小波神经网络的基本原理,小波神经网络算法原理

什么是“小波神经网络”？能干什么用呀

小波神经网络（Wavelet Neural Network， WNN）是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种人工神经网络。

它是基于小波分析理论以及小波变换所构造的一种分层的、多分辨率的新型人工神经网络模型。 即用非线性小波基取代了通常的非线性Sigmoid 函数，其信号表述是通过将所选取的小波基进行线性叠加来表现的。

它避免了BP 神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题，大大简化了训练，具有较强的函数学习能力和推广能力及广阔的应用前景。

“小波神经网络”的应用：1、在影像处理方面，可以用于影像压缩、分类、识别与诊断，去污等。在医学成像方面的减少B超、CT、核磁共振成像的时间，提高解析度等。2、在信号分析中的应用也十分广泛。

它可以用于边界的处理与滤波、时频分析、信噪分离与提取弱信号、求分形指数、信号的识别与诊断以及多尺度边缘侦测等。3、在工程技术等方面的应用。

包括电脑视觉、电脑图形学、曲线设计、湍流、远端宇宙的研究与生物医学方面。扩展资料：小波神经网络这方面的早期工作大约开始于1992 年，主要研究者是Zhang Q、Harold H S 和焦李成等。

其中，焦李成在其代表作《神经网络的应用与实现》中从理论上对小波神经网络进行了较为详细的论述。近年来，人们在小波神经网络的理论和应用方面都开展了不少研究工作。

小波神经网络具有以下特点：首先，小波基元及整个网络结构的确定有可靠的理论根据，可避免BP 神经网络等结构设计上的盲目性；其次，网络权系数线性分布和学习目标函数的凸性，使网络训练过程从根本上避免了局部最优等非线性优化问题；第三，有较强的函数学习能力和推广能力。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

神经网络中的激活函数是用来干什么的？

神经网络算法为什么要用激活函数

楼主你好！根据你的描述，让我来给你回答！翻译为激活函数（activationfunction）会更好。激活函数是用来加入非线性因素的，因为线性模型的表达能力不够。

希望能帮到你，如果满意，请记得采纳哦~~~。

bp神经网络选择激活sigmoid函数，还有tansig函数的优缺点？求告知？

（1）对于深度神经网络，中间的隐层的输出必须有一个激活函数。否则多个隐层的作用和没有隐层相同。这个激活函数不一定是sigmoid，常见的有sigmoid、tanh、relu等。

（2）对于二分类问题，输出层是sigmoid函数。这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0,1]空间。函数值恰好可以解释为属于正类的概率（概率的取值范围是0~1）。

另外，sigmoid函数单调递增，连续可导，导数形式非常简单，是一个比较合适的函数（3）对于多分类问题，输出层就必须是softmax函数了。softmax函数是sigmoid函数的推广。

神经网络的激活函数和传递函数有什么区别？

理论上讲任何一个连续的非多项式、常数函数都可以做为BP的激活函数，而且这都是已经在数学上证明过的问题。

但sigmoid函数相对其他函数有它自身的优点，比如说光滑性，鲁棒性，以及在求导的时候可以用它自身的某种形式来表示。这一点在做数值试验的时候很重要，因为权值的反向传播，要求激活函数的导数。

多层就有多个导数，如果用一般的连续函数，这对计算机的存储和运算都是一个问题，此外还要考虑整个模型的收敛速度，我上面提到连续函数都可以做激活函数。

但是相应的Sigmoidal型函数的收敛速度还是比较快的，（相同的结构前提下）还有就是BP在做分类问题的时候，Sigmoidal函数能比较好的执行这一条件，关于连续函数可以做激活函数的证明，可以在IEEEtrans.onneuralnetworks和NeuralNetworks以及NeuralComputating和NeuralComputation上找到。

神经网络为什么要有激活函数，为什么relu 能够防止梯度消失

增加网络的非线性能力，从而拟合更多的非线性过程。ReLU在一定程度上能够防止梯度消失，但防止梯度消失不是用它的主要原因，主要原因是求导数简单。

一定程度是指，右端的不会趋近于饱和，求导数时，导数不为零，从而梯度不消失，但左端问题依然存在，一样掉进去梯度也会消失。所以出现很多改进的ReLU。