人工神经网络原理与实践,人工神经网络实战教程

深度学习学什么？

深度学习主要学的有：神经网络、BP反向传播算法、TensorFlow深度学习工具等。

深度学习英文全称为：deeplearning，是机器学习的分支，主要是把人工神经网络当作构架，进而对数据进行表征学习的算法。

至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

另外，“深度学习”已成为类似术语，或者说是神经网络的品牌重塑。通过多层处理，逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。

由此可将深度学习理解为进行“特征学习”或“表示学习”。以往在机器学习用于现实任务时，描述样本的特征通常需由人类专家来设计，这成为“特征工程”（featureengineering）。

众所周知，特征的好坏对泛化性能有至关重要的影响，人类专家设计出好特征也并非易事；特征学习（表征学习）则通过机器学习技术自身来产生好特征，这使机器学习向“全自动数据分析”又前进了一步。

而深度学习的主要应用场景为：语音识别微软研究人员通过与hinton合作，首先将RBM和DBN引入到语音识别声学模型训练中，并且在大词汇量语音识别系统中获得巨大成功，使得语音识别的错误率相对减低30%。

但是，DNN还没有有效的并行快速算法，很多研究机构都是在利用大规模数据语料通过GPU平台提高DNN声学模型的训练效率。

在国际上，IBM、google等公司都快速进行了DNN语音识别的研究，并且速度飞快。国内方面，阿里巴巴，科大讯飞、百度、中科院自动化所等公司或研究单位，也在进行深度学习在语音识别上的研究。

自然语言处理等其他领域很多机构在开展研究，2013年TomasMikolov,KaiChen,GregCorrado,JeffreyDean发表论文EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace建立word2vector模型，与传统的词袋模型（bagofwords）相比，word2vector能够更好地表达语法信息。

深度学习在自然语言处理等领域主要应用于机器翻译以及语义挖掘等方面。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

人工神经网络的实用性 50

请介绍一下人工神经网络，和应用 5

一.一些基本常识和原理[什么叫神经网络?]人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。

逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。

然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。

这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。

这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

[人工神经网络的工作原理]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手写“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。

如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。

如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。

这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。

一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。

=================================================关于一个神经网络模拟程序的下载人工神经网络实验系统(BP网络)V1.0Beta作者:沈琦作者关于此程序的说明:从输出结果可以看到，前3条"学习"指令，使"输出"神经元收敛到了值0.515974。

而后3条"学习"指令，其收敛到了值0.520051。再看看处理4和11的指令结果P*Out1:0.520051看到了吗？"大脑"识别出了4和11是属于第二类的！

怎么样?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神经网络"已经形成了!你可以自己任意的设"模式"让这个"大脑"学习分辩哦!只要样本数据量充分(可含有误差的样本)，如果能够在out数据上收敛地话，那它就能分辨地很准哦!有时不是绝对精确，因为它具有"模糊处理"的特性.看Process输出的值接近哪个Learning的值就是"大脑"作出的"模糊性"判别!=================================================人工神经网络论坛(旧版,枫舞推荐)国际神经网络学会(INNS)(英文)欧洲神经网络学会(ENNS)(英文)亚太神经网络学会(APNNA)(英文)日本神经网络学会(JNNS)(日文)国际电气工程师协会神经网络分会研学论坛神经网络;sty=1&age=0人工智能研究者俱乐部2nsoft人工神经网络中文站=================================================推荐部分书籍:人工神经网络技术入门讲稿(PDF)神经网络FAQ(英文)数字神经网络系统(电子图书)神经网络导论(英文)===============================================一份很有参考价值的讲座是Powerpoint文件，比较大，如果网速不够最好用鼠标右键下载另存.=========================================================已经努力的在给你提供条件资源哦~~。

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12345678%================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),[S1S2],{'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123456789101112131415net.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。

我见过的最脑残也是最好懂的人工神经网络算法教程

你要的这份文档，原名为《用平常语言介绍神经网络》(NeuralNetworksinPlainEnglish)，有人翻译过来，做成文档供大家学习。

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。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（activationfunction）。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。

人工神经网络会秒杀人类哪6大领域？

1.图像和物体识别记录表明，机器在图像和物体识别方面的能力远远超过了人类。在一次测试软件识别玩具的能力的实验中，GeoffHinton发明的Capsule网络的错误率几乎只有之前最低错误率的一半。

在不同的扫描过程中，增加这些胶囊的数量可以让系统更好地识别一个物体，即使这个视图与之前分析的不同。

另一个例子来自于一个最先进的网络，它是在一个有标签的图片数据库上训练的，并且能够比一个博士生更好地对物体进行分类，而这些博士生在相同的任务上接受了超过100个小时的训练。

2.电子游戏谷歌的DeepMind使用一种被称为“深度强化学习”的深度学习技术，研究人员用这种方法教电脑玩雅达利的打砖块游戏Breakout。他们没有以任何特定的方式对这台电脑进行教学或编程。

相反，它在看分数的同时还控制了键盘，它的目标是得到尽可能高的分数。玩了两个小时后，电脑就成为了这个游戏的专家。

深度学习社区正在进行一场竞赛，训练计算机在几乎所有你能想到的游戏中击败人类，包括太空入侵者、末日、Pong和魔兽世界。在大多数游戏中，深度学习网络已经胜过有经验的玩家。

电脑并不是通过编程来玩游戏的，他们只是通过玩游戏来学习。3.语音生成和识别去年，谷歌发布了WaveNet，百度发布了DeepSpeech。两者都是深度学习网络，能自动生成语音。

这些系统学会了模仿人类的声音，并且它们的水平随着时间的推移不断提高。将他们的演讲与真实的人区别开来，要比人们想象的要难得多。

牛津大学和谷歌公司DeepMind的科学家们创造了一个深度网络，LipNet，在阅读人们的唇语上达到了93%的正确率，而普通的人类唇语阅读者只能达到52%的正确率。

来自华盛顿大学的一个小组利用唇形同步创建了一个系统，将合成音频与现有视频实现同步。4.艺术品和风格的模仿神经网络可以研究某一特定艺术作品的笔触、颜色和阴影的图案。

在此基础上，它可以根据分析将原始的艺术作品转化为新的图像。就是一个例子，这家公司开发的应用可以使用深度学习来学习数百种不同的风格，你可以将它们应用到你的照片中。

艺术家和程序员GeneKogan也运用了风格转换，基于算法从埃及象形文字中学习的风格来修改蒙娜丽莎画像。

5.预测斯坦福大学的研究人员TimnitGebru选取了5000万张谷歌街景图片，探索一个深度学习网络可以做些什么。结果是，计算机学会了定位和识别汽车。

它检测到超过2200万辆汽车，包括它们的制造、型号、体型和年份。这一系统获得的洞见之一就是，选民队伍的起点和终点在哪里。

根据这一分析，“如果在15分钟车程中遇到的轿车数量高于皮卡车的数量，那么这座城市可能会在下次总统选举中投票给民主党人（88%的几率），”TimnitGebru和他的合著者写道。

另一个机器提供比人类更准确的预测的例子来自谷歌的Sunproof项目，这项技术使用了来自谷歌地球的航拍照片来创建一个你的屋顶的3D模型，将它与周围的树木和阴影区分开。

然后，它利用太阳的轨迹，根据位置参数来预测你屋顶的太阳能电池板能产生多少能量。6.网站设计修改在网站生成器中集成的人工智能可以帮助网站更新，并对网站进行有用的修改，比人类更快速、更准确。

这种系统的基本技术提供了关于网站外观的普通用户的意见，这可以告诉设计师网站设计的好坏。如今，网站建设者们要么利用深层网络来修改设计，要么计划在不久的将来使用它们。

该技术可以分析不同的模式，并根据以前的转化率和其他重要指标，创造更好的结果。虽然我们距离实现矩阵级别的人工智能还差得很远，但企业正在努力快速提高神经网络的智能化水平。

上面提到的项目只是这项技术的浅层次应用，新的想法和改进不断涌现，证明机器在完成任务方面正在不断超越人类的表现。