多层循环神经网络在动作识别中的应用
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2020, 10(6), 1277-1285
Published Online June 2020 in Hans. https://www.360docs.net/doc/0410153366.html,/journal/csa
https://https://www.360docs.net/doc/0410153366.html,/10.12677/csa.2020.106132
Multilayer Recurrent Neural Network
for Action Recognition
Wei Du
North China University of Technology, Beijing
Received: Jun. 8th, 2020; accepted: Jun. 21st, 2020; published: Jun. 28th, 2020
Abstract
Human action recognition is a research hotspot of computer vision. In this paper, we introduce an object detection model to typical two-stream network and propose an action recognition model based on multilayer recurrent neural network. Our model uses three-dimensional pyramid di-lated convolution network to process serial video images, and combines with Long Short-Term Memory Network to provide a pyramid convolutional Long Short-Term Memory Network that can analyze human actions in real-time. This paper uses five kinds of human actions from NTU RGB +
D action recognition datasets, such as brush hair, sit down, stand up, hand waving, falling down.
The experimental results show that our model has good accuracy and real-time in the aspect of monitoring video processing due to using dilated convolution and obviously reduces parameters.
Keywords
Action Recognition, Dilated Convolution, Long Short-Term Memory Network, Deep Learning
多层循环神经网络在动作识别中的应用
杜溦
北方工业大学，北京
收稿日期：2020年6月8日；录用日期：2020年6月21日；发布日期：2020年6月28日
摘要
人体动作识别是目前计算机视觉的一个研究热点。本文在传统双流法的基础上，引入目标识别网络，提出了一种基于多层循环神经网络的人体动作识别算法。该算法利用三维扩张卷积金字塔处理连续视频图
杜溦
像，结合长短期记忆网络，给出了一种能够实时分析人体动作行为的金字塔卷积长短期记忆网络。本文利用NTU RGB + D人体动作识别数据库，对五种人体动作，如梳头、坐下、起立、挥手、跌倒等动作进行识别。试验结果表明算法由于采取了扩张卷积，参数量明显降低，在监控视频处理方面具有较好的准确性和实时性。
关键词
人体动作识别，扩张卷积，长短期记忆网络，深度学习
Copyright ? 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc.
This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0).
https://www.360docs.net/doc/0410153366.html,/licenses/by/4.0/
1. 简述
在人体动作识别任务中，包含两个基本步骤：一是确定人体完整动作的起始和终止时间，二是识别该动作。本文仅对动作识别进行讨论。
在动作识别的方法中，目前较为流行的方法有三维卷积、基于人体姿态识别和双流法等动作识别方法。
从直观出发，基于人体姿态识别的方法更容易被理解和接受，利用连续帧之间人体姿态变化的规律实现人体动作的识别。这类方法以人体姿态识别[1]为基础，因此其研究重点集中于人体姿态识别的准确性和可靠性。同时，人体姿态识别的结果直接影响动作识别的准确性。
区别于基于人体姿态识别的方法，双流法[2] [3] [4] [5]使用两个并列的分支网络，分别从彩色视频图像和光流图像中提取动作信息。从不同的角度提取人体动作特征，并融合多角度特征进行动作识别。但目前的双流法网络无法实现读取连续视频图像。
三维卷积解决了连续视频图像读取的问题。三维卷积[4] [6]在二维卷积的基础上增加了提取前后图像关联特征的能力，这让三维卷积可以在获取单幅图像特征的同时，也能获取前后帧图像之间的关联信息。
唯一不足的是三维卷积无法灵活地读取长短不一的连续视频图像。
本文通过引入目标检测网络，构造了一种新的金字塔卷积长短期记忆网络(Pyramid Convolutional Long-Short Term Memory, P-ConvLSTM)。将视频图像中的运动前景分离出来，而后通过深层长短期记忆网络进一步识别视频中运动的人体。之后通过前后帧运动人体之间的联系，利用金字塔形的设计获取视频图像在不同维度下的特征信息，捕捉人体动作特征，进而对如跌倒、头痛等人体动作进行识别分类。
由于采用了多层循环神经网络，因此在处理序列长短有变化的数据上更加灵活。
2. 相关工作
双流法于2014年由Simonyan和Zisserman [2]提出。该方法采用两个并行的分支网络，分别提取空间信息和时间信息。空间信息网络利用三通道彩色视频图像提取图像中的人、事、物等空间信息，而时间信息网络利用视频的光流信息提取视频中随时间变化产生的时间信息。
两个分支网络相互独立，仅在信息融合阶段进行信息地整合。
当前的双流法研究中，多以使用较为成熟的图像识别网络为分支网络的主要结构，并在信息融合的位置上和方法上进行改良。这样可以大幅减少训练的时间和成本，但无法实现连续视频图像序列的读取。
杜溦
我们再利用双流法提取不同角度特征这一特点，并结合三维卷积与多层循环神经网络，实现对连续视频序列的读取与处理，达到人体动作识别的目的。
未解决双流法中连续视频图像序列读取的问题，我们使用三维卷积[6]替换二维卷积。三维卷积以二维卷积为基础进行扩展，扩展后的三维卷积可以接收连续图像序列，并提取图像序列中每幅图像的特征信息及前后图像之间的时间信息。但三维卷积无法灵活读取长短不一的图像序列，因此我们结合多层循环神经网络，实现灵活读取图像序列的目的。
我们所使用的多层循环神经网络是卷积长短期记忆网络(Convolutional Long Short-Term Memory, ConvLSTM)，该方法由Xingjian Shi [7]等人提出。ConvLSTM是一种长短期记忆网络(Long Short-Term Memory，LSTM)的变形，它不仅利用自身的卷积操作获取视频图像中的信息，还利用LSTM的结构特点获取图像序列的长期依赖关系，更好地获取视频序列的特征。因此，ConvLSTM被广泛应用于动作识别方法中[8] [9]。
3. 金字塔卷积长短期记忆网络
(Pyramid Convolutional Long-Short Term Memory, P-ConvLSTM)
与典型的双流法的工作不同，我们向双流法中引入了一个基于循环神经网络的目标识别网络作为网络的主干结构。目标检测网络可以将视频图像中运动前景与不动后景进行分离，让P-ConvLSTM的注意力集中在运动的人体上。
该目标识别网络由Hongmei Song等人[10]于2018年提出，网络中设计了金字塔结构的扩张卷积模块和深层双向ConvLSTM模块为目标识别网络提供了更强的空间识别能力和时间信息获取能力。我们在Hongmei Song等人的工作上进行了简单的改动，不仅让网络能更好的适应人体动作识别任务，还能读取连续视频图像数列。
P-ConvLSTM中有两个主要的模块：扩张卷积金字塔模块(Dilated Convolution Pyramid Module, DCP)和金字塔卷积长短期记忆模块(Pyramid Convolutional Long-Short Term Memory Module, Pyramid ConvLSTM)。
3.1. 扩张卷积金字塔模块
在引入的目标识别网络中，Hongmei Song等人使用多个并列的二维扩张卷积在保留图像原始特征的情况下实现多尺度特征提取，同时避免了下采样操作并降低了网络中的参数。
我们将二维扩张卷积改造为三维扩张卷积，实现视频图像序列的多尺度特征提取。在DCP模块中，我们使用了四个尺寸相同、扩张度分别为2、4、8、16的三维卷积，它们之间相互并列构成金字塔模型。
而扩张卷积实现多尺度特征提取则是充分利用了其特点。以尺寸为3*3的卷积核为例，当扩张度为1时，卷积核仅能作用于图像上3*3的范围，进行卷积操作的像素数量为3*3；若扩张度为2，当卷积核在作用于图像上时，卷积核相邻元素之间距离变为2，卷积核作用范围扩大为5*5，但其中进行卷积操作的像素数量仍为3*3。图1中形象展示了扩张卷积。通过改变尺寸相同的卷积核扩张度可以有效实现多尺度特征提取，这样不仅保留图像的原始特征信息，还减少使用下采样操作。
3.2. 金字塔卷积长短期记忆模块
在Hongmei Song等人的工作中，使用双向循环神经网络进一步提取视频图像序列的前后帧之间的关联信息。这样的操作可以获取图像序列中某一图像来自前后两个方向的信息，更好的进行目标检测。图2展示了双向循环神经网络的基本结构。
杜溦
(a) (b) Figure 1. Dilated convolution. (a) When the dilated is 1, the 3*3 convolution kernel acts on the image, and the adjacent ele-ments in the convolution kernel act on the image together; (b) When the dilated is 2, the distance between the adjacent ele-ments of the 3*3 convolution kernel is pulled apart, and the area of convolution is expanded
图1. 扩张卷积示意图。(a) 当扩张度为1时，3*3卷积核作用于图像时卷积核中相邻元素靠在一起作用于图像上；(b) 当扩张度为2时，3*3卷积核的相邻元素之间的距离被拉开，卷积作用的区域扩大
Figure 2. Bidirectional recurrent neural network
图2. 双向循环神经网络示意图
而我们在Pyramid ConvLSTM 模块中，使用两个扩张度不同的双层ConvLSTM 网络分别对多尺度特征信息进行深层语义信息提取，获取人体动作的深层语义信息和视频图像的长期依赖关系。最后，将两个ConvLSTM 的提取的特征信息进行融合用于最后的动作识别。而使用扩张度不同的ConvLSTM 网络是为了获取不同尺寸下视频的语音信息和长期依赖关系，提升识别能力。
3.3. 改进模型
在数据预处理阶段，我们对视频数据进行分帧处理，并提取视频的稠密光流信息。之后，将彩色图像和光流信息图像进行尺寸调整。在输入到P-ConvLSTM 中时，随机读取连续的是10帧视频图像。
P-ConvLSTM 有两个结构相同的分支，其中一个分支的输入为彩色视频图像，另一个分支的输入为光流信息图像。我们引用标准ResNet-50 [11]模块并将其中的二维卷积修改为三维卷积，使其成为三维卷积ResNet-50。然后我们使用PDC 模块进行多尺度特征提取，同时将PDC 模块原本使用的二维卷积修改为三维卷积，实现视频序列多尺度特征提取。之后，我们将多尺度特征与ResNet-50的特征进行融合输入到金字塔ConvLSTM [12]模块中。在金字塔ConvLSTM 模块中，融合后的特征信息将分别通过扩张度为1和扩张度为2两个平行的双层ConvLSTM ，进行多尺度特征提取。最后通过平均池化层、全连接层、softmax 得到分类向量。
通过将ResNet-50和PDC 模块中的二维卷积操作替换为三维卷积，我们的网络P-ConvLSTM 不仅可
以读取连续的视频图像，还可以获取到所输入的连续图像的之间联系的特征信息。另外，将二维卷积修
杜溦
改为三维卷积时，还需对步长、归一化等参数也许进行修改，确保不会出现融帧、丢帧的情况。图3展示了P-ConvLSTM 的具体结构和模块之间的连接。
Figure 3. P-ConvLSTM
图3. P-ConvLSTM 结构示意图
4. 实验
本文使用的数据来自南洋理工大学的NTU RGB + D 人体动作识别数据库[13]。该数据库中包含多种类型人体动作数据，包括彩色视频数据、3D 人体骨骼数据、深度信息等。涵盖了40种日常动作、19中医学动作及11种多人动作，每种动作包含948个数据。我们使用该数据库中的彩色视频数据，并从中挑选了5种常见动作进行试验。这5种动作包括梳头、坐下、起立、挥手及跌倒。
4.1. 实验环境及设置
我们使用GTX 1060对整个训练过程进行加速，运行平台是win 10。整个P-ConvLSTM 使用Pytorch 框架进行搭建。在数据处理的阶段，我们从每一类中抽取10%的数据作为测试集，63%作为训练集，23%作为验证集。训练时，我们每次读取两个视频，每个视频长度为10帧。初始设置的学习率为0.001，每训练五十轮，学习率乘以0.1。在训练过程中，每训练100次，记录一次模型的损失值；每进行完一轮训练后，即进行一次验证操作并记录模型的准确率。
在训练过程中，通过观察损失值和准确率的变化情况，我们发现：在训练进入到第五十轮以后，损失值和准确率的变化明显变慢；当训练进入六十轮以后，损失值趋于稳定，准确率基本保持不变。
之后我们调取第五十轮保存的模型数据，并调整训练集和验证集中数据，将训练集中部分数据与验证集中数据进行交换；将学习率调整为初始值，并再次进行训练，结果并无明显变化。这时，我们判断模型训练已经达到极限。
4.2. 实验结果
在测试阶段，我们首先对P-ConvLSTM 及各个分支进行了准确度测试。在表1中，展示了P-ConvLSTM 的准确度以及在各个类上的准确度。从结果中我们可以看出，时间信息分支的准确度要高于空间信息分支的准确度，P-ConvLSTM 的准确度高于任意一个分支。同时，P-ConvLSTM
在跌倒、挥手这两个动作
杜溦
的准确度明显高于其他动作。
Table 1. P-ConvLSTM and its branch accuracy
表1. P-ConvLSTM 及其分支准确度
准确度
P-ConvLSTM 空间信息分支 时间信息分支 总体
76.10 61.48 71.46 梳头
76.25 65.00 71.25 坐下
65.56 42.22 60.00 起立
77.17 46.74 72.83 挥手
83.13 78.31 77.11 跌倒
79.07 77.91 76.74
为进一步分析P-ConvLSTM 的性能，我们计算了P-ConvLSTM 的混淆矩阵，利用混淆矩阵对P-ConvLSTM 进行进一步的分析。通过混淆矩阵，我们可以直观地了解到测试集中某一个动作，如跌倒动作正确分类和错误分类的数据，还可以知道其他动作的数据有多少被分类为这一跌倒动作。
我们以跌倒这一动作为例对混淆矩阵进行说明。假设P-ConvLSTM 仅能识别跌倒和非跌倒。P-ConvLSTM 接收训练集中的数据后，对每一个数据进行处理并给出预测标签。这时会出现四种情况：真实标签为跌倒、预测标签也为跌倒的真阳性(True Positive, TP)；真实标签为跌倒、预测标签为非跌倒的假阴性(False Negative, FN)；真实标签为非跌倒、预测标签为跌倒的假阳性(False Positive, FP)；以及真实标签为非跌倒，预测标签也为非跌倒的真阴性(True Negative, TN)。根据这四种情况，对P-ConvLSTM 的分类结果进行统计并将结果记录到与图4中类似的表格中，而表格中数据即为混淆矩阵中元素。将非跌倒进行更细致地划分可以得到多分类混淆矩阵。
在多分类混淆矩阵中，真阳性按序被记录在对角线上。某一个类的假阳性按照它们的真实标签依序被记录在该类的真阳性的同一列上；该类的假阴性依照预测标签的顺序依次记录在该类的真阳性的同一行；而混淆矩阵的其他部分是该类的真阴性。
Figure 4. Confusion matrix and common performance metrics calculated from it [14]
图4. 混淆矩阵及相关通用性能指标[14]
通过计算获得混淆矩阵后，经过归一化及上色将P-ConvLSTM 的混淆矩阵绘制为图像，并在图5(a)中展示。我们期望混淆矩阵对角线颜色尽可能的接近黄色，其他部分尽可能接近深蓝色，这样代表P-ConvLSTM
可以较为准确地区分每一个类。其中，挥手这一动作的对角线颜色最接近黄色；梳头、跌
杜溦
倒的对角线颜色都偏向黄色；坐下、起立的对角线颜色偏向绿色。同时，坐下、起立中容易出现混淆。P-ConvLSTM 可以有效地识别五类动作。
(a)
(b)
Figure 5. Confusion matrix and ROC curve
图5. 混淆矩阵和ROC
进一步对预测标签进行分析，利用真阳性率和假阳性率绘制ROC 曲线。在某一类人体动作的数据中，真阳性率反映了P-ConvLSTM 正确识别该动作的性能，假阳性率反映了P-ConvLSTM
将其他人体动作的
杜溦
数据中被识别为该类的情况。以真阳性率为纵坐标，假阳性率为横坐标绘制ROC曲线。我们希望ROC 曲线尽可能的接近(0, 1)点，这代表混淆矩阵中的假阳性和假阴性都为零，P-ConvLSTM能将所有数据完美分类。而ROC曲线越接近原点(0, 0)与(1, 1)点之间的直线，则表示分类结果接近随机分类。使用ROC 曲线时，除通过直接观察ROC曲线是否接近(0, 1)点，还可通过曲线与fp rate = 1、横坐标轴所围区域面积的大小进行分析，所围面积越接近1越好。在图5(b)中展示了P-ConvLSTM的ROC曲线。其中，macro-averaging、micro-averaging分别表示了算术平均和加权平均下P-ConvLSTM的ROC曲线。我们可以看到跌倒的ROC曲线最接近理想情况，但所有ROC曲线下的面积在0.8以上。
我们在训练过程中，跟踪记录了top-1、top-3的正确率。但在训练后，发现所记录的数据无法反馈P-ConvLSTM的性能。因此，我们在测试阶段绘制了CMC曲线(Cumulative Match Characteristic curve)。
通过图6中CMC曲线看出P-ConvLSTM的Top-1准确率略高于0.75，而Top-2准确率陡然上升到0.9。
Figure 6. CMC curve
图6. CMC曲线
5. 结果分析
P-ConvLSTM在挥手、跌倒、梳头等动作的表现都较为让人满意。但在坐下、起立两个动作上表现差强人意。从CMC曲线可以看出，P-ConvLSTM给出的概率向量中，真实标签的概率位于高位，但存在其它选项影响判断。我们判断出现上述情况的主要原因有两点：一是在数据经过预处理后，图像分辨率降低，人物动作高度模糊，动作范围缩小；二是P-ConvLSTM只能接收连续的十帧视频图像，接收的视频过短无法感知完整的动作。
与其他的双流法模型相比，P-ConvLSTM可以接收连续的视频图像。我们比对多个双流法模型的代码，发现这些模型在数据读取时，读取的并非连续的视频图像，而是视频中的某一帧图像。这些方法将视频中每一帧图像与真实标签建立联系，进而实现视频中动作的识别。P-ConvLSTM使用三维卷积和ConvLSTM相结合的方法，可以一次读取多帧连续图像，获取每帧图像的信息以及图像之间相互联系，进一步获取动作整体信息，并将其与真实标签建立联系。
目前，P-ConvLSTM能接收的图像尺寸较小，且无法接收更长的连续图像。在之后的工作中，我们
将在图像预处理阶段进行改进，将原始图像中与人物动作无关的部分截去，令人物占据P-ConvLSTM的
输入图像的主要范围。另外，进一步修改目标识别网络的识别能力让其能在更多情境下有更好的表现，
杜溦
进而提高P-ConvLSTM的识别能力。
6. 总结
我们向双流法中引入目标识别模型，这种尝试证明是可行的，但所引入的目标识别模型的识别准确度会影响我们人体姿态识别的准确度。同时，每次只能读取10帧视频图像直接影响P-ConvLSTM获取人体动作的长期依赖关系，影响动作识别的准确度。
同时，因使用光流信息，且一般提取光流信息的方法速度较慢，而使用GPU给光流提取进行加速的方法需要进行复杂的配置过程，对一般使用者来说较难实现。若无法对光流提取进行加速，那么将降低双流法在实际应用中的实时性。
在下一步的工作中，我们将尝试不同的目标识别模型以探索目标识别网络性能对人体动作识别结果的影响，还将尝试读取更多视频图像查看对动作识别的影响。
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Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2020, 10(6), 1277-1285 Published Online June 2020 in Hans. https://www.360docs.net/doc/0410153366.html,/journal/csa https://https://www.360docs.net/doc/0410153366.html,/10.12677/csa.2020.106132 Multilayer Recurrent Neural Network for Action Recognition Wei Du North China University of Technology, Beijing Received: Jun. 8th, 2020; accepted: Jun. 21st, 2020; published: Jun. 28th, 2020 Abstract Human action recognition is a research hotspot of computer vision. In this paper, we introduce an object detection model to typical two-stream network and propose an action recognition model based on multilayer recurrent neural network. Our model uses three-dimensional pyramid di-lated convolution network to process serial video images, and combines with Long Short-Term Memory Network to provide a pyramid convolutional Long Short-Term Memory Network that can analyze human actions in real-time. This paper uses five kinds of human actions from NTU RGB + D action recognition datasets, such as brush hair, sit down, stand up, hand waving, falling down. The experimental results show that our model has good accuracy and real-time in the aspect of monitoring video processing due to using dilated convolution and obviously reduces parameters. Keywords Action Recognition, Dilated Convolution, Long Short-Term Memory Network, Deep Learning 多层循环神经网络在动作识别中的应用 杜溦 北方工业大学，北京 收稿日期：2020年6月8日；录用日期：2020年6月21日；发布日期：2020年6月28日 摘要 人体动作识别是目前计算机视觉的一个研究热点。本文在传统双流法的基础上，引入目标识别网络，提出了一种基于多层循环神经网络的人体动作识别算法。该算法利用三维扩张卷积金字塔处理连续视频图
神经网络简介abstract( 英文的)
Abstract: Artificial Neural Network is a math model which is applied to process information of the structure which is similar to Brain synaptic connection in a distributed and parallel way. Artificial Neural Network is a computing model, and it contains of many neurons and the connection of the neurons. Every neuron represents a special output function which is called activation function. The connection of neurons represents a weighted value of the connection’s signal. Neuron is a basic and essential part of Artificial Neural Network, and it includes the sum of weighted value, single-input single-output (SISO) system and nonlinear function mapping. The element of neuron can represent different thing, such as feature, alphabet, conception and some meaningful abstract pattern. In the network, the style of neuron’s element divided into three categories: input element, output element and hidden element. The input element accepts the signal and data of outer world; the output element processes result output for system; the hidden element cannot find by outer world, it between input element and output element. The weighted value represents the strength of connection between neurons. Artificial Neural Network adopted the mechanisms that completely different from traditional artificial intelligence and information processing technology. It conquers the flaw of traditional artificial intelligence in Intuitive handling and unstructured information processing aspect. It is adaptive, self-organized and learning timely, and widely used in schematic identification signal processing.
人工神经网络模式识别
人工神经网络模式识别 一、人工神经网络模式识别 1、人工神经网络的概述 人工神经网络从人脑的生理学和心理学角度出发，通过模拟人脑的工作机理，实现机器的部分智能行为，是从微观结构和功能上对人脑进行抽象和简化，是模拟人类智能的一条重要途径。具体的模式识别是多种多样的，如果从识别的基本方法上划分，传统的模式识别大体分为统计模式识别和句法模式识别，在识别系统中引入神经网络是一种近年来发展起来的新的模式识别方法。尽管引入神经网络的方法和引入网络的结构可以各不相同，但都可称为神经网络模式识别。而且这些识别方法在解决传统方法较难处理的某些问题上带来了新的进展和突破，因而得到了人们越来越多的重视和研究。 人工神经元网络(Artificial Neural Network)简称神经网络，是基于日前人们对自然神经系统的认识而提出的一些神经系统的模型，一般是由一系列被称为神经元的具有某种简单计算功能的节点经过广泛连接构成的一定网络结构，而其网络连接的权值根据某种学习规则在外界输入的作用下不断调节，最后使网络具有某种期望的输出特性。神经网络的这种可以根据输入样本学习的功能使得它非常适合于用来解决模式识别问题，这也是神经网络目前最成功的应用领域之一。 2、神经网络进行模式识别的方法和步骤 神经网络模式识别的基本方法是，首先用己知样本训练神经网络，使之对不同类别的己知样本给出所希望的不同输出，然后用该网络识别未知的样本，根据各样本所对应的网络输出情况来划分未知样本的类别。神经网络进行模式识别的一般步骤如图2-1所示，分为如下几个部分： 预处理 样本获取常规处理特征变换神经网络识别 图 2-1 神经网络模式识别基本构成 1、样本获取 这一步骤主要是为了得到一定数量的用于训练和识别的样本。
模式识别在神经网络中的研究
摘要：基于视觉理论的神经网络模式识别理论的研究一直是非常活跃的学科，被认为是神经网络应用最成功的一个方面，它的发展与神经网络理论可以说是同步的。几乎所有现有的神经网络物理模型都在模式识别领域得到了成功的应用，神经网络理论取得进步会给模式识别理论的发展带来鼓舞；相反，模式识别理论的进步又会大大推动神经网络理论的长足发展。它们的关系是相互渗透的。 关键词：神经网络；模式识别 Abstract: The research of pattern recognition theories according to the neural network mode of sense of vision theories has been very active in academics, neural network has been thought one of the most successful applications , its development can been seen as the same step with the neural network theories.Almost all existing physics model of the neural network all identified realm to get success in the mode of application, neural network theories' progress will give the development of the pattern recognition theories much encourage;Contrary, the pattern recognition theories of progress again consumedly push neural network theories of substantial development.Their relations permeate mutually. Key word: neural network; pattern recognition
BP神经网络模型简介及相关优化案例
华东理工大学 2016-2017学年第2学期 研究生《石油化工单元数学模型》课程论文2017年6月 开课学院：化工学院任课教师：欧阳福生 考生姓名：丁桂宾学号：Y45160205 成绩：
BP 神经网络模型简介及相关优化案例 一、神经网络模型简介 现代神经生理学和神经解剖学的研究结果表明，人脑是极其复杂的，由约1010个神经元交织在一起，构成一个网状结构。它能完成诸如智能、思维、情绪等高级精神活动，被认为是最复杂、最完美、最有效的一种信息处理系统。人工神经网络（Artificial Neural Networks ，以下简写为 NN ）是指模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量的处理部件，通过数学方法，由人工方式构造的网络系统[1] 。 图1表示作为 NN 基本单元的神经元模型，它有三个基本要素[2]： （1） 一组连接权（对应于生物神经元的突触），连接强度由各连接上的权值表示，权值为正表示激励，为负表示抑制。 （2） 一个求和单元，用于求取各输入信息的加权和（线性组合）。 （3） 一个非线性激励函数，起非线性映射作用并限制神经元输出幅度在一定的范围内（一般限制在[0,1]或[?1,+1]之间）。 图1 神经元模型 此外还有一个阈值k θ（或偏置 k k b θ-=）。以上作用可以用数学式表达为： ∑= =P j kj k j x w u ；
k k k u θν-=； ) (k k v y ?= 式中 P x x x x ,...,,,321为输入信号， kP k k k w w w w ,...,,,321为神经元k 的权值， k u 为 线性组合结果， k θ为阈值。(.)?为激励函数，k y 为神经元k 的输出。 神经网络理论突破了传统的、串行处理的数字电子计算机的局限，是一个非线性动力学系统，并以分布式存储和并行协同处理为特色，虽然单个神经元的结构和功能极其简单有限，但是大量的神经元构成的网络系统所实现的行为却是极其丰富多彩的。
循环神经网络注意力的模拟实现
循环神经网络注意力的模拟实现 我们观察PPT的时候，面对整个场景，不会一下子处理全部场景信息，而会有选择地分配注意力，每次关注不同的区域，然后将信息整合来得到整个的视觉印象，进而指导后面的眼球运动。将感兴趣的东西放在视野中心，每次只处理视野中的部分，忽略视野外区域，这样做最大的好处是降低了任务的复杂度。 深度学习领域中，处理一张大图的时候，使用卷积神经网络的计算量随着图片像素的增加而线性增加。如果参考人的视觉，有选择地分配注意力，就能选择性地从图片或视频中提取一系列的区域，每次只对提取的区域进行处理，再逐渐地把这些信息结合起来，建立场景或者环境的动态内部表示，这就是本文所要讲述的循环神经网络注意力模型。 怎么实现的呢？ 把注意力问题当做一系列agent决策过程，agent可以理解为智能体，这里用的是一个RNN 网络，而这个决策过程是目标导向的。简要来讲，每次agent只通过一个带宽限制的传感器观察环境，每一步处理一次传感器数据，再把每一步的数据随着时间融合，选择下一次如何配置传感器资源；每一步会接受一个标量的奖励，这个agent的目的就是最大化标量奖励值的总和。 下面我们来具体讲解一下这个网络。 如上所示，图A是带宽传感器，传感器在给定位置选取不同分辨率的图像块，大一点的图像块的边长是小一点图像块边长的两倍，然后resize到和小图像块一样的大小，把图像块组输出到B。 图B是glimpse network，这个网络是以theta为参数，两个全连接层构成的网络，将传感器输出的图像块组和对应的位置信息以线性网络的方式结合到一起，输出gt。 图C是循环神经网络即RNN的主体，把glimpse network输出的gt投进去，再和之前内部信息ht-1结合，得到新的状态ht，再根据ht得到新的位置lt和新的行为at，at选择下一步配置传感器的位置和数量，以更好的观察环境。在配置传感器资源的时候，agent也会
7基于神经网络的模式识别实验要求
实验七基于神经网络的模式识别实验 一、实验目的 理解BP神经网络和离散Hopfield神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。通过构建BP网络和离散Hopfield 网络模式识别实例，熟悉前馈网络和反馈网络的原理及结构。 二、实验原理 BP学习算法是通过反向学习过程使误差最小，其算法过程从输出节点开始，反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正。BP网络不仅含有输入节点和输出节点，而且含有一层或多层隐(层)节点。输入信号先向前传递到隐节点，经过作用后，再把隐节点的输出信息传递到输出节点，最后给出输出结果。 离散Hopfield神经网络的联想记忆过程分为学习和联想两个阶段。在给定样本的条件下，按照Hebb学习规则调整连接权值，使得存储的样本成为网络的稳定状态，这就是学习阶段。联想是指在连接权值不变的情况下，输入部分不全或者受了干扰的信息，最终网络输出某个稳定状态。 三、实验条件 Matlab 7.X 的神经网络工具箱：在Matlab 7.X 的命令窗口输入nntool，然后在键盘上输入Enter键，即可打开神经网络工具箱。 四、实验内容 1.针对教材P243例8.1，设计一个BP网络结构模型（63-6-9），并以教材图8.5 为训练样本数据，图8.6为测试数据。 （1）运行train_data.m和test_data.m文件，然后从Matlab工作空间导入（Import）训练样本数据（inputdata10，outputdata10）和测试数据（testinputdata，testoutputdata），其次新建一个神经网络（New Network），选择参数如下表1，给出BP神经网络结构图。
神经网络基本概念
二．神经网络控制 §2.1 神经网络基本概念 一. 生物神经元模型：<1>P7 生物神经元,也称作神经细胞,是构成神经系统的基本功能单元。虽然神经元的形态有极大差异,但基本结构相似。本目从信息处理和生物控制的角度,简述其结构和功能。 1.神经元结构 神经元结构如图2－1所示 图2－1
1) 细胞体：由细胞核、细胞质和细胞膜等组成。 2) 树突：胞体上短而多分支的突起，相当于神经元的输入端，接收传入的神经冲 动。 3) 轴突：胞体上最长枝的突起，也称神经纤维。端部有很多神经末梢，传出神经 冲动。 4) 突触：是神经元之间的连接接口，每一个神经元约有104～106 个突触，前一个 神经元的轴突末梢称为突触的前膜，而后一个神经元的树突称为突触的后膜。一个神经元通过其轴突的神经末梢经突触，与另一个神经元的树突连接，以实现信息传递。由于突触的信息传递是特性可变的，随着神经冲动传递方式的变化，传递作用强弱不同，形成了神经元之间连接的柔性，称为结构的可塑性。 5） 细胞膜电位：神经细胞在受到电的、化学的、机械的刺激后能产生兴奋，此时细胞膜内外由电位差，称为膜电位。其电位膜内为正，膜外为负。 2. 神经元功能 1） 兴奋与抑制：传入神经元的冲动经整和后使细胞膜电位提高，超过动作电 位的阈值时即为兴奋状态，产生神经冲动，由轴突经神经末梢传出。传入神经元的冲动经整和后使细胞膜电位降低，低于阈值时即为抑制状态，不产生神经冲动。 2） 学习与遗忘：由于神经元结构的可塑性，突触的传递作用可增强与减弱， 因此神经元具有学习与遗忘的功能。 二．人工神经元模型 ,<2>P96 人工神经元是对生物神经元的一种模拟与简化。它是神经网络的基本处理单元。图2－2显示了一种简化的人工神经元结构。它是一个多输入单输出的非线形元件。 图2－2 其输入、输出的关系可描述为 =-= n j i j ji i Q X W I 1 2－1 )I (f y i i = 其中i X (j=1、2、……、n)是从其他神经元传来的输入信号；
BP神经网络的Matlab语法要点
1. 数据预处理 在训练神经网络前一般需要对数据进行预处理，一种重要的预处理手段是归一化处理。下面简要介绍归一化处理的原理与方法。 (1) 什么是归一化？ 数据归一化，就是将数据映射到[0,1]或[-1,1]区间或更小的区间，比如 (0.1,0.9) 。 (2) 为什么要归一化处理？ <1>输入数据的单位不一样，有些数据的范围可能特别大，导致的结果是神经网络收敛慢、训练时间长。 <2>数据范围大的输入在模式分类中的作用可能会偏大，而数据范围小的输入作用就可能会偏小。 <3>由于神经网络输出层的激活函数的值域是有限制的，因此需要将网络训练的目标数据映射到激活函数的值域。例如神经网络的输出层若采用S形激活函数，由于S形函数的值域限制在(0,1)，也就是说神经网络的输出只能限制在(0,1)，所以训练数据的输出就要归一化到[0,1]区间。 <4>S形激活函数在(0,1)区间以外区域很平缓，区分度太小。例如S形函数f(X)在参数a=1时，f(100)与f(5)只相差0.0067。 (3) 归一化算法 一种简单而快速的归一化算法是线性转换算法。线性转换算法常见有两种形式： <1> y = ( x - min )/( max - min ) 其中min为x的最小值，max为x的最大值，输入向量为x，归一化后的输出向量为y 。上式将数据归一化到[ 0 , 1 ]区间，当激活函数采用S形函数时（值域为(0,1)）时这条式子适用。 <2> y = 2 * ( x - min ) / ( max - min ) - 1 这条公式将数据归一化到[ -1 , 1 ] 区间。当激活函数采用双极S形函数（值域为(-1,1)）时这条式子适用。 (4) Matlab数据归一化处理函数 Matlab中归一化处理数据可以采用premnmx ，postmnmx ，tramnmx 这3个函数。 <1> premnmx 语法：[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx(p,t) 参数： pn：p矩阵按行归一化后的矩阵 minp，maxp：p矩阵每一行的最小值，最大值
神经网络算法详解
神经网络算法详解 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在https://www.360docs.net/doc/0410153366.html,/wiki/Iris_flower_data_set 找到。这里简要介绍一下Iris数据集： 有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分类。不同品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的数据。 一种解决方法是用已有的数据训练一个神经网络用作分类器。 如果你只想用C#或Matlab快速实现神经网络来解决你手头上的问题，或者已经了解神经网络基本原理，请直接跳到第二节——神经网络实现。 第一节、神经网络基本原理 1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型 人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示： 图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为：
图中yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数( Transfer Function ) ，net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为： 若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即： X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ] 则神经元的输出可以表示为向量相乘的形式： 若神经元的净激活net为正，称该神经元处于激活状态或兴奋状态(fire)，若净激活net 为负，则称神经元处于抑制状态。 图1中的这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型 ( McCulloch-Pitts Model )，也称为神经网络的一个处理单元( PE, Processing Element )。 2. 常用激活函数 激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节，下面简要介绍常用的激活函数。 (1) 线性函数 ( Liner Function ) (2) 斜面函数 ( Ramp Function ) (3) 阈值函数 ( Threshold Function )
实验七：基于神经网络的模式识别实验
实验七：基于神经网络的模式识别实验 一、实验目的 理解BP神经网络和离散Hopfield神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。通过构建BP网络和离散Hopfield网络模式识别实例，熟悉前馈网络和反馈网络的原理及结构。 综合掌握模式识别的原理，了解识别过程的程序设计方法。 二、实验内容 熟悉模式识别的理论方法，用选择一种合适的识别方法，对图像中的字符（英文字母）进行识别，能够区分出不同的形态的26个字母。 在Matlab中，采用BP神经网络，对读取的数据进行训练，进而识别。 1. 程序设计 (1)程序各流程图 实验中主程序流程图如图4-1所示：
图4-1主程序流程图 其中图像预处理的流程如图4-2 所示： 图4-2图像预处理的流程神经网络训练的具体流程如图4-3所示：
图4-3 神经网络训练流程 (2)程序清单 %形成用户界面 clear all; %添加图形窗口 H=figure('Color',[0.85 0.85 0.85],... 'position',[400 300 500 400],... 'Name','基于BP神经网络的英文字母识别',... 'NumberTitle','off',... 'MenuBar','none'); %画坐标轴对象，显示原始图像 h0=axes('position',[0.1 0.6 0.3 0.3]); %添加图像打开按钮 h1=uicontrol(H,'Style','push',... 'Position',[40 100 80 60],... 'String','选择图片',... 'FontSize',10,... 'Call','op'); %画坐标轴对象，显示经过预处理之后的图像 h2=axes('position',[0.5 0.6 0.3 0.3]); %添加预处理按钮
递归神经网络
递归神经网络概述 一、引言 人工神经网络的发展历史己有60多年，是采用物理可实现的系统模仿人脑神经细胞的结构和功能，是在神经生理学和神经解剖学的基础上，利用电子技术、光学技术等模拟生物神经网络的结构和功能原理而发展起来的一门新兴的边缘交叉学科，(下面简称为神经网络，NeuralNetwork)。这些学科相互结合，相互渗透和相互推动。神经网络是当前科学理论研究的主要“热点”之一，它的发展对目前和未来的科学技术的发展将有重要的影响。神经网络的主要特征是：大规模的并行处理、分布式的信息存储、良好的自适应性、自组织性、以及很强的学习能力、联想能力和容错能力。神经网络在处理自然语言理解、图像识别、智能机器人控制等方面具有独到的优势。与冯·诺依曼计算机相比，神经网络更加接近人脑的信息处理模式。 自从20世纪80年代，Hopfield首次提出了利用能量函数的概念来研究一类具有固定权值的神经网络的稳定性并付诸电路实现以来，关于这类具有固定权值神经网络稳定性的定性研究得到大量的关注。由于神经网络的各种应用取决于神经网络的稳定特性，所以，关于神经网络的各种稳定性的定性研究就具有重要的理论和实际意义。递归神经网络具有较强的优化计算能力，是目前神经计算应用最为广泛的一类神经网络模型。 根据不同的划分标准，神经网络可划分成不同的种类。按连接方式来分主要有两种：前向神经网络和反馈(递归)神经网络。前向网络主要是函数映射，可用于模式识别和函数逼近。递归神经网络因为有反馈的存在，所以它是一个非线性动力系统，可用来实现联想记忆和求解优化等问题。由于神经网络的记亿信息都存储在连接权上，根据连接权的获取方式来划分，一般可分为有监督神经网络、无监督神经网络和固定权值神经网络。有监督学习是在网络训练往往要基于一定数量的训练样木。在学习和训练过程中，网络根据实际输出与期望输出的比较，进行连接权值和阂值的调节。通常称期望输出为教师信号，是评价学习的标准。最典型的有监督学习算法是BP(BackProPagation)算法。对于无监督学习，无教
零基础入门深度学习(7) - 递归神经网络
[关闭] 零基础入门深度学习(7) - 递归神经网络 机器学习深度学习入门 无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很多公式你也许看不懂，但同时也会有更多的代码，程序员的你一定能看懂的（我周围是一群狂热的Clean Code程序员，所以我写的代码也不会很差）。 文章列表 零基础入门深度学习(1) - 感知器 零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM) 零基础入门深度学习(7) - 递归神经网络 往期回顾 在前面的文章中，我们介绍了循环神经网络，它可以用来处理包含序列结构的信息。然而，除此之外，信息往往还存在着诸如树结构、图结构等更复杂的结构。对于这种复杂的结构，循环神经网络就无能为力了。本文介绍一种更为强大、复杂的神经网络：递归神经网络(Recursive Neural Network, RNN)，以及它的训练算法BPTS (Back Propagation Through Structure)。顾名思义，递归神经网络（巧合的是，它的缩写和循环神经网络一样，也是RNN）可以处理诸如树、图这样的递归结构。在文章的最后，我们将实现一个递归神经网络，并介绍它的几个应用场景。 递归神经网络是啥 因为神经网络的输入层单元个数是固定的，因此必须用循环或者递归的方式来处理长度可变的输入。循环神经网络实现了前者，通过将长度不定的输入分割为等长度的小块，然后再依次的输入到网络中，从而实现了神经网络对变长输入的处理。一个典型的例子是，当我们处理一句话的时候，我们可以把一句话看作是词组成的序列，然后，每次向循环神经网络输入一个词，如此循环直至整句话输入完毕，循环神经网络将产生对应的输出。如此，我们就能处理任意长度的句子了。入下图所示： 然而，有时候把句子看做是词的序列是不够的，比如下面这句话『两个外语学院的学生』：
神经网络算法简介
神经网络算法简介 （） 人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），简称神经网络（neural network，缩写NN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式。 神经网络是一种运算模型[1]，由大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成。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（weight），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。 神经元示意图： ●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
●为权向量 ●为输入向量，为的转置 ●为偏置 ●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: 权向量 偏置 超平面上的向量 单层神经元网络是最基本的神经元网络形式，由有限个神经元构成，所有神经元的输入向量都是同一个向量。由于每一个神经元都会产生一个标量结果，所以单层神经元的输出是一个向量，向量的维数等于神经元的数目。示意图： 通常来说，一个人工神经元网络是由一个多层神经元结构组成，每一层神经元拥有输入（它的输入是前一层神经元的输出）和输出，每一层（我们用符号记做）Layer(i)是由Ni(Ni代表在第i层上的N)个网络神经元组成，每个Ni上的网络
神经网络的应用及其发展
神经网络的应用及其发展
神经网络的应用及其发展 来源：辽宁工程技术大学作者： 苗爱冬 [摘要] 该文介绍了神经网络的发展、优点及其应用和发展动向，着重论述了神经网络目前的几个研究热点，即神经网络与遗传算法、灰色系统、专家系统、模糊控制、小波分析的结合。 [关键词]遗传算法灰色系统专家系统模糊控制小波分析 一、前言 神经网络最早的研究20世纪40年代心理学家Mcculloch和数学家Pitts 合作提出的，他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。神经网络的发展大致经过三个阶段：1947~1969年为初期，在这期间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则，如MP模型、HEBB学习规则和感知器等；1970~1986年为过渡期，这个期间神经网络研究经过了一个低潮，继续发展。在此期间，科学家们做了大量的工作，如Hopfield教授对网络引入能量函数的概念，给出了网络的稳定性判据，提出了用于联想记忆和优化计算的途径。1984年，Hiton教授提出Boltzman机模型。1986年Kumelhart等人提出误差反向传播神经网络，简称BP网络。目前，BP网络已成为广泛使用的网络；1987年至今为发展期，在此期间，神经网络受到国际重视，各个国家都展开研究，形成神经网络发展的另一个高潮。神经网络具有以下优点： (1) 具有很强的鲁棒性和容错性，因为信息是分布贮于网络内的神经元中。 (2) 并行处理方法，使得计算快速。 (3) 自学习、自组织、自适应性，使得网络可以处理不确定或不知道的系统。 (4) 可以充分逼近任意复杂的非线性关系。 (5) 具有很强的信息综合能力，能同时处理定量和定性的信息，能很好地协调多种输入信息关系，适用于多信息融合和多媒体技术。 二、神经网络应用现状 神经网络以其独特的结构和处理信息的方法，在许多实际应用领域中取得了显著的成效，主要应用如下： (1) 图像处理。对图像进行边缘监测、图像分割、图像压缩和图像恢复。 (2) 信号处理。能分别对通讯、语音、心电和脑电信号进行处理分类；可用于海底声纳信号的检测与分类，在反潜、扫雷等方面得到应用。 (3) 模式识别。已成功应用于手写字符、汽车牌照、指纹和声音识别，还可用于目标的自动识别和定位、机器人传感器的图像识别以及地震信号的鉴别
神经网络介绍资料
神经网络简介 神经网络简介： 人工神经网络是以工程技术手段来模拟人脑神经元网络的结构和特征的系统。利用人工神经网络可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，他是生物神经网络的一种模拟和近似。神经网络的主要连接形式主要有前馈型和反馈型神经网络。常用的前馈型有感知器神经网络、BP 神经网络，常用的反馈型有Hopfield 网络。这里介绍BP （Back Propagation ）神经网络，即误差反向传播算法。 原理： BP （Back Propagation ）网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP 神经网络模型拓扑结构包括输入层（input ）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)，其中隐层可以是一层也可以是多层。 图：三层神经网络结构图（一个隐层） 任何从输入到输出的连续映射函数都可以用一个三层的非线性网络实现 BP 算法由数据流的前向计算（正向传播）和误差信号的反向传播两个过程构成。正向传播时，传播方向为输入层→隐层→输出层，每层神经元的状态只影响下一层神经元。若在输出层得不到期望的输出，则转向误差信号的反向传播流程。通过这两个过程的交替进行，在权向量空间执行误差函数梯度下降策略，动态迭代搜索一组权向量，使网络误差函数达到最小值，从而完成信息提取和记忆过程。 单个神经元的计算： 设12,...ni x x x 分别代表来自神经元1,2...ni 的输入； 12,...i i ini w w w 则分别表示神经
元1,2...ni 与下一层第j 个神经元的连接强度，即权值；j b 为阈值；()f ?为传递函数；j y 为第j 个神经元的输出。若记001,j j x w b ==，于是节点j 的净输入j S 可表示为：0*ni j ij i i S w x ==∑；净输入j S 通过激活函数()f ?后，便得到第j 个神经元的 输出:0 ()(*),ni j j ij i i y f S f w x ===∑ 激活函数： 激活函数()f ?是单调上升可微函数，除输出层激活函数外，其他层激活函数必须是有界函数，必有一最大值。 BP 网络常用的激活函数有多种。 Log-sigmoid 型：1 (),,0()11x f x x f x e α-= -∞<<+∞<<+，'()()(1())f x f x f x α=- tan-sigmod 型：2()1,,1()11x f x x f x e α-=--∞<<+∞-<<+，2(1()) '()2 f x f x α-= 线性激活函数purelin 函数：y x =，输入与输出值可取任意值。 BP 网络通常有一个或多个隐层，该层中的神经元均采用sigmoid 型传递函数，输出层的神经元可以采用线性传递函数，也可用S 形函数。 正向传播：
模式识别 神经网络识别MATLAB实现
模糊神经网络模式识别 function retstr = FnnTrain(dt,ld,tt,sp) retstr=-1; %%%% 输入参数赋值开始%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 方便调试程序用，程序调试时去掉这部分的注释 % dt=4; %学习阈值 % ld=0.05; %学习进度 % tt=10; %训练次数 % sp='data\sample.txt'; %一个点的监测数据 %%%% 输入参数赋值结束%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% global recordDimention; global sampleNumber; global weightNumber; global distanceThread; global WW; global learningDegree; global epochsNumber; distanceThread=dt; learningDegree=ld; traintimes=tt; A=load(sp); [Arow Acol]=size(A); %样本个数 sampleNumber=Arow; recordDimention=Acol; disp(sampleNumber); WW=A(1,:); WW=[WW [1]]; weightNumber=1; epochsNumber=1; for jj=2:1:sampleNumber TrainNN2(A(jj,:)); end for jt=1:traintimes-1 for jt2=1:sampleNumber TrainNN2(A(jj,:)); end end % 将训练结果写入权值文件 dlmwrite('data\w.dat',WW,'\t'); % % 训练子函数