在哪裡可以做動作神經網路

① 神經網路Kohonen模型

一、Kohonen模型概述

1981年芬蘭赫爾辛基大學Kohonen教授提出了一個比較完整的，分類性能較好的自組織特徵影射(Self-Organizing Feature Map)人工神經網路(簡稱SOM網路)方案。這種網路也稱為Kohonen特徵影射網路。

這種網路模擬大腦神經系統自組織特徵影射功能，它是一種競爭式學習網路，在學習中能無監督地進行自組織學習。

二、Hohonen模型原理

1.概述

SOM網路由輸入層和競爭層組成。輸入層神經元數為N，競爭層由M=R×C神經元組成，構成一個二維平面陣列或一個一維陣列(R=1)。輸入層和競爭層之間實現全互連接。

SOM網路的基本思想是網路競爭層各神經元競爭對輸入模式的響應機會，最後僅有一個神經元成為競爭的勝者，並對那些與獲勝神經元有關的各連接權朝著更有利於它競爭的方向調整，這一獲勝神經元就表示對輸入模式的分類。

SOM演算法是一種無教師示教的聚類方法，它能將任意輸入模式在輸出層映射成一維或二維離散圖形，並保持其拓撲結構不變。即在無教師的情況下，通過對輸入模式的自組織學習，在競爭層將分類結果表示出來。此外，網路通過對輸入模式的反復學習，可以使連接權矢量空間分布密度與輸入模式的概率分布趨於一致，即連接權矢量空間分布能反映輸入模式的統計特徵。

2.網路權值初始化

因為網路輸入很可能出現在中間區，因此，如果競爭層的初始權值選擇在輸入空間的中間區，則其學習效果會更加有效。

3.鄰域距離矩陣

SOM網路中的神經元可以按任何方式排列，這種排列可以用表示同一層神經元間的Manhattan距離的鄰域距離矩陣D來描述，而兩神經元的Manhattan距離是指神經元坐標相減後的矢量中，其元素絕對值之和。

4.Kohonen競爭學習規則

設SOM網路的輸入模式為X_p=(

，

，…，

)，p=1，2.…，P。競爭層神經元的輸出值為Y_j(j=1，2，…，M)，競爭層神經元j與輸入層神經元之間的連接權矢量為

W_j=(w_j1，w_j2，…，w_jN)，j=1，2，…，M。

Kohonen網路自組織學習過程包括兩個部分：一是選擇最佳匹配神經元，二是權矢量自適應變化的更新過程。

確定輸入模式X_p與連接權矢量W_j的最佳匹配的評價函數是兩個矢量的歐氏距離最小，即

，j=1，2，…，M，]]

g，確定獲勝神經元g。

d_g=m_jin(d_j)，j=1，2，…，M。

求輸入模式X_p在競爭層的獲勝神經元g及其在鄰域距離nd內的神經元的輸出。

中國礦產資源評價新技術與評價新模型

d_gm為鄰域距離矩陣D的元素，為競爭層中獲勝神經元g與競爭層中其它神經元的距離。

求輸入模式X_p在競爭層的獲勝神經元g及其在鄰域距離nd內的神經元的權值修正值。

中國礦產資源評價新技術與評價新模型

式中：i=1，2，…，N；

lr為學習速率；

t為學習循環次數。

Δw_jt(t+1)的其餘元素賦值為0。

進行連接權的調整

w_ji(t+1)=w_ji(t)+Δw_ji(t+1)。

5.權值學習中學習速率及鄰域距離的更新

(1)SOM網路的學習過程分為兩個階段

第一階段為粗學習與粗調整階段。在這一階段內，連接權矢量朝著輸入模式的方向進行調整，神經元的權值按照期望的方向在適應神經元位置的輸入空間建立次序，大致確定輸入模式在競爭層中所對應的影射位置。一旦各輸入模式在競爭層有了相對的影射位置後，則轉入精學習與細調整階段，即第二階段。在這一階段內，網路學習集中在對較小的范圍內的連接權進行調整，神經元的權值按照期望的方向在輸入空間伸展，直到保留到他們在粗調整階段所建立的拓撲次序。

學習速率應隨著學習的進行不斷減小。

(2)鄰域的作用與更新

在SOM網路中，腦神經細胞接受外界信息的刺激產生興奮與抑制的變化規律是通過鄰域的作用來體現的鄰域規定了與獲勝神經元g連接的權向量W_g進行同樣調整的其他神經元的范圍。在學習的最初階段，鄰域的范圍較大，隨著學習的深入進行，鄰域的范圍逐漸縮小。

(3)學習速率及鄰域距離的更新

在粗調整階段，

學習參數初始化

最大學習循環次數 MAX_STEP1=1000，

粗調整階段學習速率初值 LR1=1.4，

細調整階段學習速率初值 LR2=0.02，

最大鄰域距離 MAX_ND1=Dmax，

Dmax為鄰域距離矩陣D的最大元素值。

粗調階段

學習循環次數step≤MAX_STEP1，

學習速率lr從LR1調整到LR2，

鄰域距離nd 從MAX_ND1調整到1，

求更新系數r，

r=1-step/MAX_STEP1，

鄰域距離nd更新，

nd=1.00001+(MAX_ND1-1)×r。

學習速率lr更新，

lr=LR2+(LR1-LR2)×r。

在細調整階段，

學習參數初始化，

最大學習循環次數 MAX_STEP2=2000，

學習速率初值 LR2=0.02，

最大鄰域距離 MAX_ND2=1。

細調階段

MAX_STEP1＜step≤MAX_STEP1+MAX_STEP2，

學習速率lr慢慢從LR2減少，

鄰域距離nd設為1，

鄰域距離nd更新，

nd=MAX_ND2+0.00001。

學習速率lr更新，

lr=LR2×(MAX_STEP1/step)。

6.網路的回想——預測

SOM網路經學習後按照下式進行回想：

中國礦產資源評價新技術與評價新模型

Y_j=0，j=1，2，…，M，(j≠g)。

將需要分類的輸入模式提供給網路的輸入層，按照上述方法尋找出競爭層中連接權矢量與輸入模式最接近的神經元，此時神經元有最大的激活值1，而其它神經元被抑制而取0值。這時神經元的狀態即表示對輸入模式的分類。

三、總體演算法

1.SOM權值學習總體演算法

(1)輸入參數X[N][P]。

(2)構造權值矩陣W[M][N]。

1)由X[N][P]求Xmid[N]，

2)由Xmid[N]構造權值W[M][N]。

(3)構造競爭層。

1)求競爭層神經元數M，

2)求鄰域距離矩陣D[M][M]，

3)求矩陣D[M][M]元素的最大值Dmax。

(4)學習參數初始化。

(5)學習權值W[M][N]。

1)學習參數學習速率lr，鄰域距離nd更新，分兩階段：

(i)粗調階段更新；

(ii)細調階段更新。

2)求輸入模式X[N][p]在競爭層的獲勝神經元win[p]。

(i)求X[N][p]與W[m][N]的歐氏距離dm；

(ii)按距離dm最短，求輸入模式X[N][p]在競爭層的獲勝神經元win[p]。

3)求輸入模式X[N][p]在競爭層的獲勝神經元win[p]及其在鄰域距離nd內的神經元的輸出Y[m][p]。

4)求輸入模式X[N][p]在競爭層的獲勝神經元win[p]及其

在鄰域距離nd內的神經元的權值修正值ΔW[m][N]，

從而得到輸入模式X[N][p]產生的權值修正值ΔW[M][N]。

5)權值修正W[M][N]=W[M][N]+ΔW[M][N]。

6)學習結束條件：

(i)學習循環到MAX_STEP次；

(ii)學習速率lr達到用戶指定的LR_MIN；

(iii)學習時間time達到用戶指定的TIME_LIM。

(6)輸出。

1)學習得到的權值矩陣W[M][N]；

2)鄰域距離矩陣D[M][M]。

(7)結束。

2.SOM預測總體演算法

(1)輸入需分類數據X[N][P]，鄰域距離矩陣D[M][M]。

(2)求輸入模式X[N][p]在競爭層的獲勝神經元win[p]。

1)求X[N][p]與W[m][N]的歐氏距離dm；

2)按距離dm最短，求輸入模式X[N][p]在競爭層的獲勝神經元win[p]。

(3)求獲勝神經元win[p]在競爭層排列的行列位置。

(4)輸出與輸入數據適應的獲勝神經元win[p]在競爭層排列的行列位置，作為分類結果。

(5)結束。

四、總體演算法流程圖

Kohonen總體演算法流程圖見附圖4。

五、數據流圖

Kohonen數據流圖見附圖4。

六、無模式識別總體演算法

假定有N個樣品，每個樣品測量M個變數，則有原始數據矩陣：

X=(x_ij)_N×M，i=1，2，…，N，j=1，2，…，M。

(1)原始數據預處理

X=(x_ij)_N×M處理為Z=(z_ij)_N×M，

分3種處理方法：

1)襯度；

2)標准化；

3)歸一化。

程序默認用歸一化處理。

(2)構造Kohonen網

競爭層與輸入層之間的神經元的連接權值構成矩陣W_Q×M。

W_Q×M初始化。

(3)進入Kohonen網學習分類循環，用epoch記錄循環次數，epoch=1。

(4)在每個epoch循環中，對每個樣品n(n=1，2，…，N)進行分類。從1個樣品n=1開始。

(5)首先計算輸入層的樣品n的輸入數據z_nm(m=1，2，…，M)與競爭層Q個神經元對應權值w_qm的距離。

(6)尋找輸入層的樣品n與競爭層Q個神經元的最小距離，距離最小的神經元Win[n]為獲勝神經元，將樣品n歸入獲勝神經元Win[n]所代表的類型中，從而實現對樣品n的分類。

(7)對樣品集中的每一個樣品進行分類：

n=n+1。

(如果n≤N，轉到5。否則，轉到8。)

(8)求分類後各神經元所對應的樣品的變數的重心，用對應的樣品的變數的中位數作為重心，用對應的樣品的變數的重心來更新各神經元的連接權值。

(9)epoch=epoch+1；

一次學習分類循環結束。

(10)如果滿足下列兩個條件之一，分類循環結束，轉到11；

否則，分類循環繼續進行，轉到4。

1)全部樣品都固定在某個神經元上，不再改變了；

2)學習分類循環達到最大迭代次數。

(11)輸出：

1)N個樣品共分成多少類，每類多少樣品，記錄每類的樣品編號；

2)如果某類中樣品個數超過1個，則輸出某類的樣品原始數據的每個變數的均值、最小值、最大值和均方差；

3)如果某類中樣品個數為1個，則輸出某類的樣品原始數據的各變數值；

4)輸出原始數據每個變數(j=1，2，…，M)的均值，最小值，最大值和均方差。

(12)結束。

七、無模式識別總體演算法流程圖

Kohonen無模式總體演算法流程圖見附圖5。

② 給動畫人物做動作是用的什麼軟體啊

你是學什麼呀 動作捕捉儀器用途很廣 endorphin 2.0 這個很不錯 可能不是你想得到的答案 但對你應該也有幫助吧~~~~~~~~ endorphin 2.0 是英國 Natural Motion 公司所最新研發的角色動態生成軟體，裡面擁有英國牛津大學實驗室獨步全球的 Dynamic Motion Synthesis 生物動力學技術，經過適當的調整讓每一個數字生物擁有自己的動作行為，自動演算反應出真實復雜、符合開發者想像的動畫。
endorphin 軟體運行原理，是根據英國牛津大學長期在人工智慧、人體生物力學的研究基礎下，賦予虛擬角色最真實的生物動作模擬。傳統上，要做出動畫中人物走路的畫面，通常都需要仔細描述每個路徑走法、或是透過 Motion Capture 演員擷取輸入動作數據，然而這種方式不僅太繁瑣也需要高昂的開發成本。endorphin 首創運用基因演算法，把重力和人物的肌肉結構都設定好關連之後，透過類神經網路來控制肌肉的運動，教導人物角色自動演算出逼真的動作反應。

③ 除了MATLAB能做BP神經網路，還有其他什麼軟體能做

在我看來bp神經網路是一種演算法，只要是演算法就可以用任何軟體工具（只要編譯器或者解釋器支持，c，c++，python，matlab......）來進行實現，只是實現時的復雜程度有區別而已

④ 徑向基神經網路模型用什麼軟體來實現

徑向基函數（RBF）神經網路 RBF網路能夠逼近任意的非線性函數，可以處理系統內的難以解析的規律性，具有良好的泛化能力，並有很快的學習收斂速度，已成功應用於非線性函數逼近、時間序列分析、數據分類、模式識別、信息處理、圖像處理、系統建模、控制和故障診斷等。 簡單說明一下為什麼RBF網路學習收斂得比較快。當網路的一個或多個可調參數（權值或閾值）對任何一個輸出都有影響時，這樣的網路稱為全局逼近網路。由於對於每次輸入，網路上的每一個權值都要調整，從而導致全局逼近網路的學習速度很慢。BP網路就是一個典型的例子。 如果對於輸入空間的某個局部區域只有少數幾個連接權值影響輸出，則該網路稱為局部逼近網路。常見的局部逼近網路有RBF網路、小腦模型（CMAC）網路、B樣條網路等。

⑤ 神經網路如何做分類

建議你看看《神經網路設計》

最簡單的神經元，輸入p之後，輸出為a=f(wp+b)，f通常為對數S型傳輸函數，w為參數，b也是參數，根據訓練樣本得到。

⑥ matlab神經網路在哪

輸入nntool回車，會出現GUI界面

⑦ 如何做一個神經網路

一個三層神經網路，一層輸入，一層隱含層，一層輸出，前饋輸出最簡單的

⑧ 網上哪裡有講解用MATLAB編BP神經網路的視頻啊

給你一個論壇，上面有很多高手，會幫助你解答問題的，

上面好像有神經網路的視頻講解！！！

http://www.ilovematlab.cn/

下面這個網址是下載視頻的地址，不過應該是你先得注冊才能看！
http://www.ilovematlab.cn/forum-43-1.html

⑨ 可以通過b站mmd借物表來找到模型，動作，場景資源嗎可以的話要怎麼做求大神指點指點！

借物，顧名思義就是借來的物品。mmd中模型，場景，特效，動作，鏡頭等資源如果不是自己做的，而是從其他渠道找來的，都是借物，要註明來源作者等信息。

⑩ 有什麼軟體可以實現神經網路預測

spss matlab 1stopt都是傻瓜化的智能演算法