圖神經網路信號識別

㈠ BP神經網路的原理的BP什麼意思

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在本教程中，您將學習如何在R語言中創建神經網路模型。

神經網路（或人工神經網路）具有通過樣本進行學習的能力。人工神經網路是一種受生物神經元系統啟發的信息處理模型。它由大量高度互連的處理元件（稱為神經元）組成，以解決問題。它遵循非線性路徑，並在整個節點中並行處理信息。神經網路是一個復雜的自適應系統。自適應意味著它可以通過調整輸入權重來更改其內部結構。

該神經網路旨在解決人類容易遇到的問題和機器難以解決的問題，例如識別貓和狗的圖片，識別編號的圖片。這些問題通常稱為模式識別。它的應用范圍從光學字元識別到目標檢測。

本教程將涵蓋以下主題：

• 神經網路概論

• 正向傳播和反向傳播

• 激活函數

• R中神經網路的實現

• 案例

• 利弊

• 結論

神經網路概論

神經網路是受人腦啟發執行特定任務的演算法。它是一組連接的輸入/輸出單元，其中每個連接都具有與之關聯的權重。在學習階段，網路通過調整權重進行學習，來預測給定輸入的正確類別標簽。

人腦由數十億個處理信息的神經細胞組成。每個神經細胞都認為是一個簡單的處理系統。被稱為生物神經網路的神經元通過電信號傳輸信息。這種並行的交互系統使大腦能夠思考和處理信息。一個神經元的樹突接收來自另一個神經元的輸入信號，並根據這些輸入將輸出響應到某個其他神經元的軸突。



創建測試數據集

創建測試數據集：專業知識得分和溝通技能得分

• # 創建測試集test=data.frame(專業知識,溝通技能得分)



預測測試集的結果

使用計算函數預測測試數據的概率得分。

• ## 使用神經網路進行預測Pred$result


• 0.99282020800.33355439250.9775153014



現在，將概率轉換為二進制類。

• # 將概率轉換為設置閾值0.5的二進制類別pred <- ifelse(prob>0.5, 1, 0)pred


• 101



預測結果為1,0和1。

利弊

神經網路更靈活，可以用於回歸和分類問題。神經網路非常適合具有大量輸入（例如圖像）的非線性數據集，可以使用任意數量的輸入和層，可以並行執行工作。

還有更多可供選擇的演算法，例如SVM，決策樹和回歸演算法，這些演算法簡單，快速，易於訓練並提供更好的性能。神經網路更多的是黑盒子，需要更多的開發時間和更多的計算能力。與其他機器學習演算法相比，神經網路需要更多的數據。NN僅可用於數字輸入和非缺失值數據集。一位著名的神經網路研究人員說：「神經網路是解決任何問題的第二好的方法。最好的方法是真正理解問題。」

神經網路的用途

神經網路的特性提供了許多應用方面，例如：

• 模式識別：神經網路非常適合模式識別問題，例如面部識別，物體檢測，指紋識別等。

• 異常檢測：神經網路擅長異常檢測，它們可以輕松檢測出不適合常規模式的異常模式。

• 時間序列預測：神經網路可用於預測時間序列問題，例如股票價格，天氣預報。

• 自然語言處理：神經網路在自然語言處理任務中提供了廣泛的應用，例如文本分類，命名實體識別（NER），詞性標記，語音識別和拼寫檢查。

最受歡迎的見解

1.r語言用神經網路改進nelson-siegel模型擬合收益率曲線分析

2.r語言實現擬合神經網路預測和結果可視化

3.python用遺傳演算法-神經網路-模糊邏輯控制演算法對樂透分析

4.用於nlp的python：使用keras的多標簽文本lstm神經網路分類

5.用r語言實現神經網路預測股票實例

6.R語言基於Keras的小數據集深度學習圖像分類

7.用於NLP的seq2seq模型實例用Keras實現神經機器翻譯

8.python中基於網格搜索演算法優化的深度學習模型分析糖

9.matlab使用貝葉斯優化的深度學習

㈡ 圖神經網路是大數據時代發展的必然（原創）

        大數據的核心是數據智能。數據智能的本質是在大量樣本中發現、評估若干概念之間的關聯性，歸納形成數學表達，再利用數學表達進行推理運算，從而完成對未知樣本的判斷決策。這就需要發現海量數據背後的規律，解決數據表徵問題。數據智能先後經歷了專家系統、傳統機器學習和神經網路三個階段，輸入的知識從具體到抽象，從規則到特徵再到模式，越來越宏觀，智能化處理效率越來越高，對底層的感知和模型的可解釋性越來越弱化。隨著專家系統逐漸淡出，傳統機器學習和神經網路成為數據智能的兩大常見技術。實踐證明，隨著數據集樣本的增多，傳統機器學習的性能不及神經網路（見圖一）。這主要歸結於前者的表達能力不如後者。Goodfellow在2013年ICML（國際機器學習大會）上發表了論文《MaxoutNetworks》（最大輸出網路）。在這篇論文中證明了MaxoutNetworks能夠無限逼近任意連續函數。也即是說，神經網路能夠擬合任意連續函數，與傳統機器學習相比，神經網路具有突出的表達能力優勢。

         （上圖）：橫軸代表數據量，縱軸代表演算法精度     

        我們看到幾個趨勢：行業數據量指數級增長、以GPU為代表的專業晶元算力增長、新型演算法層出不窮、學術界的前沿研究、投資界的資金投入、工商業的多種場景，這些因素都促進了神經網路快速發展。神經網路的發展形態有兩種方向：一是以DNN深度全連接和CNN卷積神經網路為代表的縱向發展，即層數增多的縱向迭代，典型應用是CV計算機視覺；二是以RNN循環神經網路為代表的橫向發展，即神經元之間的橫向迭代，典型應用是以NLP自然語言理解為代表的序列處理。神經網路技術同時呈現兩種發展形態，並在多個領域有廣泛應用，就說明這個技術已經進入成熟期了。下一步往哪個方向發展？很有可能是：將縱向發展和橫向發展進行結合，滲透到更多的應用領域。這看似順水推舟的事情。事實證明，這個判斷是正確的，圖神經網路就是二者的結合。

        縱觀技術圈的發展歷史，可以總結出這樣的事實：一個理論技術能否在更多的領域推廣，關鍵取決於它能否真實地刻畫現實世界的實體特徵和關系。如果它刻畫得越真實，那麼它的應用場景就越多。比如馬爾科夫鏈這個理論，就真實地刻畫了現實世界中的時序對象的特徵和依賴關系，因此它廣泛應用在語音理解、機器翻譯、國民經濟、事件預測等領域；再如概率圖理論，用圖來表示事件概率的依存關系，也是真實刻畫了現實世界中的實體關系，因此它也廣泛應用在反欺詐、圖像理解、事件預測等領域。從方法論看，要刻畫現實世界的實體，就必須在模型中置入代表這個實體的節點，並且設計出實體之間的依賴關系轉化。但無論是馬爾科夫鏈還是概率圖等方法，都弱化了嵌入表示，從而丟失了一些隱語義信息，是有缺憾的。

圖神經網路（GraphNeural Networks，GNN）的問世，使事情出現了轉機。在圖神經網路中，存在兩種網路。一種是拓撲結構網路，通常描述眾多實體及其關系；另一種是特徵變換神經網路，通常用於節點、邊、圖或子圖的特徵轉化。前者完成信息橫向傳播，實現圖信號的拓撲關系傳遞，理論依據是圖論；後者完成信息縱向傳播，實現原始特徵向嵌入表示的轉化，理論依據是深度學習。圖神經網路是圖論與深度學習的完美結合，它既考慮了實體關系，又考慮了實體特徵。與傳統圖方法和傳統深度學習相比，圖神經網路具有明顯的優勢：建模來源數據更充分，更能反映現實世界中實體之間的真實關系，它既能從圖結構代表的非歐式空間數據中學習到語義表示，又能讓學習到的語義表示最大限度地符合圖結構的實體關系。

        現實世界中80%以上的數據更適合用圖結構來刻畫，比如交通數據、社交數據、分子結構數據、行業經濟數據等。圖神經網路能適應這樣的數據，在分布式學習架構下，圖神經網路能處理的數據規模非常龐大，非常適合處理數億節點的產業數據。因此圖神經網路的應用場景更為廣泛。近三年來，各種國際頂會關於圖神經網路的論文頻頻發布，眾多互聯網科技公司（如阿里、網路、位元組跳動）花重金在這一領域布局，並取得重大進展，廣泛應用於關聯搜索、實時推薦、風險防控、異常檢測、行為預測、模式識別等。這些現象無疑說明了圖神經網路是未來技術發展的重要領域方向。

        綜上所述，在行業數據、演算法理論、算力支持、市場需求、資本湧入等背景下，圖神經網路的迅速崛起是大數據時代發展的必然。

㈢ 如何通過人工神經網路實現圖像識別

人工神經網路（Artificial Neural Networks）（簡稱ANN）系統從20 世紀40 年代末誕生至今僅短短半個多世紀，但由於他具有信息的分布存儲、並行處理以及自學習能力等優點，已經在信息處理、模式識別、智能控制及系統建模等領域得到越來越廣泛的應用。尤其是基於誤差反向傳播（Error Back Propagation）演算法的多層前饋網路（Multiple-Layer Feedforward Network）(簡稱BP 網路)，可以以任意精度逼近任意的連續函數，所以廣泛應用於非線性建模、函數逼近、模式分類等方面。

目標識別是模式識別領域的一項傳統的課題，這是因為目標識別不是一個孤立的問題，而是模式識別領域中大多數課題都會遇到的基本問題，並且在不同的課題中，由於具體的條件不同，解決的方法也不盡相同，因而目標識別的研究仍具有理論和實踐意義。這里討論的是將要識別的目標物體用成像頭(紅外或可見光等)攝入後形成的圖像信號序列送入計算機，用神經網路識別圖像的問題。

一、BP 神經網路

BP 網路是採用Widrow-Hoff 學習演算法和非線性可微轉移函數的多層網路。一個典型的BP 網路採用的是梯度下降演算法，也就是Widrow-Hoff 演算法所規定的。backpropagation 就是指的為非線性多層網路計算梯度的方法。一個典型的BP 網路結構如圖所示。

六、總結

從上述的試驗中已經可以看出，採用神經網路識別是切實可行的，給出的例子只是簡單的數字識別實驗，要想在網路模式下識別復雜的目標圖像則需要降低網路規模，增加識別能力，原理是一樣的。

㈣ 一文詳解圖神經網路(二)

《The Graph Neural Network Model》

圖領域的應用主要可以分為兩種類型 ：專注於 圖的應用(graph-focused) 和 專注於節點的應用(node-focused) 。對於graph-focused的應用，函數 和具體的節點無關，(即 )，訓練時，在一個圖的數據集中進行分類或回歸。對於node-focused的應用， 函數依賴於具體的節點 ，即

在一個圖-節點對的集合 ， 表示圖的集合， 表示節點集合，圖領域問題可以表示成一個有如下數據集的監督和啟空學習框架：

其中， 表示集合 中的第 個節點， 表示節點 的期望目標(即標簽)。節點 的狀態用 表示，該節點的輸出用 表示， 為 local transition function ， 為 local output function ，那麼 和 的更新方式如下：

其中， 分別表示節點 的特徵向量、與節點 相連的邊的特徵向量、節點 鄰居節點的狀態向量、節點 鄰居節點的特徵向量。 分別為所有的狀態、所有的輸出、所有的特徵向量、所有節點的特徵向量的疊加起來的向量，那麼上面函數可以寫成如下形式：

其中， 為 global transition function ， 為 global output function ，分別是 和 的疊加形式

根據 Banach的不動點理論 ，假設 是一個壓縮映射函數，那麼式子有唯一不動點解，而且可以通過迭代方式逼近該不動點

其中， 表示 在第 個迭代時刻的值，對於任意初值，迭代的誤差是以指數速度減小的，使用迭代的形式寫出狀態和輸出的更新表達式為：

GNN的學習就是估計參數 ，使得函數 能夠近似估計訓練集

其中， 表示在圖 中監督學習的節點，對於graph-focused的任務，需要增加一個特殊的節點，該節點用來作為目標節點，這樣， graph-focused 任務和 node-focused 任務都能統一到節點預測任務上，學習目標可以是最小化如下二次損失函數

優化演算法基於隨機梯度下降的策略，優化步驟按照如下幾步進行：

在GNN中，函數 不需要滿足特定的約束，直接使用多層前饋神經網路，對於函數 ，則需要著重考慮，因為 需要滿足壓縮映射的條件，而且與不動點計算相關。下面提出兩種神經網路和不同的策略來滿足這些需求

對於節點n nn狀態的計算，將 改成如下形式

相當於是對節點 的每一個鄰居節點使用 ，並將得到的值求和來作為節點 的狀態，由此，對上式中的函數 按照如下方式實現：

其中，向量 ，矩陣 定喚瞎義為兩個前向神旁仔經網路的輸出。更確切地說，令產生矩陣 的網路為transition network，產生向量 的網路為forcing network

其中， ， ， 表示將 維的向量整理(reshape)成 的矩陣，也就是說，將transition network的輸出整理成方形矩陣，然後乘以一個系數就得到 ， 就是forcing network的輸出

在這里，假定 ，這個可以通過設定transition function的激活函數來滿足，比如設定激活函數為 tanh() 。在這種情況下， ， 和 分別是 的塊矩陣形式和 的堆疊形式，可得：

該式表示 對於任意的參數 是一個壓縮映射，矩陣 的 1-norm 定義為：

在這個結構中， 通過多層前饋網路實現，但是，並不是所有的參數 都會被使用，因為同樣需要保證 是一個壓縮映射函數，這個可以通過懲罰項來實現

其中，懲罰項 在 時為 ，在 時為0，參數 定義為希望的 的壓縮系數

NLP新人，歡迎大家一起交流，互相學習，共同成長~~

㈤ 本人畢設題目是關於神經網路用於圖像識別方面的，但是很沒有頭續~我很不理解神經網路作用的這一機理

我簡單說一下，舉個例子，比如說我們現在搭建一個識別蘋果和橘子的網路模型：
我們現在得需要兩組數據，一組表示特徵值，就是網路的輸入（p），另一組是導師信號，告訴網路是橘子還是蘋果（網路輸出t）：
我們的樣本這樣子假設（就是Sampledata1.txt）：
p t
1 0 3 1
2 1 4 2
這兩組數據是這樣子解釋的：
我們假設通過3個特徵來識別一個水果是橘子還是蘋果：形狀，顏色，味道，第一組形狀、顏色、味道分別為：1 0 3（當然這些數都是我隨便亂編的，這個可以根據實際情況自己定義），有如上特徵的水果就是蘋果（t為1），而形狀、顏色、味道為：2 1 4的表示這是一個橘子（t為2）。
好了，我們的網路模型差不多出來了，輸入層節點數為3個（形狀、顏色，味道），輸出層節點為一個（1為蘋果2為橘子），隱藏層我們設為一層，節點數先不管，因為這是一個經驗值，還有另外的一些參數值可以在matlab里設定，比如訓練函數，訓練次數之類，我們現在開始訓練網路了，首先要初始化權值，輸入第一組輸入：1 0 3 ,網路會輸出一個值，我們假設為4，那麼根據導師信號（正確的導師信號為1，表示這是一個蘋果）計算誤差4-1=3，誤差傳給bp神經網路，神經網路根據誤差調整權值，然後進入第二輪循環，那麼我們再次輸入一組數據：2 0 4（當仍然你可以還輸入1 0 3，而且如果你一直輸入蘋果的特徵，這樣子會讓網路只識別蘋果而不會識別橘子了，這回明白你的問題所在了吧），同理輸出一個值，再次反饋給網路，這就是神經網路訓練的基本流程，當然這兩組數據肯定不夠了，如果數據足夠多，我們會讓神經網路的權值調整到一個非常理想的狀態，是什麼狀態呢，就是網路再次輸出後誤差很小，而且小於我們要求的那個誤差值。
接下來就要進行模擬預測了t_1=sim(net,p)，net就是你建立的那個網路，p是輸入數據，由於網路的權值已經確定了，我們這時候就不需要知道t的值了，也就是說不需要知道他是蘋果還是橘子了，而t_1就是網路預測的數據，它可能是1或者是2，也有可能是1.3，2.2之類的數（絕大部分都是這種數），那麼你就看這個數十接近1還是2了，如果是1.5，我們就認為他是蘋果和橘子的雜交，呵呵，開玩笑的，遇到x<=0,5、x=1.5、x>=2.5，我一般都是舍棄的，表示未知。

總之就是你需要找本資料系統的看下，鑒於我也是做圖像處理的，我給你個關鍵的提醒，用神經網路做圖像處理的話必須有好的樣本空間，就是你的資料庫必須是標準的。至於網路的機理，訓練的方法什麼的，找及個例子用matlab模擬下，看看效果，自己琢磨去吧，這裡面主要是你隱含層的設置，訓練函數選擇及其收斂速度以及誤差精度就是神經網路的真諦了，想在這么小的空間給你介紹清楚是不可能的，關鍵是樣本，提取的圖像特徵必須帶有相關性，這樣設置的各個閾值才有效。OK，好好學習吧，資料去matlab中文論壇上找，在不行就去bau文庫上，你又不需要都用到，何必看一本書呢！祝你順利畢業！

㈥ 基於卷積神經網路的圖像識別演算法_卷積神經網路提取圖像特徵

圖象識別容易，因為圖象可以在一個時間點成像

而語音沒有可能在一個時間點的采樣有用，語音多出來一個時間軸

而這個時間軸引入的難題就是：換個時間，換個人，換個背景噪音，都變得沒法子識別了

目前，主流的大詞彙量語音識別系統多採用統計模式識別技術

典型的基於統計模式識別方法的語音識別系統由以下幾個基本模塊所構成信號處理及特徵提取模塊

該模塊的主要任務是從輸入信號中提取特轎猜征，供聲學模型處理

同時，它一般也包括了一些信號處理技術，以盡可能降低環境雜訊、信道、說話人等因素對特徵造成的影響

統計聲學模型

典型系統多採用基於一階隱馬爾科夫模型進行建模

發音詞典

發音詞典包含系統所能處理的詞彙集及其發音

發音詞典實際提供了聲學模型建模單元與語言模型建模單元間的映射

語言模型

語言模型對系統所針對的語言進行建模

理論上，包括正則語言，上下文無關文法在內的各種語言模型都可以作為語言模型，但目前各種系統普遍採用的還是基於統計的N元文法及其變體

解碼器

解碼器是語音識別系統的核心之一，其任務是對輸入的信號，根據聲學、語言模型及詞典，尋找能夠以最大概率輸出該信號的詞串

從數學角度可以更加清楚的了解上述模塊之間的關系

首先，統計語含慎音識別的最基本問題是，給定輸入信號或特徵序列，符號集（詞典），求解符閉老型號串使得：圖像識別比語音識別演算法的復雜度高多少倍