神经网络精度和速度图表,图神经网络和神经网络

matlab7.0做BP神经网络预测，精度怎么看？

应点击pointperformance按钮以展示一个误差下降曲线图。实际上,无需过分关注此曲线,除非是为了研究如何提高算法收敛速度.通常会重视网络的实际训练效果以及其在实际应用中的能力,如预测能力等

在1986年, Rumelhart及其领导的研究团队首次提出了BP（BackPropagation）神经网络.该算法基于反向传播机制, BP神经网络采用了多层前向结构进行训练.在当前领域中, BP神经网络被广泛应用并被认为是主流模型之一.

BP神经元能够具备学习并存储大量的输入-输出样本之间的对应关系的能力，并不需要明确建立这些对应关系的数学表达式。其核心的学习机制采用最速下降法，并基于反向传播算法不断优化网络参数以实现整个系统的误差平方和达到全局最小值。

该模型的拓扑架构由输入层（input）、隐藏层（hidden layer）和输出层（output layer）构成。

通过Matlab对神经网络进行训练，在performance图中最佳曲线其含义是什么？是否表示达到了最低精度？

精度值能够自行设定为某个特定数值，在这种情况下表现为一条基准直线；在本案例中该神经网络不具备最佳曲线这一特征，并且仅仅是两条关键指标：goal目标线和training训练线；而具体的连接信息则位于此处

表示在训练过程中形成的误差曲线，在经过X次迭代后达到稳定状态，并达到了与目标向量的高度一致

每次迭代中的反向传播训练过程中均方误差（MSE）指标的表现，在每次迭代中的交叉验证阶段中均方误差（MSE）指标shu的表现以及在每次测试阶段中的测试流程中执行的过程。值得注意的是，在internal TEST threshold这一区域集中反映了BP算法的计算与训练成果。

补充资料中指出，在1986年期间, Rumelhart及其同事主导的研究团队成功提出了BP(BackPropagation)神经网络的概念

BP（BackPropagation）属于基于反向传播误差反向传播算法训练的多层前馈网络类型之一，并且也是广泛使用的神经网络模型类型之一。

BP神经网络能够获取大量输入-输出模式映射关系，并通过不断训练保存这些信息；这使得其在不需要预先明确描述这些复杂关系的情况下运行更为高效与灵活。

BP网络的学习规则是基于梯度下降算法，并通过反向传播算法不断优化网络的权重参数和激活阈值参数，以最小化目标函数——即网络总的平方误差之和。BP神经网络模型的拓扑结构由输入层构成，并包含多个隐藏层以及输出层单元。参考资料来源：百度百科-BP神经网络。

神经网络精度一般设0.0001，可以嘛？训练样本数值有归一化的情况？

神经网络的精度要根据数据类型而定，在确定归一化时需注意其具有相同的意义

无论是在构建模型还是进行数据处理过程中，在选择基本度量基准时必须做到统一使用相同的度量基准

一分为二和合二为一争论了多年，这里归一化也有合二为一的思想。

如何通过人工神经网络实现图像识别

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人工神经网络（Artificial Neural Networks）（简称ANN）系统从20世纪40年代末创立至今仅用了一个半世纪的时间发展而成，并且凭借其信息分布存储、并行处理以及自学习能力等优势，在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到了越来越广泛的应用

尤其是基于误差反向传播（ErrorBackPropagation）算法构建的多层次前馈型神经网络系统（Multiple-LayerFeedforwardNeuralNetworkSystem），被简称为BP神经网络模型。该模型具有高度的逼近能力，并因此在非线性系统建模、函数逼近以及模式识别等领域展现出广泛的应用前景。

在模式识别领域中, 目标识别是一项基础性的传统课题。这是因为这一问题并非独立存在, 而是各类应用系统都必须面对的核心挑战。这类问题也是模式识别领域中绝大多数课题都会面临的根本性问题, 并且由于各个领域的具体要求不同, 解决的方式也各不相同。因此, 在理论与实践层面的研究仍具有重要意义。

这里探讨的是目标物体的识别过程：通过成像装置（包括红外或可见光等类型）获取形成的图像信号序列，并将其输入到计算机系统中进行处理；利用神经网络进行图像识别的技术问题。

一、Backpropagation 神经网络 Backpropagation 网络是基于 Widrow-Hoff 学习算法以及非线性可微转移函数构建而成的多层次结构。一个典型的 Backpropagation 网络主要运用了 梯度下降法 ，这与 Widrow-Hoff 算法所遵循的规定一致。

反向传播法即用于非线性多层网络梯度求取的方法。一个典型的BP网络结构展示了一个典型实例。为了更清晰地呈现这一过程，在本节中我们采用了向量图详细说明了其向量表示方法。

其中，在模式识别中针对第k对模式分析处理过程如下所述：针对第k对模式而言，在输出层单元j处计算其加权总和即得到该单元的实际输出值；与此同时，在隐含层单元i处同样计算其加权总和并获得对应的实际输出值；假设函数f是严格递减且可微分的其算法步骤如下所述：（1）初始化神经网络结构及学习参数设置包括设定初始权重矩阵和学习因子等关键参数；（2）进入迭代优化过程按照预设的学习策略逐步调整各层权重系数以最小化目标误差函数。

（2）为网络提供训练样本，并对其进行训练直至达到预期的学习效果。
（3）正向传递过程：对于给定的输入样本进行处理，并与预期输出结果对比；如果存在误差，则执行步骤（4）；否则返回步骤（2）。

（4）反向传播过程：a.计算本层各单元之间的误差传递；b.更新各层神经元的权值与阈值参数；c.返回步骤（2）。第二部分 BP网络隐层节点数的选择针对仅含一层隐层神经元的三层前馈神经网络模型而言，在满足训练样本条件下能够实现输入到输出空间之间的任意非线性映射关系。

提升网络隐层数能够降低误差并提高精度；然而这也会导致系统更加复杂从而延长训练所需时间。此外性能提升还可在一定程度上通过增大小规模模型中的神经元数量来实现。通常建议优先增大隐藏层节点的数量以便在保证模型性能的同时优化计算效率

三、选择隐含层神经元的数量，在使用神经网络进行函数逼近的过程中，这一参数显著影响着神经网络的学习能力和归纳能力。

当隐含层神经元数量较小时，在每次训练过程中耗时短暂；然而这可能导致部分关键信息被遗漏。相比之下，在隐含层神经元数量较多的情况下，则具备更强的学习能力和更大的存储能力；然而这会直接影响该网络在处理新输入数据时的记忆效果。具体而言，在实际应用中通常仅凭经验进行设定。

四、神经网络图像识别系统通过人工神经网络方法实现模式识别功能，在处理环境信息较为复杂的情况下具有一定的可行性，并能够处理背景知识较为缺乏以及推理规则不够明确的问题；该系统允许样品出现较大的缺损或畸变情况；然而该方法存在以下不足：其模型尚处于不断完善的过程中；目前能够识别的模式类别仍然有限；尽管如此但该系统具有较快的运行速度和较强的自适应能力

神经网络图像识别系统属于一种神经网络模式识别系统，在其原理上具有高度的一致性。通常情况下, 神经网络图像识别系统主要由预处理过程, 特征提取阶段以及分类器模块构成。其中, 预处理阶段主要包括去除冗余信息, 去噪, 阈值化以及归一化处理等关键步骤。

在神经网络图像识别系统中，并非所有系统都包含特征提取模块；它通常划分为两大类：①具有特征提取模块的：这类系统本质上是传统方法与神经网络技术的融合；这种架构不仅能够充分运用人类的经验来识别目标图像中的模式特征，并且还能够借助神经网络的技术实现高效的分类。

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。

对于不涉及特征提取的情况：避免了特征提取步骤，并将整个图像直接馈送给神经网络作为输入。通过这种方式后会导致系统内神经网络架构复杂度显著提升。与此同时随着输入模式维度的增长会导致整个系统规模迅速扩大

此外，在消除模式变形影响方面，神经网络结构需要自身具备相应的机制以确保数据处理的有效性。该网络系统表现出较强的抗干扰能力，并且分类准确率较高。对于BP神经网络用于分类任务的情况而言，在数据准备阶段需要确保各类别样本的数量均衡分布。

其主要原因在于：一方面能够抑制网络在面对样本丰富类别的反应过度敏感；另一方面则有助于显著缩短训练所需时间，并且能够有效防止网络陷入局部最优解状态。

鉴于BP网络缺乏不变识别能力，则需采取措施使其对模式的平移、旋转与缩放具备不变性，并尽量选择涵盖各种可能情况的样本。

为了更好地选择具有多样代表性的样本（如不同姿态、方位和角度），从而确保网络具备高识别能力

在构建神经网络分类器时需要首先确定适合该任务的网络架构；作为识别图像特性的工具，神经网络分类器的主要输入是经过处理后的特征向量；通过设计合理的输出层配置，在多类别识别问题中可以确保输出节点数量与类别数目相匹配；对于提高模型性能的关键参数设置包括确定隐藏层数目以及每一层所需的神经元数量；在实际应用中发现单隐藏层的设计通常能够提供良好的平衡效果

然后要选择适当的学习算法，这样才会有很好的识别效果。

为了提高学习效果，在训练阶段应大量使用样本数据。通过系统性地调整各层神经元之间的连接权重来优化模型性能。这种调整过程旨在使模型能够准确识别和分类这些样本。这与人类记忆数字的过程具有相似性。其中的每一个神经元都类似于人类大脑中的一个神经细胞，并且每个神经元之间的信息传递关系都在不断变化以适应输入数据的变化。权重的变化反映了各个神经元之间信息传递关系的动态调整，在整个学习过程中，神经网络的行为模式与人类记忆数字的学习过程具有高度的一致性

神经网络是根据整个特征向量作为一个整体来进行图像记忆的。当大部分特征与之前学习过的样本相匹配时就能被归类为同一类别。由此可见，在样本存在较大噪声的情况下，神经网络分类器依然能够准确地完成识别工作。

在图像识别阶段中使用的方式是将图像数据转换为点阵向量作为神经网络输入的一部分，在经过计算后得到的结果即为分类结果。五 仿真实验 1 实验对象 本次实验采用MATLAB软件完成神经网络模型训练，并模拟了基于该模型进行图像识别的过程。

从实验数据库中提取十位数字作为BMP格式的目标样本图像，并采用16×8像素分辨率进行采集。对于每个目标样本图像是分别附加10%、20%、30%、40%和50%大小的随机高斯噪声处理后生成的总计60个带噪样本

将样本划分为两组：其中一组用于训练模型（机器学习算法），另一组用作测试数据（评估模型性能）。在实验中使用了40个样本作为训练数据集，在测试过程中使用了20个样本作为测试集（验证集）。为了模拟真实环境中的数据波动性，在实验过程中调用了MATLAB中的randn(m,n)函数来生成服从正态分布的随机数。

本实验采用了三层BP网络结构，在其中输入层神经元数量与样本图像像素数量（16×8）一致。选择隐含层节点数目为24, 经过实验验证, 这是一个较为理想的隐含层节点数量设定

输出层神经元的数量是用来识别的模式总数，在具体案例中包含10种模式的情况下，在该案例中选择数量相等的神经元进行处理；这些神经元与这些模式之间是一一对应的

基于MATLAB语言实现网络训练与仿真的过程如下：
配置网络结构
% 注释行
% 选择隐层神经元数目为24
S1 = 24;
% 获取输入数据numdata的大小
[R, Q] = size(numdata);
% 获取目标输出targets的大小
[S2, Q] = size(targets);
% 将numdata转换为数值类型
F = numdata;
P = double(F);
% 构建神经网络模型
net = newff(minmax(P), [S1, S2], {'logsig', 'logsig'}, 'traingda', 'learngdm');
其中numdata表示训练样本矩阵（尺寸为128×40），targets表示对应的目标输出矩阵（尺寸为10×40）。

newff函数用于创建一个具有输入矢量取值范围矩阵[Pminmax]以及各层神经元数量配置{TF1 TF2 ... TFN}的前馈BP神经网络模型。该函数接受以下关键参数：[S1 S2 ... SN]表示各层神经元的数量分布；BTF指定训练算法；BLF指定学习规则；PF则定义了性能指标，默认值为均方误差（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代表网络识别训练样本的结果，而A则代表该网络在测试样本上的识别效果。实验数据显示该网络在训练集和测试集上的准确率均为100%。图中展示的是64579个数字经过50%随机噪声处理后的分类效果。

六、归纳以上所述实验结果表明：运用神经网络技术进行图像识别是有效的。其中所举的例子仅涉及基本数字识别任务。若要实现复杂目标图像在网路模式下的识别，则需优化网络架构以提高识别能力。

神经网络能否较快收敛

BP神经网络训练生成的图片解释，急求。

那这张图呢，在达到了设定的最大迭代次数后仍未能收敛到预期的精度水平。研究发现，在均方误差降至约0.00128时就无法进一步优化目标函数值了，并观察到其梯度值呈现周期性波动特征：起初会逐渐降低至最低点后又回升至初始水平附近

即便将迭代次数设定为1万次后均方误差稳定在约 0.00128 左右这一现象主要原因是误差梯度不断循环往复这背后的原因是什么？这种情况是否属于收敛失败的表现？

脑皮层神经网络是什么样的 脑皮层神经网络示意图

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所谓神经网络算法即模仿生物神经系统形成的一种计算模型，在机器学习领域具有重要应用价值。在实际应用中通常会将一组已知样本输入到神经网络中进行学习训练以建立分类模型这一过程被称为训练阶段。随后当需要对新数据进行分类时则可以通过预先训练好的模型将待分类的新数据输入进该系统后在经过参数优化的学习过程中能够根据已有知识进行识别和归类这一过程则被定义为推理或预测过程

该方法能够实现图像识别与分类功能；适用于数据预测任务；同时也具备曲线拟合的能力等特性。建议参考相关书籍以深入理解其原理与应用