神經網路軟體開發方法

⑴ 人工神經網路概念梳理與實例演示

人工神經網路概念梳理與實例演示
神經網路是一種模仿生物神經元的機器學習模型，數據從輸入層進入並流經激活閾值的多個節點。
遞歸性神經網路一種能夠對之前輸入數據進行內部存儲記憶的神經網路，所以他們能夠學習到數據流中的時間依賴結構。
如今機器學習已經被應用到很多的產品中去了，例如，siri、Google Now等智能助手，推薦引擎——亞馬遜網站用於推薦商品的推薦引擎，Google和Facebook使用的廣告排名系統。最近，深度學習的一些進步將機器學習帶入公眾視野：AlphaGo 打敗圍棋大師李世石事件以及一些圖片識別和機器翻譯等新產品的出現。
在這部分中，我們將介紹一些強大並被普遍使用的機器學習技術。這當然包括一些深度學習以及一些滿足現代業務需求傳統方法。讀完這一系列的文章之後，你就掌握了必要的知識，便可以將具體的機器學習實驗應用到你所在的領域當中。
隨著深層神經網路的精度的提高，語音和圖像識別技術的應用吸引了大眾的注意力，關於AI和深度學習的研究也變得更加普遍了。但是怎麼能夠讓它進一步擴大影響力，更受歡迎仍然是一個問題。這篇文章的主要內容是：簡述前饋神經網路和遞歸神經網路、怎樣搭建一個遞歸神經網路對時間系列數據進行異常檢測。為了讓我們的討論更加具體化，我們將演示一下怎麼用Deeplearning4j搭建神經網路。
一、什麼是神經網路？
人工神經網路演算法的最初構思是模仿生物神經元。但是這個類比很不可靠。人工神經網路的每一個特徵都是對生物神經元的一種折射：每一個節點與激活閾值、觸發的連接。
連接人工神經元系統建立起來之後，我們就能夠對這些系統進行訓練，從而讓他們學習到數據中的一些模式，學到之後就能執行回歸、分類、聚類、預測等功能。
人工神經網路可以看作是計算節點的集合。數據通過這些節點進入神經網路的輸入層，再通過神經網路的隱藏層直到關於數據的一個結論或者結果出現，這個過程才會停止。神經網路產出的結果會跟預期的結果進行比較，神經網路得出的結果與正確結果的不同點會被用來更正神經網路節點的激活閾值。隨著這個過程的不斷重復，神經網路的輸出結果就會無限靠近預期結果。
二、訓練過程
在搭建一個神經網路系統之前，你必須先了解訓練的過程以及網路輸出結果是怎麼產生的。然而我們並不想過度深入的了解這些方程式，下面是一個簡短的介紹。
網路的輸入節點收到一個數值數組（或許是叫做張量多維度數組）就代表輸入數據。例如, 圖像中的每個像素可以表示為一個標量，然後將像素傳遞給一個節點。輸入數據將會與神經網路的參數相乘，這個輸入數據被擴大還是減小取決於它的重要性，換句話說，取決於這個像素就不會影響神經網路關於整個輸入數據的結論。
起初這些參數都是隨機的，也就是說神經網路在建立初期根本就不了解數據的結構。每個節點的激活函數決定了每個輸入節點的輸出結果。所以每個節點是否能夠被激活取決於它是否接受到足夠的刺激強度，即是否輸入數據和參數的結果超出了激活閾值的界限。
在所謂的密集或完全連接層中，每個節點的輸出值都會傳遞給後續層的節點，在通過所有隱藏層後最終到達輸出層，也就是產生輸入結果的地方。在輸出層, 神經網路得到的最終結論將會跟預期結論進行比較(例如，圖片中的這些像素代表一隻貓還是狗?)。神經網路猜測的結果與正確結果的計算誤差都會被納入到一個測試集中，神經網路又會利用這些計算誤差來不斷更新參數，以此來改變圖片中不同像素的重要程度。整個過程的目的就是降低輸出結果與預期結果的誤差，正確地標注出這個圖像到底是不是一條狗。
深度學習是一個復雜的過程，由於大量的矩陣系數需要被修改所以它就涉及到矩陣代數、衍生品、概率和密集的硬體使用問題，但是用戶不需要全部了解這些復雜性。
但是，你也應該知道一些基本參數，這將幫助你理解神經網路函數。這其中包括激活函數、優化演算法和目標函數(也稱為損失、成本或誤差函數)。
激活函數決定了信號是否以及在多大程度上應該被發送到連接節點。階梯函數是最常用的激活函數, 如果其輸入小於某個閾值就是0，如果其輸入大於閾值就是1。節點都會通過階梯激活函數向連接節點發送一個0或1。優化演算法決定了神經網路怎麼樣學習，以及測試完誤差後，權重怎麼樣被更准確地調整。最常見的優化演算法是隨機梯度下降法。最後, 成本函數常用來衡量誤差，通過對比一個給定訓練樣本中得出的結果與預期結果的不同來評定神經網路的執行效果。
Keras、Deeplearning4j 等開源框架讓創建神經網路變得簡單。創建神經網路結構時，需要考慮的是怎樣將你的數據類型匹配到一個已知的被解決的問題，並且根據你的實際需求來修改現有結構。
三、神經網路的類型以及應用
神經網路已經被了解和應用了數十年了，但是最近的一些技術趨勢才使得深度神經網路變得更加高效。
GPUs使得矩陣操作速度更快；分布式計算結構讓計算能力大大增強；多個超參數的組合也讓迭代的速度提升。所有這些都讓訓練的速度大大加快，迅速找到適合的結構。
隨著更大數據集的產生，類似於ImageNet 的大型高質量的標簽數據集應運而生。機器學習演算法訓練的數據越大，那麼它的准確性就會越高。
最後，隨著我們理解能力以及神經網路演算法的不斷提升，神經網路的准確性在語音識別、機器翻譯以及一些機器感知和面向目標的一些任務等方面不斷刷新記錄。
盡管神經網路架構非常的大，但是主要用到的神經網路種類也就是下面的幾種。
3.1前饋神經網路
前饋神經網路包括一個輸入層、一個輸出層以及一個或多個的隱藏層。前饋神經網路可以做出很好的通用逼近器，並且能夠被用來創建通用模型。
這種類型的神經網路可用於分類和回歸。例如，當使用前饋網路進行分類時，輸出層神經元的個數等於類的數量。從概念上講, 激活了的輸出神經元決定了神經網路所預測的類。更准確地說, 每個輸出神經元返回一個記錄與分類相匹配的概率數，其中概率最高的分類將被選為模型的輸出分類。
前饋神經網路的優勢是簡單易用，與其他類型的神經網路相比更簡單，並且有一大堆的應用實例。
3.2卷積神經網路
卷積神經網路和前饋神經網路是非常相似的，至少是數據的傳輸方式類似。他們結構大致上是模仿了視覺皮層。卷積神經網路通過許多的過濾器。這些過濾器主要集中在一個圖像子集、補丁、圖塊的特徵識別上。每一個過濾器都在尋找不同模式的視覺數據，例如，有的可能是找水平線，有的是找對角線，有的是找垂直的。這些線條都被看作是特徵，當過濾器經過圖像時，他們就會構造出特徵圖譜來定位各類線是出現在圖像的哪些地方。圖像中的不同物體，像貓、747s、榨汁機等都會有不同的圖像特徵，這些圖像特徵就能使圖像完成分類。卷積神經網路在圖像識別和語音識別方面是非常的有效的。
卷積神經網路與前饋神經網路在圖像識別方面的異同比較。雖然這兩種網路類型都能夠進行圖像識別，但是方式卻不同。卷積神經網路是通過識別圖像的重疊部分，然後學習識別不同部分的特徵進行訓練；然而，前饋神經網路是在整張圖片上進行訓練。前饋神經網路總是在圖片的某一特殊部分或者方向進行訓練，所以當圖片的特徵出現在其他地方時就不會被識別到，然而卷積神經網路卻能夠很好的避免這一點。
卷積神經網路主要是用於圖像、視頻、語音、聲音識別以及無人駕駛的任務。盡管這篇文章主要是討論遞歸神經網路的，但是卷積神經網路在圖像識別方面也是非常有效的，所以很有必要了解。
3.3遞歸神經網路
與前饋神經網路不同的是，遞歸神經網路的隱藏層的節點里有內部記憶存儲功能，隨著輸入數據的改變而內部記憶內容不斷被更新。遞歸神經網路的結論都是基於當前的輸入和之前存儲的數據而得出的。遞歸神經網路能夠充分利用這種內部記憶存儲狀態處理任意序列的數據，例如時間序列。
遞歸神經網路經常用於手寫識別、語音識別、日誌分析、欺詐檢測和網路安全。
遞歸神經網路是處理時間維度數據集的最好方法，它可以處理以下數據：網路日誌和伺服器活動、硬體或者是醫療設備的感測器數據、金融交易、電話記錄。想要追蹤數據在不同階段的依賴和關聯關系需要你了解當前和之前的一些數據狀態。盡管我們通過前饋神經網路也可以獲取事件，隨著時間的推移移動到另外一個事件，這將使我們限制在對事件的依賴中，所以這種方式很不靈活。
追蹤在時間維度上有長期依賴的數據的更好方法是用內存來儲存重要事件，以使近期事件能夠被理解和分類。遞歸神經網路最好的一點就是在它的隱藏層裡面有「內存」可以學習到時間依賴特徵的重要性。
接下來我們將討論遞歸神經網路在字元生成器和網路異常檢測中的應用。遞歸神經網路可以檢測出不同時間段的依賴特徵的能力使得它可以進行時間序列數據的異常檢測。
遞歸神經網路的應用
網路上有很多使用RNNs生成文本的例子，遞歸神經網路經過語料庫的訓練之後，只要輸入一個字元，就可以預測下一個字元。下面讓我們通過一些實用例子發現更多RNNs的特徵。
應用一、RNNs用於字元生成
遞歸神經網路經過訓練之後可以把英文字元當做成一系列的時間依賴事件。經過訓練後它會學習到一個字元經常跟著另外一個字元（「e」經常跟在「h」後面，像在「the、he、she」中）。由於它能預測下一個字元是什麼，所以它能有效地減少文本的輸入錯誤。
Java是個很有趣的例子，因為它的結構包括很多嵌套結構，有一個開的圓括弧必然後面就會有一個閉的，花括弧也是同理。他們之間的依賴關系並不會在位置上表現的很明顯，因為多個事件之間的關系不是靠所在位置的距離確定的。但是就算是不明確告訴遞歸神經網路Java中各個事件的依賴關系，它也能自己學習了解到。
在異常檢測當中，我們要求神經網路能夠檢測出數據中相似、隱藏的或許是並不明顯的模式。就像是一個字元生成器在充分地了解數據的結構後就會生成一個數據的擬像，遞歸神經網路的異常檢測就是在其充分了解數據結構後來判斷輸入的數據是不是正常。
字元生成的例子表明遞歸神經網路有在不同時間范圍內學習到時間依賴關系的能力，它的這種能力還可以用來檢測網路活動日誌的異常。
異常檢測能夠使文本中的語法錯誤浮出水面，這是因為我們所寫的東西是由語法結構所決定的。同理，網路行為也是有結構的，它也有一個能夠被學習的可預測模式。經過在正常網路活動中訓練的遞歸神經網路可以監測到入侵行為，因為這些入侵行為的出現就像是一個句子沒有標點符號一樣異常。
應用二、一個網路異常檢測項目的示例
假設我們想要了解的網路異常檢測就是能夠得到硬體故障、應用程序失敗、以及入侵的一些信息。
模型將會向我們展示什麼呢？
隨著大量的網路活動日誌被輸入到遞歸神經網路中去，神經網路就能學習到正常的網路活動應該是什麼樣子的。當這個被訓練的網路被輸入新的數據時，它就能偶判斷出哪些是正常的活動，哪些是被期待的，哪些是異常的。
訓練一個神經網路來識別預期行為是有好處的，因為異常數據不多，或者是不能夠准確的將異常行為進行分類。我們在正常的數據里進行訓練，它就能夠在未來的某個時間點提醒我們非正常活動的出現。
說句題外話，訓練的神經網路並不一定非得識別到特定事情發生的特定時間點（例如，它不知道那個特殊的日子就是周日），但是它一定會發現一些值得我們注意的一些更明顯的時間模式和一些可能並不明顯的事件之間的聯系。
我們將概述一下怎麼用 Deeplearning4j（一個在JVM上被廣泛應用的深度學習開源資料庫）來解決這個問題。Deeplearning4j在模型開發過程中提供了很多有用的工具：DataVec是一款為ETL（提取-轉化-載入）任務准備模型訓練數據的集成工具。正如Sqoop為Hadoop載入數據，DataVec將數據進行清洗、預處理、規范化與標准化之後將數據載入到神經網路。這跟Trifacta』s Wrangler也相似，只不過它更關注二進制數據。
開始階段
第一階段包括典型的大數據任務和ETL：我們需要收集、移動、儲存、准備、規范化、矢量話日誌。時間跨度的長短是必須被規定好的。數據的轉化需要花費一些功夫，這是由於JSON日誌、文本日誌、還有一些非連續標注模式都必須被識別並且轉化為數值數組。DataVec能夠幫助進行轉化和規范化數據。在開發機器學習訓練模型時，數據需要分為訓練集和測試集。
訓練神經網路
神經網路的初始訓練需要在訓練數據集中進行。
在第一次訓練的時候，你需要調整一些超參數以使模型能夠實現在數據中學習。這個過程需要控制在合理的時間內。關於超參數我們將在之後進行討論。在模型訓練的過程中，你應該以降低錯誤為目標。
但是這可能會出現神經網路模型過度擬合的風險。有過度擬合現象出現的模型往往會在訓練集中的很高的分數，但是在遇到新的數據時就會得出錯誤結論。用機器學習的語言來說就是它不夠通用化。Deeplearning4J提供正則化的工具和「過早停止」來避免訓練過程中的過度擬合。
神經網路的訓練是最花費時間和耗費硬體的一步。在GPUs上訓練能夠有效的減少訓練時間，尤其是做圖像識別的時候。但是額外的硬體設施就帶來多餘的花銷，所以你的深度學習的框架必須能夠有效的利用硬體設施。Azure和亞馬遜等雲服務提供了基於GPU的實例，神經網路還可以在異構集群上進行訓練。
創建模型
Deeplearning4J提供ModelSerializer來保存訓練模型。訓練模型可以被保存或者是在之後的訓練中被使用或更新。
在執行異常檢測的過程中，日誌文件的格式需要與訓練模型一致，基於神經網路的輸出結果，你將會得到是否當前的活動符合正常網路行為預期的結論。
代碼示例
遞歸神經網路的結構應該是這樣子的：
MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder(
.seed(123)
.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT).iterations(1)
.weightInit(WeightInit.XAVIER)
.updater(Updater.NESTEROVS).momentum(0.9)
.learningRate(0.005)
.gradientNormalization(GradientNormalization.ClipElementWiseAbsoluteValue)
.(0.5)
.list()
.layer(0, new GravesLSTM.Builder().activation("tanh").nIn(1).nOut(10).build())
.layer(1, new RnnOutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MCXENT)
.activation("softmax").nIn(10).nOut(numLabelClasses).build())
.pretrain(false).backprop(true).build();
MultiLayerNetwork net = new MultiLayerNetwork(conf);
net.init();
下面解釋一下幾行重要的代碼：
.seed(123)
隨機設置一個種子值對神經網路的權值進行初始化，以此獲得一個有復驗性的結果。系數通常都是被隨機的初始化的，以使我們在調整其他超參數時仍獲得一致的結果。我們需要設定一個種子值，讓我們在調整和測試的時候能夠用這個隨機的權值。
.optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT).iterations(1)
決定使用哪個最優演算法（在這個例子中是隨機梯度下降法）來調整權值以提高誤差分數。你可能不需要對這個進行修改。
.learningRate(0.005)
當我們使用隨機梯度下降法的時候，誤差梯度就被計算出來了。在我們試圖將誤差值減到最小的過程中，權值也隨之變化。SGD給我們一個讓誤差更小的方向，這個學習效率就決定了我們該在這個方向上邁多大的梯度。如果學習效率太高，你可能是超過了誤差最小值；如果太低，你的訓練可能將會永遠進行。這是一個你需要調整的超參數。

⑵ 神經軟體怎麼用

第一步：數據導入第二步：使用神經網路工具箱構建模型
神經網路軟體用於模擬、研究、開發和應用人工神經網路，從生物神經網路改編的軟體概念，在某些情況下還可以用於更廣泛的自適應系統，例如人工智慧和機器學習
常用的人工神經網路模擬器包括斯圖加特神經網路模擬器（SNNS）、緊急和神經實驗室。

⑶ 一種基於FPGA的感知量化卷積神經網路加速系統設計

姓名：姬怡希

學號：19020100037

學院：電子工程學院

嵌牛導讀：對卷積神經網路的加速的研究。

嵌牛鼻子:計算機軟體及計算機應用; 自動化技術。

嵌牛提問：如何設計卷積神經網路的加速系統？

嵌牛內容：

  近年來,卷積神經網路（CNN）在機器視覺等方面取得了巨大成功。為提升嵌入式設備上運行CNN的速度和能效,本文針對LeNet-5網路模型,先對該網路模型進行感知量化訓練,特徵圖和權重量化為8位整型數據。然後設計一種卷積神經網路加速器系統,該片上系統（SoC）採用Cortex-M3為處理器,所提出的系統處理一張MNIST圖像所需時間5.3ms,精度達到98.2%。

近年來，卷積神經網路（CNN）在機器視覺等方面取得了巨大成功。為提升嵌入式設備上運行CNN的速度和能效，本文針對LeNet-5網路模型，先對該網路模型進行感知量化訓練，特徵圖和權重量化為8位整型數據。然後設計一種卷積神經網路加速器系統，該片上系統（SoC）採用Cortex-M3為處理器，所提出的系統處理一張MNIST圖像所需時間5.3ms，精度達到98.2%。CNN已成功應用於圖像識別等應用，隨著CNN解決更復雜的問題，計算和存儲的需求急劇增加。然而，在一些低功耗的邊緣計算設備中，功耗是重要指標。目前的研究主要針對CNN推理階段模型的壓縮和量化。大多數設計都用定點計算單元代替浮點單元。ESE採用12位定點權重和16位定點神經元設計，Guo等在嵌入式FPGA上使用8位單元進行設計。但之前的設計主要採用Zynq或者HLS開發，功耗較大。本文設計了一種基於FPGA的卷積神經網路加速系統。首先，通過感知量化訓練的方法，實現了將浮點CNN模型的各層權重和特徵圖量化成8比特整型；其次，通過採用單層時分復用的方式，設計流水線架構提高數據吞吐率；再次，設計基於Cortex-M3的SoC；最後，採用MNIST手寫數字進行方案和功能驗證。

1 卷積神經網路

1.1 基本概念

  LeNet-5是一個典型的卷積神經網路模型，不包含輸入一共有7層。分別為3層卷積層，2層池化層，以及2層全連接層。

1.2 量化原理

  針對目前CNN模型較大，參數多且不適合在移動設備上使用，Google團隊提出了一種量化方案。該方案在推理過程中使用純整。量化方案是量化整數q到實數r的映射，如公式(1)所示：

  其中常數S和Z是量化參數。S表示比例系數，是一個任意的正實數。Z表示零點。CNN中主要的操作，比如卷積層的卷積，以及全連接層的乘累加，都可以看成是矩陣乘法。考慮實數兩個N×N的矩陣r1和r2的乘積r3 =r1r2。將每個矩陣ra的項表示為ra(r,j)，其中1≤ i, j ≤N，用qa(r,j)表示量化項，根據矩陣乘法的定義，得到：

  乘以浮點數M，可以轉化成先乘以定點數M1，再進行右移n+31。將公式(2)中所有零點Z1，Z2，Z3都設為0，可以大大簡化推理階段的運算。另外將偏置加法和激活函數合並到其中。比例系數Sbias=S1S2，零點Zbias= 0。由於選用的激活函數是ReLU，所以只需要將結果鉗位到[0,255]。

2 加速系統硬體設計

2.1 整體結構

  本系統採用CPU+FPGA的架構，包括AHB互聯矩陣、Cortex-M3處理器、DMA、緊耦合存儲器、雙埠緩存、AHB2APB橋和CNN加速器，如圖1所示。存儲器部分包含ITCM，DTCM和雙埠RAM。ITCM存放程序鏡像文件；DTCM作為堆棧區；DualRAM作為權重數據，輸入特徵圖，以及中間、最終結果緩存區，一端連接L1級匯流排，CPU和DMA均可以訪問，另一端連接CNN加速器。

2.2 CNN加速器設計

  CNN加速器設計的整體結構如圖2所示，並行方案採用輸出通道和權重卷積核內部並行，同時計算6個輸出通道，以及卷積核25個乘法器同時計算。特徵圖行緩沖的窗口尺寸為5x5，可以通過數據選擇器選擇輸入特徵圖的寬度。權重特徵圖的行緩沖設計同理，由於卷積核均為5x5，所以不需要數據選擇器。乘累加陣列輸入為25個8位特徵圖和25個8位權重，對應相乘後採用加法樹方式累加，最後得到1個位寬為21的有符號數。偏置加法器用於累加偏置或者中間結果。選擇哪一個是由數據選擇器控制，輸出一個32位結果。量化激活模塊包含一個32x32位的乘法器，用於將累加結果和乘法系數相乘，再經過右移，鉗位到[0,255]，經過四捨五入得到量化的結果。

3.2 實驗結果

  本文的SoC工作的頻率為100MHz，識別一張MNIST圖片的時間為5.3ms，FPGA的功耗由Vivado的Report Power工具獲得，僅為0.448W。本文處理單幀的時間比較長，但是功耗是其他文獻的四分之一。由於採用感知量化，識別正確率FPGA實現和軟體實現一致，達到98.2%。實驗結果對比如表1所示。結論：為了解決嵌入式設備上實現卷積神經網路速度慢和功耗大的問題，本文提出了一種卷積神經網路加速系統。首先對卷積神經網路進行感知量化，得到8比特的權重、特徵值圖1 系統框圖 和量化參數。採用Cortex-M3作為處池化模塊設計思路同卷積模塊，採用最大池化。包含3個比較器和一個行緩沖，針對不同層可以選擇不同長度的特徵圖，窗口尺寸為2x2。

⑷ 神經網路的研究方向

神經網路的研究可以分為理論研究和應用研究兩大方面。
理論研究可分為以下兩類：
1、利用神經生理與認知科學研究人類思維以及智能機理。
2、利用神經基礎理論的研究成果，用數理方法探索功能更加完善、性能更加優越的神經網路模型，深入研究網路演算法和性能，如：穩定性、收斂性、容錯性、魯棒性等；開發新的網路數理理論，如：神經網路動力學、非線性神經場等。
應用研究可分為以下兩類：
1、神經網路的軟體模擬和硬體實現的研究。
2、神經網路在各個領域中應用的研究。這些領域主要包括：
模式識別、信號處理、知識工程、專家系統、優化組合、機器人控制等。隨著神經網路理論本身以及相關理論、相關技術的不斷發展，神經網路的應用定將更加深入。

⑸ 復雜神經網路模型用什麼軟體

bp神經網路能用MATLAB，
理論上編程語言都可以，比如VB，C語言，過程也都是建模、量化、運算及結果輸出（圖、表），但是matlab發展到現在，集成了很多的工具箱，所以用的最為廣泛，用其他的就得是要從源碼開發入手了。
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，來進行實現，只是實現時的復雜程度有區別而已

⑹ 人工智慧神經網路論文

隨著科學技術的發展，人工神經網路技術得到了空前的發展，並且在諸多領域得到了廣泛的應用，為人工智慧化的發展提供了強大的動力。以下是我整理分享的人工智慧神經網路論文的相關資料，歡迎閱讀!

人工智慧神經網路論文篇一

人工神經網路的發展及應用

摘要隨著科學技術的發展，人工神經網路技術得到了空前的發展，並且在諸多領域得到了廣泛的應用，為人工智慧化的發展提供了強大的動力。人工神經網路的發展經歷了不同的階段，是人工智慧的重要組成部分，並且在發展過程中形成了自身獨特的特點。文章對人工神經網路的發展歷程進行回顧，並對其在各個領域的應用情況進行探討。

關鍵詞人工神經網路;發展;應用

隨著科學技術的發展，各個行業和領域都在進行人工智慧化的研究工作，已經成為專家學者研究的熱點。人工神經網路就是在人工智慧基礎上發展而來的重要分支，對人工智慧的發展具有重要的促進作用。人工神經網路從形成之初發展至今，經歷了不同的發展階段，並且在經濟、生物、醫學等領域得到了廣泛的應用，解決了許多技術上的難題。

1人工神經網路概述

關於人工神經網路，到目前為止還沒有一個得到廣泛認可的統一定義，綜合各專家學者的觀點可以將人工神經網路簡單的概括為是模仿人腦的結構和功能的計算機信息處理系統[1]。人工神經網路具有自身的發展特性，其具有很強的並行結構以及並行處理的能力，在實時和動態控制時能夠起到很好的作用;人工神經網路具有非線性映射的特性，對處理非線性控制的問題時能給予一定的幫助;人工神經網路可以通過訓練掌握數據歸納和處理的能力，因此在數學模型等難以處理時對問題進行解決;人工神經網路的適應性和集成性很強，能夠適應不同規模的信息處理和大規模集成數據的處理與控制;人工神經網路不但在軟體技術上比較成熟，而且近年來在硬體方面也得到了較大發展，提高了人工神經網路系統的信息處理能力。

2人工神經網路的發展歷程

2.1 萌芽時期

在20世紀40年代，生物學家McCulloch與數學家Pitts共同發表文章，第一次提出了關於神經元的模型M-P模型，這一理論的提出為神經網路模型的研究和開發奠定了基礎，在此基礎上人工神經網路研究逐漸展開。1951年，心理學家Hebb提出了關於連接權數值強化的法則，為神經網路的學習功能開發進行了鋪墊。之後生物學家Eccles通過實驗證實了突觸的真實分流，為神經網路研究突觸的模擬功能提供了真實的模型基礎以及生物學的依據[2]。隨後，出現了能夠模擬行為以及條件反射的處理機和自適應線性網路模型，提高了人工神經網路的速度和精準度。這一系列研究成果的出現為人工神經網路的形成和發展提供了可能。

2.2 低谷時期

在人工神經網路形成的初期，人們只是熱衷於對它的研究，卻對其自身的局限進行了忽視。Minskyh和Papert通過多年對神經網路的研究，在1969年對之前所取得的研究成果提出了質疑，認為當前研究出的神經網路只合適處理比較簡單的線性問題，對於非線性問題以及多層網路問題卻無法解決。由於他們的質疑，使神經網路的發展進入了低谷時期，但是在這一時期，專家和學者也並沒有停止對神經網路的研究，針對他們的質疑也得出一些相應的研究成果。

2.3 復興時期

美國的物理學家Hopfield在1982年提出了新的神經網路模型，並通過實驗證明在滿足一定的條件時，神經網路是能夠達到穩定的狀態的。通過他的研究和帶動，眾多專家學者又重新開始了對人工神經網路方面的研究，推動了神經網路的再一次發展[3]。經過專家學者的不斷努力，提出了各種不同的人工神經網路的模型，神經網路理論研究不斷深化，新的理論和方法層出不窮，使神經網路的研究和應用進入了一個嶄新的時期。

2.4 穩步發展時期

隨著人工神經網路研究在世界范圍內的再次興起，我國也迎來了相關理論研究的熱潮，在人工神經網路和計算機技術方面取得了突破性的進展。到20世紀90年代時，國內對於神經網路領域的研究得到了進一步的完善和發展，而且能夠利用神經網路對非線性的系統控制問題進行解決，研究成果顯著。隨著各類人工神經網路的相關刊物的創建和相關學術會議的召開，我國人工神經網路的研究和應用條件逐步改善，得到了國際的關注。

隨著人工神經網路的穩步發展，逐漸建立了光學神經網路系統，利用光學的強大功能，提高了人工神經網路的學習能力和自適應能力。對非線性動態系統的控制問題，採取有效措施，提高超平面的光滑性，對其精度進行改進。之後有專家提出了關於人工神經網路的抽取演算法，雖然保證了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神經網路的效率，因此在此基礎上又提出了改進演算法FERNN。混沌神經網路的發展也得到了相應的進步，提高了神經網路的泛化能力。

3人工神經網路的應用

3.1 在信息領域中的應用

人工神經網路在信息領域中的應用主要體現在信息處理和模式識別兩個方面。由於科技的發展，當代信息處理工作越來越復雜，利用人工神經網路系統可以對人的思維進行模仿甚至是替代，面對問題自動診斷和解決，能夠輕松解決許多傳統方法無法解決的問題，在軍事信息處理中的應用極為廣泛[4]。模式識別是對事物表象的各種信息進行整理和分析，對事物進行辨別和解釋的一個過程，這樣對信息進行處理的過程與人類大腦的思維方式很相像。模式識別的方法可以分為兩種，一種是統計模式識別，還有一種是結構模式識別，在語音識別和指紋識別等方面得到了廣泛的應用。

3.2 在醫學領域的應用

人工神經網路對於非線性問題處理十分有效，而人體的構成和疾病形成的原因十分復雜，具有不可預測性，在生物信號的表現形式和變化規律上也很難掌握，信息檢測和分析等諸多方面都存在著復雜的非線性聯系，所以應用人工神經網路決解這些非線性問題具有特殊意義[5]。目前，在醫學領域中的應用涉及到理論和臨床的各個方面，最主要的是生物信號的檢測和自動分析以及專家系統等方面的應用。

3.3 在經濟領域中的應用

經濟領域中的商品價格、供需關系、風險系數等方面的信息構成也十分復雜且變幻莫測，人工神經網路可以對不完整的信息以及模糊不確定的信息進行簡單明了的處理，與傳統的經濟統計方法相比具有其無法比擬的優勢，數據分析的穩定性和可靠性更強。

3.4 在其他領域的應用

人工神經網路在控制領域、交通領域、心理學領域等方面都有很廣泛的應用，能夠對高難度的非線性問題進行處理，對交通運輸方面進行集成式的管理，以其高適應性和優秀的模擬性能解決了許多傳統方法無法解決的問題，促進了各個領域的快速發展。

4總結

隨著科技的發展，人工智慧系統將進入更加高級的發展階段，人工神經網路也將得到更快的發展和更加廣泛的應用。人工神經網路也許無法完全對人腦進行取代，但是其特有的非線性信息處理能力解決了許多人工無法解決的問題，在智能系統的各個領域中得到成功應用，今後的發展趨勢將向著更加智能和集成的方向發展。

參考文獻

[1]徐用懋，馮恩波.人工神經網路的發展及其在控制中的應用[J].化工進展，1993(5)：8-12，20.

[2]湯素麗，羅宇鋒.人工神經網路技術的發展與應用[J].電腦開發與應用，2009(10)：59-61.

[3]李會玲，柴秋燕.人工神經網路與神經網路控制的發展及展望[J].邢台職業技術學院學報，2009(5)：44-46.

[4]過效傑，祝彥知.人工神經網路的發展及其在岩土工程領域研究現狀[J].河南水利，2004(1)：22-23.

[5]崔永華.基於人工神經網路的河流匯流預報模型及應用研究[D].鄭州大學，2006.

下一頁分享更優秀的<<<人工智慧神經網路論文

⑺ 什麼是BP神經網路

BP演算法的基本思想是：學習過程由信號正向傳播與誤差的反向回傳兩個部分組成；正向傳播時，輸入樣本從輸入層傳入，經各隱層依次逐層處理，傳向輸出層，若輸出層輸出與期望不符，則將誤差作為調整信號逐層反向回傳，對神經元之間的連接權矩陣做出處理，使誤差減小。經反復學習，最終使誤差減小到可接受的范圍。具體步驟如下：
1、從訓練集中取出某一樣本，把信息輸入網路中。
2、通過各節點間的連接情況正向逐層處理後，得到神經網路的實際輸出。
3、計算網路實際輸出與期望輸出的誤差。
4、將誤差逐層反向回傳至之前各層，並按一定原則將誤差信號載入到連接權值上，使整個神經網路的連接權值向誤差減小的方向轉化。
5、対訓練集中每一個輸入—輸出樣本對重復以上步驟，直到整個訓練樣本集的誤差減小到符合要求為止。

⑻ 為了做任務而提出的問題，要問就問倒大家，誰能大致描寫一下，手機上的手寫字識別程序的思想。

主要介紹下漢王的思路：
漢王漢字識別系統：漢王聯機手寫漢字識別系統5.0版採用人工神經網路、語義句法模式識別、標准化的軟體開發手段等技術，具體的識別思想如下:
1.首先將漢字識別問題劃分為整字一字根一筆劃一筆段四層模型,用語義句法的方法對各個層次的每個單個單元進行描述。
2.然後用神經網路對各個層次的各個單元進行學習,找出最穩定的表達方法。
3.以單個神經網路為單元,形成一個大的人工神經網路,不同層次之間的神經元以激活或抑制關系聯接。該方法的優點是學習的樣本集大,識別的適應性高,不怕多餘的筆劃,能識別大部分正常書寫的連筆,而且易於學習特定人的手跡。該方法有以下優點:
識別方法優越在識別方法上,漢王聯機手寫漢字識別5.0版(OLHCCRS)採用了許多新的技術和新的思想,使漢王產品在眾多的on-line手寫漢字識別產品中獨樹一幟,在方法與系統實現技術上有很多領先之處。
字—字根—筆劃—筆段四層模型識別的過程依次是筆段—筆劃—字根—整字四個層次,這個四層識別模型的好處是:
①大部分漢字都是有偏旁部首的組合漢字,採用四層識別模型是一種極好的粗分類方法。
②可以大大減少識別字典的大小。例如左偏旁"訁"的漢字有40多個,如果以整字形式識別字典,簡體"訁"與繁體"言"偏旁漢字之和共有80多個漢字,即需要80多個模板;而分到字根以後,只要建兩個左偏旁"訁"模板,就能解決。
③將手跡分割到筆段,加上適當處理以後,可以解決筆順問題,也可以處理部分連筆問題。
④只要底層筆段、筆劃識別正確,加上四個層次的組合,可以形成多個字形變化,因此識別的適應性大。這個模型的缺點是實現困難,工作量極大。
用語義句法模式識別模型描述與識別漢字語義句法模式識別方法多用於off-line手寫漢字識別,我公司首先將其用於on-line識別之中。語義句法方法的優點如下:
①語義句法方法是以漢字內在的、以筆段為最小單位 的結構關系與屬性描述來識別漢字,具有準確、簡潔、語義性強等特點。
②語義句法方法可以完全解決筆順不同、筆劃數不同等問題,對連筆時出現的多餘筆段 (劃)或少筆、略筆也不敏感,是解決連筆問題的好方法。
③用語義句法方法描述的Database,語義清晰,規則明確,可以人工修改、添加、刪除並可以很方便地將人的經驗添加進去。
(3)用神經網路學習扮亮與識別屬性神經網路一般也只用於off-line手寫漢字識別之中,我公司也是目前唯一一家用神經網路作on-line識別的公司,而且所用的神經網路是獨創的,不同於BP模型、Hopfield模型等神經網路模型,其優點是:
①可以學習、處理大量的樣本,增加系統的適應性。
②可以發現所有屬性中關鍵的、有分類意義的屬性。
③可以提供一個識別評價值。
聯想識別過程On-line識別過程一般為樹型分類識別過程,或者逐個識別比較可能性(probability)。中自智能公司基於模擬人腦形象思維的思早緩想,提出On-line手寫漢字的聯想識別過程。該思想的依據是人的思維過程總是從某個局部興奮點開始的,經過自下而上的聯想與自上而下的假設檢驗過程,最後達到一個穩定的興奮點。OLHCCRS 5.0版的以上技術(四層模型、語義句法方法、神經網路模型)是非常適合這種識別方法的。聯想識別的優點是:
①通過自下而上的聯想與自陸缺模上而下的假設檢驗過程,可大大加快識別速度。
②識別過程適合並行運算。

⑼ 基於Matlab和BP神經網路的固體火箭發動機比沖性能的預測

(內蒙古工業大學理學院，內蒙古 呼和浩特 010051)
摘 要：本文採用基於誤差反向傳播演算法（BP演算法）的人工神經網路技術，利用Mat lab神經網路工具箱，建立了固體火箭發動機比沖性能預測的神經網路模型，並利用實驗數據進行了驗證。結果表明，可以利用該方法開展固體火箭發動機比沖性能的預測。
關鍵詞：固體火箭發動機比沖；
BP演算法；
Mat lab神經網路工具箱；
人工神經網路
中圖分類號：V435∶TP183 文獻標識碼：A 文章編號：1007—6921(2007)08—0073—02
固體火箭發動機性能參數預測是發動機設計和研究的基本課題之一，正確預測發動機性能參數是提高發動機性能指標和精度並縮短研製周期的關鍵和基礎。比沖性能的預測目前有兩種方法。一種是以歷次試驗得到的修正系數對新設計的發動機的理論比沖進行修正。另一種是通過計算各種損失來預估比沖。這些方法存在需要樣本數據大和預測精度差的缺點。
神經網路理論由於自身固有的超強適應能力和學習能力在很多領域獲得了極其廣泛的應用，解決了許多傳統方法難以解決的問題。由於神經網路學習演算法在數學計算上比較復雜過程也比較繁瑣，容易出錯。因此，採用神經網路軟體包成為必然的選擇。本文採用現在應用最為廣泛的MATLAB神經網路工具箱，利用基於BP演算法的人工神經網路建立固體火箭發動機比沖性能預測模型，以提高比沖的預測精度。
1 BP神經網路模型
BP網路由於結構簡單，具有較強的非線性映射能力，是應用最為廣泛的一類神悶啟經網路。BP神經網路的學習過程分為信息的正向傳播過程和誤差的反向傳播過程兩個階段。外部輸入的信號經輸入層、隱含層的神經元逐層處理向前傳播到輸出層，給出結果。如果在輸出層得不到期望輸出，則轉入逆向傳播過程，將實際值與網路輸出之間的誤差沿原來聯結的通路返回，通過修改各層神經元的聯系權值，使誤差減少，然後再轉入正向傳播過程，反復迭代，直到誤差小於給定的值為止。
2 MATLAB神經網路工具箱的應用
神經網路工具箱是在Mat lab環境下開發出來的許多工具箱之一，它以人工神經網路理論為基礎，用MATLAB語言構造出典型神經網路的激活函數，在網路訓練過程中使用的是Mat lab
6.5 for Windows軟體，對於網路的訓練使用了Neural Networks Toolbox for Mat lab。美國的Math work公司推出的MATLAB軟體包既是一種非常實用有效的科研編程軟體環境，又是一種進行科學和工程計算的互動式程序。MATLAB本身帶有神經網路工具箱，可以大大方便權值訓練，減少訓練程序工作量，有效的提高工作效率。
3 影響固體火箭發動機比沖性能的因素
比沖是反映發動機所用推進劑能量高低和內部工作過程完善程度的重要技術指標。影響比沖性能的因素很多，主要包括以下幾項：噴管喉徑、噴管潛入比、平均擴張比、工作時間、擴散半形、平均工作壓強、平均燃速、推進劑密度。由於固體火箭發動機的全尺寸譽派試車需要耗費大量的人力、物力和財力。因此比沖的試驗數據比較缺乏，本文共收集了6組數據樣本，選定其中的5組作為訓練樣本，一組作為測試樣本。每組數據樣本前8項為輸入因子，輸出因子為實際比沖。利用這6組數據對網路進行訓練、測試。
4 網路模型設計
BP網路的設計主要包括輸入層、隱層、輸出層及各層之間的傳輸函數幾個方面。
4.1 網路層數。BP網路可以包含不同的隱層，理論上已經證明：具有偏差和至少一個S型隱含層加上一個線性輸出層的網路，能夠逼近任何有理函數。對隱含層層數的經驗選擇為：對於線性問題一般可以採用感知器慶罩賀或自適應網路來解決，而不採用非線性網路，因為單層不能發揮出非線性激活函數的特長；
非線性問題，一般採用兩層或兩層以上的隱含層，但是誤差精度的提高實際上也可以通過增加隱含層中的神經元數目獲得，其訓練效果也比增加層數更容易觀察和調整，所以一般情況下，應優先考慮增加隱含層中的神經元數。
4.2 輸入層的節點數和輸出層的節點數。輸入層起緩沖存儲器的作用，它接收外部的輸入數據，因此其節點數取決於輸入矢量的維數。由於固體火箭發動機比沖性能預測的輸入樣本為8維的輸入向量，因此，輸入層一共有8個神經元。
輸出層的節點數取決於兩個方面，輸出數據類型和表示該類型所需的數據大小。由於固體火箭發動機比沖性能預測的輸出樣本為1維的輸出向量，因此，輸出層有1個神經元。
4.3 隱含層神經元的節點數。隱含層神經元的節點數確定是通過對不同神經元數進行訓練對比，然後適當的增加一點餘量。根據前人經驗，可以參照以下公式進行設計：


式中：n為隱層節點數；
n i 為輸入節點數；

n 0 為輸出節點數；
a為1～10之間的常數。
根據這一原則此BP網路的隱含層神經元的節點數為[KF(]8+1[KF)]+a（a＝1～10），取為13。
4.4 傳輸函數。一般情況下BP網路結構均是在隱含層採用S型激活函數，而輸出層採用線性激活函數。
4.5 訓練方法的選取。採用附加動量法使反向傳播減少了網路在誤差表面陷入低谷的可能性有助於減少訓練時間。太大的學習速率導致學習的不穩定，太小值又導致極長的訓練時間。自適應學習速率通過保證穩定訓練的前提下，達到了合理的高速率，可以減少訓練時間。
4.6 學習速率的經驗選擇。一般情況下傾向於選取較小的學習速率以保證系統的穩定性，學習速率的選取范圍在0.01～0.8之間。此網路學習速率選取為0.05。
4.7 期望誤差的選取。一般情況下，作為對比，可以同時對兩個不同的期望誤差值的網路進行訓練，最後通過綜合因素的考慮來確定其中一個網路。
綜上所述：BP網路拓撲結構為8×13×1的結構。中間層神經元的傳遞函數為S型正切函數tansig。由於輸出已被歸一化到區間［0,1］中，輸出層神經元的傳遞函數可以設定為S型對數函數logsig。網路的訓練函數採用學習率可變的動量BP演算法修正神經網路的權值和閥值函數traingdx。
5 網路的訓練與測試
在對神經網路進行學習訓練以及預測比沖時，必須先對輸入輸出數據進行預處理，即歸一化或標准化，將網路的輸入輸出數據限制在［0，1］區間內。進行歸一化的主要原因有：①網路的各個輸入數據常常具有不同的物理意義和不同的量綱，歸一化可使得各輸入分量被賦以同等重要的地位；
②某些輸入變數的值可能與其它輸入變數相差甚遠，歸一化可避免數值大的變數掩蓋數值小的變數；
③可以避免神經元飽和。
6組實測數據樣本經過歸一化處理後的數據如表1所示。


用模擬函數sim來計算網路的輸出，其預報誤差曲線如圖1。


由圖可見，網路預測值和真實值之間的誤差是非常小的，均小於3%。完全滿足應用要求。
6 結論
神經網路作為一種輸入／輸出的高度非線性映射，通過對作用函數的多次復合，實現了固體火箭發動機比沖性能參數預測。並得到以下結論：
6.1 無需建立系統的數學模型，只要有足夠的訓練樣本（由實驗數據或模擬數據得到）即可預測。
6.2 BP網路根據樣本數據，通過學習和訓練，找出輸入與輸出之間的關系，從而求取問題的解，而不是依據對問題的經驗判斷，因而具有自適應功能，克服了統計回歸方法分析小樣本數據的不足。
6.3 結果表明，訓練好的BP網路模型可以較准確的開展固體火箭發動機比沖性能的預測。
6.4 模型預測的規律受樣本的性質影響，由於固體火箭發動機比沖的實驗數據比較缺乏，因此本模型還有待於進一步的試驗數據驗證。
［參考文獻］
［1］ 劉佩進，呂翔，何國強.基於人工神經網路的燃速相關性研究［J］.推進技術，2004，25(2)：156-158.
［2］ 張宇星.基於神經網路原理的固體火箭發動機比沖性能的預示研究［D］.呼和浩特：內蒙古工業大學碩士研究生論文，2002.
［3］ 飛思科技產品研發中心.MATLAB6.5應用介面編程［M］.北京：電子工業出版社，2003.
［4］ 聞新，周露，王丹力，等.Mat lab神經網路應用設計［M］.北京：科學出版社，2000.
［5］ 蔣宗禮.人工神經網路導論［M］.北京：高等教育出版社，2001.

⑽ matlab神經網路工具箱怎麼效果好

導入數據：選擇合適的數據，一定要選數值矩陣形式
在這里插入圖片描述在這里插入圖片描述

進行訓練
在這里插入圖片描述

接下來就點next，選擇輸入輸出，Sample are是選擇以行還是列放置矩陣的，注意調整

在這里插入圖片描述

接下來一直next，在這兒點train

在這里插入圖片描述

查看結果

在這里插入圖片描述

導出代碼：再點next，直到這個界面，先勾選下面的，再點Simple Script生成代碼
在這里插入圖片描述

使用訓練好的神經網路進行預測
使用下方命令，z是需要預測的輸入變數，net就是訓練好的模型

在這里插入圖片描述

再將結果輸出成excel就行啦

在這里插入圖片描述

打開CSDN，閱讀體驗更佳

使用MATLAB載入訓練好的caffe模型進行識別分類_IT遠征軍的博客-CSDN...
在進行下面的實驗前,需要先對數據進行訓練得到caffemodel,然後再進行分類識別 c_demo.m function [scores, maxlabel] = c_demo(im, use_gpu) % Add caffe/matlab to you Matlab search PATH to use matcaffe if exist('/home/...
繼續訪問
MATLAB調用訓練好的KERAS模型_LzQuarter的博客
下載了鏈接中的「kerasimporter.mlpkginstall」文件後,在matlab內用左側的文件管理系統打開會進入一個頁面,在該頁面的右上角有安裝的按鈕,如果之前安裝一直失敗,可以通過這個安裝按鈕的下拉選項選擇僅下載 下載還是有可能要用到VPN,但是相比...
繼續訪問
最新發布 matlab神經網路預測數據,matlab神經網路工具箱
Matlab語言是MathWorks公司推出的一套高性能計算機編程語言，集數學計算、圖形顯示、語言設計於一體，其強大的擴展功能為用戶提供了廣闊的應用空問。它附帶有30多個工具箱，神經網路工具箱就是其中之一。谷歌人工智慧寫作項目：神經網路偽原創。
繼續訪問
matlab神經網路工具箱系統預測
matlab神經網路工具箱系統預測 有原始數據 根據原始數據預測未來十年內的數據
matlab預測控制工具箱
matlab預測控制工具箱，在學習預測控制的過程中翻譯的matlab自帶的示例，希望對大家有所幫助 matlab預測控制工具箱，在學習預測控制的過程中翻譯的matlab自帶的示例，希望對大家有所幫助
用matlab做bp神經網路預測,神經網路預測matlab代碼
我覺得一個很大的原因是你預測給的輸入范圍（2014-）超出了訓練數據的輸入范圍（2006-2013），神經網路好像是具有內插值特性，不能超出，你可以把輸入變數-時間換成其他的變數，比如經過理論分析得出的某些影響因素，然後訓練數據要包括大范圍的情況，這樣可以保證預測其他年份的運量的時候，輸入變數不超出范圍，最後預測的時候給出這幾個影響因素的值，效果會好一點。輸出層是個purelin，線性組合後的輸出層輸出當然也全是幾乎相同的了。輸出層是個purelin，線性組合後的輸出層輸出當然也全是幾乎相同的了。
繼續訪問

BP神經網路預測實例（matlab代碼，神經網路工具箱）
目錄辛烷值的預測matlab代碼實現工具箱實現 參考學習b站： 數學建模學習交流 bp神經網路預測matlab代碼實現過程 辛烷值的預測 【改編】辛烷值是汽油最重要的品質指標，傳統的實驗室檢測方法存在樣品用量大，測試周期長和費用高等問題，不適用於生產控制，特別是在線測試。近年發展起來的近紅外光譜分析方法（NIR），作為一種快速分析方法，已廣泛應用於農業、制葯、生物化工、石油產品等領域。其優越性是無損檢測、低成本、無污染，能在線分析，更適合於生產和控制的需要。實驗採集得到50組汽油樣品（辛烷值已通過其他方法測
繼續訪問

用matlab做bp神經網路預測,matlab人工神經網路預測
ylabel('函數輸出','fontsize',12);%畫出預測結果誤差圖figureplot(error,'-*')title('BP網路預測誤差','fontsize',12)ylabel('誤差','fontsize',12)xlabel('樣本','fontsize',12)。三、訓練函數與學習函數的區別函數的輸出是權值和閾值的增量，訓練函數的輸出是訓練好的網路和訓練記錄，在訓練過程中訓練函數不斷調用學習函數修正權值和閾值，通過檢測設定的訓練步數或性能函數計算出的誤差小於設定誤差，來結束訓練。.
繼續訪問
matlab訓練神經網路模型並導入simulink詳細步驟
之前的神經網路相關文章： Matlab-RBF神經網路擬合數據 Matlab RBF神經網路及其實例 4.深度學習(1) --神經網路編程入門 本文介紹一下怎麼把訓練好的神經網路導入到simulink並使用，假定有兩個變數，一個輸出變數，隨機生成一點數據 x1 = rand(1000,1);x2 = rand(1000,1);x = [x1 x2];y = rand(1000,1); 在App裡面找到神經網路工具箱 點擊Next 選擇對應的數據，注意選擇好對應的輸入和輸出，還
繼續訪問

用matlab做bp神經網路預測,matlab神經網路怎麼預測
它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。Network可以看出，你的網路結構是兩個隱含層，2-3-1-1結構的網路，演算法是traindm，顯示出來的誤差變化為均方誤差值mse。達到設定的網路精度0.001的時候，誤差下降梯度為0.0046，遠大於默認的1e-5，說明此時的網路誤差仍在快速下降，所以可以把訓練精度目標再提高一些，比如設為0.0001或者1e-5。如果你所選用的激活函數是線性函數，那麼就可以先把輸出的表達式寫出來，即權向量和輸入的矩陣乘積。
繼續訪問

matlab訓練模型、導出模型及VC調用模型過程詳解
MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業數學軟體，為演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算等提供了高級計算語言和互動式環境。隨著人工智慧的崛起，MATLAB也添加了自己的機器學習工具包，只需要很少的代碼或命令就能完成模型訓練和測試的過程，訓練好的模型也能方便的導出，供VC等調用。本文主要介紹模型訓練、導出和調用的整個過程。 軟體版本： VC2015，matlab2018a ...
繼續訪問

matlab神經網路預測模型,matlab人工神經網路預測
谷歌人工智慧寫作項目：小發貓matlab帶有神經網路工具箱，可直接調用，建議找本書看看，或者MATLAB論壇找例子常見的神經網路結構。核心調用語句如下：%數據輸入%選連樣本輸入輸出數據歸一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);%%BP網路訓練%%初始化網路結構net=newff(inputn,outputn,[88]);net.trainParam.epochs=100;=0.0
繼續訪問

在Matlab中調用pytorch上訓練好的網路模型
在Matlab中調用pytorch上訓練好的網路模型
繼續訪問

MATLAB_第二篇神經網路學習_BP神經網路
BP神經網路代碼實現1. BP神經網路的簡介和結構參數1.1 BP神經網路的結構組成1.2 BP神經網路訓練界面的參數解讀 非常感謝博主wishes61的分享. 1. BP神經網路的簡介和結構參數 一種按照誤差逆向傳播演算法訓練的多層前饋神經網路用於預測BP神經網路的計算過程：由正向計算過程和反向計算過程組成。 正向傳播過程，輸入模式從輸入層經隱單元層逐層處理，並轉向輸出層，每一層神經元的狀態隻影響下一層神經元的狀態。 如果在輸出層不能得到期望的輸出，則轉入反向傳播，將誤差信號沿原來的連接通路返回，通過修改各
繼續訪問

MATLAB神經網路擬合回歸工具箱Neural Net Fitting的使用方法
本文介紹MATLAB軟體中神經網路擬合（Neural Net Fitting）工具箱的具體使用方法~
繼續訪問

灰色預測工具箱matlab,Matlab灰色預測工具箱——走過數模
2009-07-02 23:05灰色預測幾乎是每年數模培訓必不可少的內容，相對來說也是比較簡單，這里寫了四個函數，方便在Matlab裡面調用，分別是GM(1，1)，殘差GM(1，1)，新陳代謝GM(1，1)，Verhust自己寫得難免有所疏忽，需要的朋友自己找本書本來試驗一下。。Gm(1，1)function [px0,ab,rel]=gm11(x0,number)%[px0,ab,rel]=gm...
繼續訪問
matlab利用訓練好的BP神經網路來預測新數據（先保存網路，再使用網路）
1，保存網路。save ('net') % net為已訓練好的網路，這里把他從workspace保存到工作目錄，顯示為net.mat文檔。 2，使用網路。load ('net') % net為上面保存的網路，這里把他下載到workspace。y_predict = sim(...
繼續訪問
數學建模學習（79）：Matlab神經網路工具箱使用，實現多輸入多輸出預測
Matlab神經網路工具箱實現，實現多輸入多輸出預測
繼續訪問

熱門推薦 如何利用matlab做BP神經網路分析（包括利用matlab神經網路工具箱）
利用MATLAB 進行BP神經網路的預測（含有神經網路工具箱） 最近一段時間在研究如何利用預測其銷量個數，在網上搜索了一下，發現了很多模型來預測，比如利用回歸模型、時間序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在結合實際的工作內容，發現這幾種模型預測的精度不是很高，於是再在網上進行搜索，發現神經網路模型可以來預測，並且有很多是結合時間序列或者SVM（支持向量機）等組合模型來進...
繼續訪問
bp神經網路預測案例python_詳細BP神經網路預測演算法及實現過程實例
1.具體應用實例。根據表2，預測序號15的跳高成績。表2國內男子跳高運動員各項素質指標序號跳高成績()30行進跑(s)立定三級跳遠()助跑摸高()助跑4—6步跳高()負重深蹲杠鈴()杠鈴半蹲系數100(s)抓舉()12.243.29.63.452.151402.811.05022.333.210.33.752.21203.410.97032.243.09.03.52.21403.511.4504...
繼續訪問
如何調用MATLAB訓練神經網路生成的網路進行預測
如何調用MATLAB訓練神經網路生成的網路問題引出知識准備代碼註解 問題引出 如何存儲和調用已經訓練好的神經網路。 本人前幾天在智能控制學習的過程中也遇到了這樣的問題，在論壇中看了大家的回復，雖然都提到了關鍵的兩個函數「save」和「load」，但或多或少都簡潔了些，讓人摸不著頭腦（呵呵，當然也可能是本人太菜）。通過不斷調試，大致弄明白這兩個函數對神經網路的存儲。下面附上實例給大家做個說明，希望對跟我有一樣問題的朋友有所幫助。 知識准備 如果只是需要在工作目錄下保到當前訓練好的網路，可以在命令窗口 輸入：s
繼續訪問
matlab訓練好的模型怎麼用
神經網路