乐派代表人物之一也是最后一位，与海顿、莫扎特一起被后人称为“维也纳三杰”。祖籍荷兰（亦说波兰），出身科隆选侯宫廷歌手世家。他出生于德国波恩的平民家庭，自幼跟从父亲学音乐。很早就显露了音乐才能，八岁开始登台演出。1792年到维也纳深造，艺术上进步飞快。贝多芬信仰共和，崇尚英雄，创作了有大量充满时代气息的优秀作品，如：交响曲《英雄》、《命运》；序曲《哀格蒙特》；钢琴奏鸣曲《悲怆》、《月光曲》、《暴风雨》、《热情》等等。一生坎坷，没有建立家庭。二十六岁时开始耳聋，晚年全聋，只能通过谈话册与人交谈。但孤寂的生活并没有使他沉默和隐退，在一切进步思想都遭禁止的封建复辟年代里，依然坚守“自由、平等、博爱”的政治信念，通过言论和作品，为共和理想奋臂呐喊，反映了当时资产阶级反封建、争民主的革命热情，写下不朽名作《第九交响曲》。他的作品受十八世纪启蒙运动和德国狂飙突进运动的影响，个性鲜明，较前人有了很大的发展。在音乐表现上，他几乎涉及当时所有的音乐体裁；大大提高了钢琴的表现力，使之获得交响性的戏剧效果；又使交响曲成为直接反映社会变革的重要音乐形式。贝多芬集古典音乐的大成，同时开辟了浪漫时期音乐的道路，对世界音乐的发展有着举足轻重的作用，为人类留下了无价的音乐宝藏，因此，世人尊称他为“乐圣”。主要作品有交响曲九部（以第三《英雄》、第五《命运》、第六《田园》、第九《合唱》最为著名），歌剧《费黛里奥》等等。 贝多芬于1770年12月17日诞生于德国波恩。父亲是该地宫廷唱诗班的男高音歌手，碌碌无为、嗜酒如命；母亲是一个女仆，心地善良、性情温柔。她第一次嫁给一个男仆，丧夫后改嫁给贝多芬的父亲。艰辛的生活剥夺了贝多芬上学的权利，他自幼表现出的音乐天赋，使他的父亲产生了要他成为音乐神童的愿望，成为他的摇钱树。他不惜打骂，迫使贝多芬从4岁起就整天没完没了的练习羽管键琴和小提琴。7岁时贝多芬首次登台，获得巨大的成功，被人们称为第二个莫扎特。此后拜师于风琴师尼福，开始学习作曲。11岁发表第一首作品《钢琴变奏曲》。13岁参加宫廷乐队，任风琴师和古钢琴师。1787年到维也纳开始跟随莫扎特、海顿等人学习作曲。1800年，在他首次获得胜利后，一个光明的前途在贝多芬的面前展开。可是三四年来，一件可怕的事情不停的折磨着他，贝多芬发现自己耳朵变聋了。对于一个音乐家来说，没有比失聪更可怕的了。因而人们可以在他的早期钢琴奏鸣曲的慢板乐章中理解到这种令人心碎的痛苦。 贝多芬无时不充满着一颗火热的心，可是他的热情是非常不幸的，他总是交替地经历着希望和热情、失望和反抗，这无疑成了他的灵感源泉。1801年，贝多芬爱上了朱列塔u2022圭恰迪尔，他把《月光奏鸣曲》献给她。但是风骚幼稚自私的奇丽爱太不理解他崇高的灵魂。1803年与伽仑堡伯爵结婚，这是令人绝望的时刻，他曾写下遗书。 1803年他从灰暗中走出来，写出了明朗乐观的《第二交响曲》。之后更多更好的音乐在他的笔下源源不断的涌现。《第三交响曲》（英雄）、《第五交响曲》（命运）、《第六交响曲》（田园），还有优美动听、洋溢着欢乐的小提琴协奏曲，以及绚丽多彩的钢琴协奏曲和奏鸣曲。 1823年，贝多芬完成了最后一部巨作《第九交响曲》（合唱）。这部作品创造了他理想中的世界。1826年12月贝多芬患重感冒，导致肺水肿。1827年3月26日，贝多芬终于咽下最后一口气，原因是肝脏病。在他临终前突然风雪交加，雷声隆隆，似乎连上天也为这位伟大音乐家的去世而哀悼！贝多芬的葬礼非常隆重，有两万多人自动跟随灵柩出殡，而他的墓旁则是舒伯特的坟墓。终生未婚。29日出殡，送葬者有两万人，遗体葬于圣麦斯公墓。 作曲家只在人世间停留了57年，一生完成了一百多部作品。主要作品有交响乐9部；管弦乐几十首（《爱格蒙特序曲》最为著名）；钢琴协奏曲5首，小提琴协奏曲一首；其他协奏曲5首；钢琴奏鸣曲32首（热情、月光、悲怆、黎明、暴风雨等最为著名）；室内乐80首；歌剧1部《弗德里奥》；另有神剧1部；弥撒曲2首等等。

植发的原理就像是在秧苗田圃中取出秧苗，再均匀的种植在稻田上一样。我们必须在后枕区、太阳穴等毛发茂盛之处，切取一束束连着毛囊的头发，在排列整齐的植入秃发区。一般来说，依据取下发束中毛发数量的多少。

幼儿园六一活动结束的总结词如下：示例一：师：带着六月的鲜花，披着六月的阳光，在这快乐的日子里，我们舞蹈，我们欢唱:展望未来的一切，加珍惜美好的六月，因为，这梦幻般的世界，都来自六月的孕育，六月的成长!幼：六月，我童年的摇篮，我童年的梦乡，养育我的沃土，照耀我的太阳，今天我拥抱美好的六月，明天再创六月的辉煌!合：让我们一起祝福锦绣幼儿园的明天更美好!师：锦绣幼儿园庆六一文艺汇演到此结束!感谢各位家长的光临！让我们一-合：明年六一再相会!示例二：师：带着六月的鲜花，披着六月的阳光，在这快乐的日子里，我们舞蹈，我们欢唱:展望未来的一切，我们更加珍惜美好的六月，因为，这梦幻般的世界，都来自六月的孕育，六月的成长!幼：六月，我童年的摇篮，我童年的梦乡，养育我的沃土，!照耀我的太阳，今天我拥抱美好的六月，明天再创六月的辉煌!合：让我们一起驶向二十一世纪的崭新时代!师：中心幼儿园庆六一文艺汇演到此结束!感谢各位家长的光临!让我们一合：明年六一再相会!

这个题目有点大，简单地说一下吧。截止阀的入口和出口在阀体内是经过一个90°的弯道，在阀体内入口腔有一个向上90°的圆孔，圆孔口是经过加工过的一个圆环平面，在圆孔口的上方有一个由阀杆控制其运动的阀芯。当阀杆向下运动时，带动阀芯向下盖住圆孔，阀门就被关闭，反之就是打开。截止阀的阀芯与阀体圆孔的配合有多种形式，最简单的就是平面的压实关闭，复杂点是阀芯象塞子一样塞进阀体圆孔，即阀芯是一个圆锥体，由于这个圆锥体的角度不同，阀门就有不同的流通特性。闸阀就是以阀芯是一块闸板，通过阀杆的旋转，由螺纹带动闸板上下运动达到开、关阀门，其在结构上比较简单。球阀的阀芯就是一个中间有一个圆通孔的球体，有阀杆带动旋转90°运动，当圆通孔的轴线与阀门进出口的轴线平行时，阀门被打开；当圆通孔的轴线与阀门进出口的轴线垂直时，阀门被关闭。这个和现在一般家用的水管阀门是一样的。所谓的安全阀就是用于保护设备安全的专用阀门，有可调节的安全阀和不可调节的两种。可调节的安全阀就是可控制开度的阀门都可以当作安全阀，但一般是用截止阀当作安全阀，因为截止阀具有减压的作用。根据被控的压力等参数，由阀门的执行机构驱动阀芯的运动，达到有效放泄压力，使得被控的压力在正常恶范围之内。另一种比较简单的安全阀就是靠弹簧的预紧力控制阀芯，当被控的压力大于弹簧的弹力时，阀芯被顶开释放压力，当压力降低时，在弹簧力的作用下，阀芯被关闭。不可调节的安全阀是没有阀芯的，仅靠一片经计算和加工的特定膜片起到密闭的作用，当压力超过膜片能承受的压力时，膜片破裂，释放压力。这种安全阀一旦启动就等于被破坏，需要从新更换新的膜片才能恢复使用。仪表调节阀就是被安装了执行控制机构的阀门，执行控制机构简称执行机构。执行机构有电动、气动和液动三种，一般气动的用得比较多。因为气动执行机构的响应速度快，推力大。无论哪种执行机构都有一个阀门定位器，用于控制阀门的开度。具体的阀门可以是截止阀、蝶阀和球阀，用于控制精度高的都是用截止阀。对以一般控制，且需要大流量的调节阀，阀门基本是采用蝶阀。球阀因其体积较大，一般用于小口径的管道。

汽车交流发电机的结构如下图：希望能帮到你，望采纳。

小米扫地机器人的工作原理是什么？清扫机器人小米采用激光传感器模式的规划导航和SLAM算法，清扫机器人小米采用Allwinner arm的Allwinner主处理器。微控制器主要用于课程规划。运行slam导航算法建立虚拟三维房间。传统清扫机器人的尘箱需要人工清扫。“自集尘”的原理是将集尘门与集尘排无间断连接，通过内部大功率机器吸收集尘箱内的灰尘，然后使用扩展边缘清洁模式将原理与扫地机器人的自动负载分离。扫地机器人的自动有效载荷通过货物基地连续发送红外信号，然后机器人的TOPO中的接收器接收信号，最后找到回家的路。三维除尘模式波动。小米清扫机器人原理：小米美国的扫描机器人——标准激光传感器和SLAM算法，用于计划导航。使用激光扫描周围环境，然后使用扫描模型扫描。您的工作原理是将探测信号传输到目标，将反射信号与传输信号进行比较并进行适当处理，以获得多个目标参数。Leading可以获取机器人的三维地理信息，实现FAZ USO的防障碍功能的原理是超声波示波器。传感器的一部分由三对（每对包括一个发射探头和一个接收探头）和总共三个SEIS超声波传感器头组成。它由一个独立的扫描机器人组成。扫地原理：小米美国标准激光传感器机器人扫地机和SLAM算法，用于计划导航。它使用激光扫描周围环境，然后使用扫描模型分离cadA区域。但噪音也会上升，因为机器人扫地机USAm旋转高速风扇产生负压，空气会将粉末带到尘桶收集灰尘。扫地机器人是一种智能家用电器，借助人工智能技术，可以自动清洁房间内的地板，一般先用刷子和真空吸尘器吸收自身垃圾箱中的土壤杂物，以达到清洁的目的。

　　六一儿童节的活动已经结束了，但是六一的节日氛围却一直留在了校园里，快来为当天的活动做一个总结吧。下面是由我为大家整理的“2020六一儿童节演出活动总结范文”，仅供参考，欢迎大家阅读。 　　2020六一儿童节演出活动总结范文（一） 　　我们幼儿园本着尊重孩子、关爱孩子的理念，真正把“六一”节还给孩子，过一个美好的童年为出发点，组织全体孩子开展了一系列六一庆祝活动。活动形式多样，内容健康，既丰富了孩子们的节日生活，又起到了教育作用，受到了广大家长的一致称赞。现将我园系列活动开展情况总结汇报如下： 　　 一、领导重视，精心组织 　　园领导高度重视庆“六、一”系列活动的开展情况，多次开会研究制定活动方案，围绕活动主题，积极探索，因地制宜地制定了整个活动方案。并将筹备工作落实到人头，形成人人参与的局面。在活动期间，努力营造良好的氛围，扩大宣传声势和影响，积极争取家长对活动的支持和参与，使这次活动取得了较好的效果，受到了全体幼儿和家长的热烈欢迎。 　　 二、内容丰富，形式多样 　　今年，我们在总结历年庆“六、一”系列活动经验的基础上，保留了效果较好、深受小朋友欢迎的传统项目，并注意充实新内容，拓展新形式。从内容到形式都突破往年。在这次＂庆六一＂班级文艺活动中有我们以班级为单位＂庆六一＂文化艺术主题活动，有幼儿绘画作品、泥塑作品的展出，让每一个幼儿都体验到过节的快乐。尤其6月1日下午组织家长观看文艺汇演，受到社会好评，扩大了幼儿园的影响。　为营造节日气氛，为小朋友增添欢乐，老师们精心准备了舞蹈《凤凰姑娘》。精彩的表演，受到家长与社会的一致好评。 　　活动从研究决策到准备到活动过程，都是以孩子意见为主，老师精心指导，帮助。可以说，从孩子们脸上洋溢着灿烂、幸福的笑容可以看出孩子们度过了一个愉快且有意义的节日！ 　　2020六一儿童节演出活动总结范文（二） 　　铺上鲜红喜庆的地毯，摆上五颜六色的鲜花，穿起鲜艳美丽的节日盛装，奏起轻柔美妙的旋律。2020年5月28日上午，xx幼儿园举办的一场盛大的以“感恩成长、飞扬梦想”为活动主题的“欢迎六一”文艺演出在人人超市上隆重举行。梅川镇中心学校领导和嘉宾及全体家长朋友们一起观看了演出。 　　本次庆祝活动汇演历时近两个多小时，共16个节目，幼儿园近200名幼儿全部登台亮相，载歌载舞，充分展示了自己的风采，内容形式丰富多样、精彩纷呈。有展现我园幼儿艺术培养的舞蹈、合唱表演；有展现幼儿一日学习生活的游戏；虽然我们的孩子年龄很小，而参与人数众多，从而导致排练的难度较大，但是在各位教师的精心策划和认真编排下，一个个童心飞扬的节目博得了观众们的阵阵掌声。 　　这次文艺汇演，得到了上级领导部门的大力关心与支持，成功的演出不仅丰富了孩子们的课余生活，还给他们搭建了一个展示自我的舞台，向社会展示了新思维幼儿园在艺术教育方面的成果。也让孩子们享受到了一次丰盛的节日大餐。 　　同时，本次活动顺利的开展与幼儿园领导的重视和全园教职工的努力是密不可分的： 　　我园领导高度重视庆“六一”活动的开展情况，多次开会研究制定活动方案，围绕活动主题，积极探索，因地制宜地制定了整个活动计划，并将筹备工作落实到人头，形成人人参与的局面。在活动期间，努力营造良好的节日氛围，扩大宣传声势和影响，积极争取社会各界对本次庆祝活动的支持和参与，使这次活动取得了较好的效果，受到了全体幼儿和家长的热烈欢迎。 　　在活动筹备期间，幼儿园所有教职工本着团结、创新、奉献”的精神和原则，认真做好各自的工作，为活动的顺利开展奠定了良好的基础。 　　另外，各班充分的准备，后勤工作人员密切的配合，也是本次活动环节紧凑有序的关键所在。 　　活动圆满结束了，家长们、孩子们依然陶醉在节日的欢乐中。成绩要发扬，不足要改进，我们真心地希望孩子们从新思维幼儿园这里起飞，飞向更高，飞得更稳，飞向更远！ 　　2020六一儿童节演出活动总结范文（三） 　　六一之前我们是忙碌的，六一过后我们是幸福的，是辛苦带来的幸福，是成功带来的幸福。我们在幸福中反思、总结。现对本次活动总结如下： 　　 一、举办六一大型活动，要早准备，早定向 　　这一点我园在历年的六一筹备工作上都做的很好。就说今年吧，早在三月底，老师们就把各班的题材选好，再在一起综合，调整，使我们的内容丰富、形式多样。在班级编排上也要早做准备，各班老师都在四月的第一周就开始排练，每天排练半小时，一点也不影响正常上课，同时孩子们也不觉得疲惫和厌倦。服装、道具也要早准备，这样老师们才不会觉得紧张和慌乱。所以不管幼儿园开展什么活动，我们都要早作准备。 　　 二、在节目编排时，力求完美 　　老师们对自己的节目不够熟悉，比如节拍、节奏、音乐、动作等，个别老师都是一边编排一边想动作，但是老师们在编排时都比较认真，对某个动作、队形进行了反复的修改，比如中2班的舞蹈进行了几次的反复修改，一直到老师自己满意为止，最后才形成现在的节目。 　 　三、服装道具的准备积极主动 　　老师们在5月初就把道具准备好了，并且进行排练，这样孩子们都比较熟悉，陈老师也积极的采购服装。 　　 四、节目形式要大胆创新 　　今年我们暂定的节目和往年一样，都是也舞蹈为主。但听了聂老师和曲老师对我们进行了节目编排这一块的培训之后，我们将节目进行了调整，插入了童话剧和三句半、舞蹈串烧、公车礼仪等形式的节目，音乐的选择也有所调整，有民族音乐、儿歌等。但是整台节目与家长的互动太少，在设计时大班有一个节目是一位老师、一个孩子、一位家长一起唱歌，全班孩子做手语操，但是由于家长的时间关系，对节目进行了调整，唱歌环节就取消了。 　　中班的舞蹈搞笑串烧秀深受家长的喜欢，主要是老师敢于创新，而且形式新颖，服装和道具也夸张。因此，不管是什么节目，都要新、有创意，道具也特别重要。再一个就是道具设计上也要大胆。 　　老师们不要怕麻烦，收个钱，只要合理，家长也理解；自己做，加加班，也能出来，找别的老师帮忙，大家也会出力。我们为的是节目精彩。即使是舞蹈，在音乐和动作上都要有亮点，才会吸引孩子和家长。 　　 五、团结合作，充分发挥力量 　　在选节目、排节目的过程中，老师们都相互帮忙，大家一起出谋划策，在制作道具时老师们一起设计一起制作，相互帮忙，共同完成。 　　 六、表彰活动仪式隆重 　　1、今年的六一表彰活动，共表彰了6个乖娃娃。受到表彰的幼儿当着自己爸爸妈妈的面接过奖品，心里非常自豪。家长脸上洋溢着骄傲的笑容。同时这些有益的成绩，也给在座的家长们已深深的震撼。他们从新认识了幼儿园的教学教育成果。为幼儿园深入民心起到了良好的宣传作用。 　　2、同时也在每个班推选出了一名“好家长”，为家长们做好了一定的引领作用。 　　 七、文艺演出展示风采 　　孩子们在台上精彩的表演赢得家长们一阵阵的掌声。“公交礼仪”展示了我们乘坐公交车时的文明礼仪，懂得谦让等。小xx班的“哈巴狗”突出了孩子的可爱、天真、活泼。大班的语言童话剧“小蝌蚪找妈妈”展示了孩子的语言表达能力和表现力。最后在大班的手语操“让爱传出去”结束活动。 　　这次活动本着“孩子是节目的主人”的原则，每个孩子都上台展示了自己的风采。六一是一个幼儿园综合素质的展示，也是我们向家长介绍自己，宣传自己的大好时机。 　　整个活动展现了幼儿园的园风园貌，老师的业务水平和精神面貌，幼儿园的办院宗旨，教育理念。从开始筹划到演出结束，都需要组织者和全体老师携手合作，共同完成。而六一的精神，也应该成为我们日常工作的指导。但愿我们能把这种创新，合作，和爱的精神变成一种习惯，渗透在工作中的点点滴滴。 　　六一活动已然结束，六一的感动依然在我们行中荡漾。让我们把年龄定格在2---6岁，和孩子们一起回忆排练，演出的酸甜苦辣，一起品味演出成功的幸福。让我们带着希望，憧憬的六一，会随着我们幼儿园的发展，更上一个台阶！