如何自己构建神经网络提取特征

Ⅰ 如何通过人工神经网络实现图像识别

人工神经网络（Artificial Neural Networks）（简称ANN）系统从20 世纪40 年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。尤其是基于误差反向传播（Error Back Propagation）算法的多层前馈网络（Multiple-Layer Feedforward Network）(简称BP 网络)，可以以任意精度逼近任意的连续函数，所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。

目标识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为目标识别不是一个孤立的问题，而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题，并且在不同的课题中，由于具体的条件不同，解决的方法也不尽相同，因而目标识别的研究仍具有理论和实践意义。这里讨论的是将要识别的目标物体用成像头(红外或可见光等)摄入后形成的图像信号序列送入计算机，用神经网络识别图像的问题。

一、BP 神经网络

BP 网络是采用Widrow-Hoff 学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。一闹肢个典型的BP 网络采用的是梯度下降算法，也就是Widrow-Hoff 算法所规定的。backpropagation 就是指的为非线性多层网络计算梯度的方法。一个典型的BP 网络结构如图所示。

我们将它用向量图表示如下图所示。

其中：对于第k 个模式对，输出层单元的j 的加权输入为

该单元的实际输出为

而隐含层单元i 的加权输入为

该单元的实际输出为

函数f 为可微分递减函数

其算法描述如下：
（1）初始化网络及学习参数，如设置网络初始权矩阵、学习因子等。
（2）提供训练模式，训练网络，直到满足学习要求。
（3）前向传播过程：对给定训练模式输入，计算网络的输出模式，并与期望模式比较，若有误差，则执行（4）；否则，返回（2）。
（4）后向传播过程：a. 计算同一层单元的误差；b. 修正权值和阈值；c. 返回（2）

二、 BP 网络隐层个数的选择
对于含有一个隐层的三层BP 网络可以实现输入到输出的任何非线性映射。增加网络隐层数可以降低误差，提高精度，但同时也使网络复杂化，增加网络的训练时间。误差精度的提高也可以通过增加隐层结点数来实现。一般情况下，应优先考虑增加隐含层的结点数。

三、隐含层神经元个数的选择
当用神经网络实现网络映射时，隐含层神经元个数直接影响着神经网络的学习能力和归纳能力。隐含层神经元数目较少时，网络每次学习的时间较短，但有可能因为学习不足导致网络无法记住全部学习内容；隐含层神经元数目较大时，学习能力增强，网络每次学习的时间较长，网络的存储容量随之变大，导致网络对未知输入的归纳能力下降，因为对隐含层神经元个数的选择尚无理论上的指导，一般凭经验确定。

四、神经网络图像识别系统
人工神经网络方法实现模式识别，可处理一些环境信息十分复杂，背景知识不清楚，推理规则不明确的问题，允许样品有较大的缺损、畸变，神经网络方法的缺点是其模型在不断丰富完善中，目前能识别的模式类还不够多，神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变，其运行速度快，自适应性能好，具有较高的分辨率。
神经网络的图像识别系统是神经网络模式识别系统的一种，原理是一致的空改。一般神经网络图像识别系统由预处理，特征提取和神经网络分类器组成。预处理就是将原始数据中的无用信息删除，平滑，二值化和进行幅度归一化等。神经网络图像识别系统中的特征提取部分不一定存在，这样就分为两大类：① 有特征提取部分的：这一类系统实际上是传统方法与神经网络方法技术的结合，这种方法可以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网络分类能力来识别目标图像。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。② 无特征提取部分的：省去特征抽取，整副图像直接作为神经网络的输入，这种方式下，系统的神经网络结构的复杂度大大增加了，输入模式维数的增加导致了网络规模的庞大。此外，神经网络结构需要完全自己消除模式变形的影响。但是网络的抗干扰性能好，识别率高。
当BP 网用于分类时，首先要选择各类的样斗弯判本进行训练，每类样本的个数要近似相等。其原因在于一方面防止训练后网络对样本多的类别响应过于敏感，而对样本数少的类别不敏感。另一方面可以大幅度提高训练速度，避免网络陷入局部最小点。
由于BP 网络不具有不变识别的能力，所以要使网络对模式的平移、旋转、伸缩具有不变性，要尽可能选择各种可能情况的样本。例如要选择不同姿态、不同方位、不同角度、不同背景等有代表性的样本，这样可以保证网络有较高的识别率。
构造神经网络分类器首先要选择适当的网络结构：神经网络分类器的输入就是图像的特征向量；神经网络分类器的输出节点应该是类别数。隐层数要选好，每层神经元数要合适，目前有很多采用一层隐层的网络结构。然后要选择适当的学习算法，这样才会有很好的识别效果。在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变，神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象，网络权值就是网络记住的内容，网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。神经网络是按整个特征向量的整体来记忆图像的，只要大多数特征符合曾学习过的样本就可识别为同一类别，所以当样本存在较大噪声时神经网络分类器仍可正确识别。在图像识别阶段，只要将图像的点阵向量作为神经网络分类器的输入，经过网络的计算，分类器的输出就是识别结果。

五、仿真实验
1、实验对象
本实验用MATLAB 完成了对神经网络的训练和图像识别模拟。从实验数据库中选择0～9 这十个数字的BMP 格式的目标图像。图像大小为16×8 像素，每个目标图像分别加10％、20％、30％、40％、50％大小的随机噪声，共产生60 个图像样本。将样本分为两个部分，一部分用于训练，另一部分用于测试。实验中用于训练的样本为40个，用于测试的样本为20 个。随机噪声调用函数randn(m,n)产生。
2、网络结构
本试验采用三层的BP 网络，输入层神经元个数等于样本图像的象素个数16×8 个。隐含层选24 个神经元，这是在试验中试出的较理想的隐层结点数。输出层神经元个数就是要识别的模式数目，此例中有10 个模式，所以输出层神经元选择10 个，10 个神经元与10 个模式一一对应。
3、基于MATLAB 语言的网络训练与仿真
建立并初始化网络

1
2
3
4
5
6
7
8

% ================
S1 = 24;% 隐层神经元数目S1 选为24
[R,Q] = size(numdata);
[S2,Q] = size(targets);
F = numdata;
P=double(F);
net = newff(minmax(P),[S1 S2],{'logsig'
'logsig'},'traingda','learngdm')

这里numdata 为训练样本矩阵，大小为128×40， targets 为对应的目标输出矩阵，大小为10×40。
newff(PR,[S1 S2…SN],{TF1 TF2…TFN}，BTF,BLF,PF)为MATLAB 函数库中建立一个N 层
前向BP 网络的函数，函数的自变量PR 表示网络输入矢量取值范围的矩阵[Pmin max];S1~SN 为各层神经元的个数；TF1~TFN 用于指定各层神经元的传递函数；BTF 用于指定网络的训练函数；BLF 用于指定权值和阀值的学习函数；PF 用于指定网络的性能函数，缺省值为‘mse’。
设置训练参数

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

net.performFcn = 'sse'; %平方和误差
性能函数
net.trainParam.goal = 0.1; %平方和误
差目标
net.trainParam.show = 20; %进程显示
频率
net.trainParam.epochs = 5000;%最大训
练步数
net.trainParam.mc = 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 为网络对训练样本的识别结果，A 为测试样本的网络识别结果。实验结果表明：网络对训练样本和对测试样本的识别率均为100％。如图为64579五个数字添加50%随机噪声后网络的识别结果。

六、总结
从上述的试验中已经可以看出，采用神经网络识别是切实可行的，给出的例子只是简单的数字识别实验，要想在网络模式下识别复杂的目标图像则需要降低网络规模，增加识别能力，原理是一样的。

Ⅱ 关于卷积神经网络对一维信号的特征提取问题

你好，对信号的特征提取在数学上看其实就是做一个滤波的运算，实际上都是通过卷积来实现的。下面是一个matlab的实现：

function r= my_conv(a, b)
m=length(a);
n=length(b);
r=zeros(1, m+n-1);
for k = 1:m
c = a(k)*b;
d = r(1, k:k+n-1);
d = d+c;
r(1, k:k+n-1) = d;
end

Ⅲ 用卷积神经网络提取图像特征

前面讲到的都是基于知识的图像特征提取方法，除此之外还有另一条技术路线——基于深度学习的图像特征提取。

人在认知图像时是分层抽象的，首先理解的是颜色和亮度，然后是边缘、角点、直线等局部细节特征，接下来是纹理、几何形状等更复杂的信息和结构，最后形成整个物体的概念。
视觉神经科学（Visual Neuroscience）对于视觉机理的研究验证了这一结论，动物大脑的视觉皮层具有分层结构。眼睛将看到的景象成像在视网膜上，视网膜把光学信号转换成电信号，传递到大脑的视觉皮层（Visual cortex），视觉皮层是大脑中负责处理视觉信号的部分。1959年，David和Wiesel进行了一次实验，他们在猫的大脑初级视觉皮层内插入电极，在猫的眼前展示各种形状、空间位置、角度的光带，然后测量猫大脑神经元放出的电信号。实验发现，不同的宏盯神经元对各种空间位置和方向偏好不同。这一成果后来让他们获得了诺贝尔奖。
目前已经证明，视觉皮层具有层次结构。从视网膜传来的信号首先到达初级视觉皮层（primary visual cortex），即V1皮层。V1皮层简单神经元对一些细节、特定方向的图像信号敏感。V1皮层处理之后，将信号传导到V2皮层。V2皮层将边缘和轮廓信息表示成简单形状，然后由V4皮层中的神经元进行处理，它颜色信息敏感。复杂物体最终在IT皮层（inferior temporal cortex）被表示出来。

卷积神经网络可以看成是上面这种机制的简单模仿。它由多个卷积层构成，每个卷积层包含多个卷积核，用这些卷积核从左向右、从上往下依次扫描整个图像，得到称为特征图（feature map）的输出数据。网络前面的卷积层捕捉图像局部、细节信息，有小的感受野，即输出图像的每个像素只利用输入图像很小的一个范围。后面的卷积层感受野逐层加大，用于捕获图猜绝岩像更复杂，更抽象的信息。经过多个卷积层的运算，最后得到图像在各个不同尺度的抽象表示。

顾名思义，卷积层由一组卷积单元（又称"卷积核"）组成，可以把这些卷积单元理解为过滤器，每个过滤器都会提取一种特定的特征，方法参见 图像卷积 。

卷积层的过滤器负责从图像中查找规律，过滤器越多则参数越多，这意味着卷积层的维度可能很穗御庞大。我们需要一种方法来降低维数，这就是卷积网络中的池化层（又名"下采样层"）所扮的角色。

池化主要有3种形式：一般池化，重叠池化和金字塔池化。

池化窗口的尺寸为n*n，一般情况下池化窗口都是正方形的。步长（stride）等于n。此时池化窗口之间是没有重叠的。对于超出数字矩阵范围的，只计算范围内的或者范围外的用0填充再计算。又可以分为最大值池化，均值池化。

池化窗口范围内的最大值作为采样的输出值。
假如输入是一个4×4矩阵，执行最大池化是一个2×2矩阵，每次滑动2步。执行过程非常简单，把4×4的输入拆分成不同的区域，把这些区域用不同颜色来标记。对于2×2的输出，输出的每个元素都是其对应颜色区域中的最大元素值。

普通均值池化就是将池化窗口范围内的平均值作为采样的输出值。这种池化不如最大池化常用。

池化窗口之间有重叠。也就是步长大于等于1小于n，计算和一般池化是一样的。

空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling，简称SPP）可以将尺寸大小不一样的图片转换为同样的尺寸。
SPP首先把图片看成1块，对这1块进行最大值池化，得到1个值，分成4块，对这4块分别进行最大值池化，得到4个值；分成16块，对这16块分别进行最大值池化，得到16个值，以此类推。这样就可以保证对于不同尺寸的图片而言，最终得到的值的个数是一样的。因为是最大值池化，超出范围的用不用0填充不会影响结果。

直接对原始图像做卷积，会存在两个问题。一是每次卷积后图像（特征图）都会缩小，这样卷不了几次就没了； 二是相比于图片中间的点，图片边缘的点在卷积中被计算的次数很少，导致边缘的信息易于丢失。
为了解决这个问题，我们可以采用填充的方法。我们每次卷积前，先给图片周围都补一圈空白，让卷积之后图片跟原来一样大，同时，原来的边缘也被计算了更多次。

比如，我们把(8,8)的图片给补成(10,10)，那么经过(3,3)的filter之后，就是(8,8)，没有变。
能够保证输入的数据和输出的数据具有相同的空间尺寸，假设零填充个数为p，卷积核为f * f，卷积核滑动步长为s，则p应设置为

假设原始输入图像为m * m，输出图像为n * n，零填充个数为p，卷积核为f * f，卷积核滑动步长为s，则输出尺寸为

假设输入图像为(m,m,d)，其中d为图像深度（通道数），卷积核为f * f，卷积核个数为n，则weight个数为

bias个数：

池化层很少使用零填充。假设原始输入图像为m * m，输出图像为n * n，卷积核为f * f，卷积核滑动步长为s，则输出尺寸为

Ⅳ 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN)——更有效率地提取特征

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN)——更有效率地提取特征

图像识别问题本质上就是分类问题，比如我们要区分猫和狗，那么我们就需要构建一个模型，将照片丢进去后，模型能输出猫或者狗的概率有多大。在做图像识别时首要的就是要提取图片的特征，那么如何提取图片的特征呢？前面讲到了前向全连接网络，我们可以尝试用前向全连接网络提取。假设图片的像素是100*100，如果如片是彩色的，每个像素都有RGB三种颜色的数值。因此，一张图片是有一个三维向量构成的，一维是长100，一维是宽100，还有一维是R、G、B 3个通道（channels）。把这个三维向量拉直作为一个一维向量，长度就是100*100*3。

我们在区分一张图片时，我们观察的往往是图片的局部的、最重要的特征。 比如图片上是一只鸟，我们可能通过嘴巴、眼睛、爪子等就可以判断出是一只鸟了。因此，输入层的每一个神经元没有必要看图片的全局，只需要看一个局部就行了。

在两张不同的图片上，同一个特征区域可能处于不同位置。 比如鸟嘴的局部特征区域在下面这两张图上就处在不同的位置上。那么如何才能让两个不同的神经元在看到这两个不同的感受野时，能产生一致的特征值呢？

对上面的内容进行一个总结：
（1）我们设置一个局部感受野，假设感受野的大小为W*H*C，其中W表示感受野的宽度，H表示感受野的高度，C表示感受野的通道数。那么对应的神经元的参数的个数就为：W*H*C个权值加1个偏置。在卷积神经网络中，我们称这样一个神经元为一个 滤波器（filter） 。
（3）我们通过滑动的方式让感受野铺满整个图片，假设图片的尺寸是W1*H1*C，滑动步长为S，零填充的数量为P。假设感受野的个数是W2*H2，其中，
(4)我们让所有感受野的观测滤波器参数进行共享，即相当于一个滤波器通过滑动扫描的方式扫描了所有感受野。
（5）我们设置多个滤波器，假设滤波器的个数为K，这K个滤波器都通过滑动扫描的方式扫过整个图片。此时参数的个数为：（W*H*C+1）*K。
（6）由于每个滤波器每经过一个感受野都会进行一次计算输出一个值，所以输出的维度为：W2*H2*K。我们将这个输出称为特征图，所以特征图宽度为W2，高度为H2，通道数C2=K。
举个例子： 假设某个图片的大小是100*100*3，设置滤波器的大小为3*3*3，滤波器的个数为64，设置步长S=1，设置零填充的数量为P=0。那么卷积神经网络的参数为， 相比前向全连接 个参数，参数的个数缩小了几个数量级。
输出特征图的宽度和高度均为， 输出特征图的通道数为， 所以输出特征图的维度为98*98*64。
如果在上面输出的基础上再叠加一层卷积神经网络，滤波器的设置宽和高可以不变，但是通道数不再是3了，而是变成64了，因为输入特征图的通道数已经变64了。假设滤波器的大小为3*3*64，滤波器的个数为32，设置步长S=1，设置零填充的数量为P=0。可以计算出来，新的输出特征图的维度是96*96*32。

以上就是卷积神经网络（CNN）的解析。但是CNN一般不是单独用的，因为一般提取图片的特征是为了分类，还需要进一步处理，常见的形式如下图所示。

Ⅳ Keras快速构建神经网络模型

用Keras搭建神经网络的步骤：

深度学习框架Keras——像搭积木般构建神经网络，主要分为7个部分，每个部分只需要几个keras API函数就能实现，用户即可像搭积木般一层层构建神经网络模型。

1. 创建模型 Create model

2. 添加层级 Add Layer

3. 模型编译 Compile

4. 数据填充 Fit

5. 模型评估 Evaluate

6. 模型预测 Predict

7. 模型保存 Save model

下面章节会对每一部分具体来介绍。。。

Keras 中主要有三类模型：Sequential model, Functional model, Subclass model

在开始创建模型之前，首先需要引入tensorflow和keras模块，然后再创建一个Sequential model

Sequential API定义如下:

layers参数可以为空， 然后通过add method向模型中添加layer，相对应的通过pop method移除模型中layer。

创建Function API模型，可以调用Keras.Model来指定多输入多数出。

Keras.Model定义:

Layers是神经网络基本构建块。一个Layer包含了tensor-in/tensor-out的计算方法和一些状态，并保存在TensorFlow变量中（即layers的权重weights）。
Layers主要分为6个类别，基础层，核心层，卷基层，池化层，循环层，融合层。

对派生类的实现可以用以下方法：
** init (): 定义layer的属性，创建layer的静态变量。
** build(self, input_shape): 创建依赖于输入的变量，可以调用add_weight()。
** call(self, *args, **kwargs): 在确保已调用build()之后，在 call 中调用。
** get_config(self): 返回包含用于初始化此层的配置的字典类型。

创建SimpleDense派生类，在build()函数里添加trainable weights。实现y=input*w +b

结果输出：

创建ComputeSum派生类，在 init 函数里添加 non-trainable weights。实现输入矩阵沿轴0元素相加后，x=x+self.total

结果输出：

核心层是最常用的层，涉及到数据的转换和处理的时候都会用到这些层。

Dense层就是所谓的全连接神经网络层，简称全连接层。全连接层中的每个神经元与其前一层的所有神经元进行全连接。

Dense 实现以下操作： output = activation(dot(input, kernel) + bias) 其中 activation 是按逐个元素计算的激活函数，kernel 是由网络层创建的权值矩阵，以及 bias 是其创建的偏置向量 (只在 use_bias 为 True 时才有用)。

将激活函数应用于输出。输入信号进入神经元后进行的运算处理。

sigmoid、tanh、ReLU、softplus的对比曲线如下图所示：

激活函数可以通过设置单独的激活层Activation实现，也可以在构造层对象时通过传递 activation 参数实现：

Dropout在训练中每次更新时，将输入单元的按比率随机设置为0，这有助于防止过拟合。未设置为0的输入将按1 /（1-rate）放大，以使所有输入的总和不变。

请注意，仅当训练设置为True时才应用Dropout层，以便在推理过程中不会丢弃任何值。 使用model.fit时，训练将自动适当地设置为True。

将输入展平。不影响批量大小。注意：如果输入的形状是(batch,)没有特征轴，则展平会增加通道尺寸，而输出的形状是(batch, 1)。

将输入重新调整为特定的尺寸

将任意表达式封装为Layer对象。在Lambda层，以便在构造模型时可以使用任意TensorFlow函数。 Lambda层最适合简单操作或快速实验。 Lambda层是通过序列化Python字节码来保存的。

使用覆盖值覆盖序列，以跳过时间步。

对于输入张量的每一个时间步（张量的第一个维度），如果所有时间步中输入张量的值与mask_value相等，则将在所有下游层中屏蔽（跳过）该时间步。如果任何下游层不支持覆盖但仍然收到此类输入覆盖信息，会引发异常。

举例说明：

Embedding 是一个将离散变量转为连续向量表示的一个方式。该层只能用作模型中的第一层。

Embedding 有以下3个主要目的： 在 embedding 空间中查找最近邻，这可以很好的用于根据用户的兴趣来进行推荐。 作为监督性学习任务的输入。 用于可视化不同离散变量之间的关系.

举例说明：

输出结果：

由维基网络的介绍我们可以得知，卷积是一种定义在两个函数(𝑓跟𝑔)上的数学操作，旨在产生一个新的函数。那么𝑓和𝑔的卷积就可以写成𝑓∗𝑔，数学定义如下：

对应到不同方面，卷积可以有不同的解释：𝑔 既可以看作我们在深度学习里常说的核(Kernel)，也可以对应到信号处理中的滤波器(Filter)。而 𝑓 可以是我们所说的机器学习中的特征(Feature)，也可以是信号处理中的信号(Signal)。f和g的卷积 (𝑓∗𝑔)就可以看作是对𝑓的加权求和。

一维时域卷积操作：

二维图像卷积操作：

卷积运算的目的是提取输入的不同特征，第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级，更多层的网路能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。

一维卷积层（即时域卷积），用以在一维输入信号上进行邻域滤波。

举例说明：

结果输出：

2D 卷积层 (例如对图像的空间卷积)。

举例说明：

结果输出：

3D卷积层（例如体积上的空间卷积）

举例说明：

结果输出：

深度可分离1D卷积。该层执行分别作用在通道上的深度卷积，然后是混合通道的逐点卷积。 如果use_bias为True并提供了一个偏差初始值设定项，则它将偏差向量添加到输出中。 然后，它可选地应用激活函数以产生最终输出。

深度可分离的2D卷积。可分离的卷积包括首先执行深度空间卷积（它分别作用于每个输入通道），然后是点向卷积，它将混合所得的输出通道。 depth_multiplier参数控制在深度步骤中每个输入通道生成多少个输出通道。

直观上，可分离的卷积可以理解为将卷积内核分解为两个较小内核的一种方式，或者是Inception块的一种极端版本。

转置卷积层 (有时被成为反卷积)。对转置卷积的需求一般来自希望使用 与正常卷积相反方向的变换，将具有卷积输出尺寸的东西 转换为具有卷积输入尺寸的东西， 同时保持与所述卷积相容的连通性模式。

池化层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，用更高层次的特征表示图像。实施池化的目的：降低信息冗余；提升模型的尺度不变性、旋转不变性。 防止过拟合。

通常有最大池化层，平均池化层。

池化层有三种形态：1D 用于一维数据，2D 一般用于二维图像数据，3D 带时间序列数据的图像数据

循环神经网络（Recurrent Neural Network, 简称 RNN），循环神经网络的提出便是基于记忆模型的想法，期望网络能够记住前面出现的特征，并依据特征推断后面的结果，而且整体的网络结构不断循环，因此得名为循环神经网络。

长短期记忆网络（Long-Short Term Memory, LSTM ）论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。

举例说明：

结果输出：

GRU 门控循环单元- Cho et al. 2014.

在LSTM中引入了三个门函数：输入门、遗忘门和输出门来控制输入值、记忆值和输出值。而在GRU模型中只有两个门：分别是更新门和重置门。与LSTM相比，GRU内部少了一个”门控“，参数比LSTM少，但是却也能够达到与LSTM相当的功能。考虑到硬件的计算能力和时间成本，因而很多时候我们也就会选择更加”实用“的GRU。

举例说明：

结果输出：

循环神经网络层基类。

关于指定 RNN 初始状态的说明
您可以通过使用关键字参数 initial_state 调用它们来符号化地指定 RNN 层的初始状态。 initial_state 的值应该是表示 RNN 层初始状态的张量或张量列表。
可以通过调用带有关键字参数 states 的 reset_states 方法来数字化地指定 RNN 层的初始状态。 states 的值应该是一个代表 RNN 层初始状态的 Numpy 数组或者 Numpy 数组列表。

关于给 RNN 传递外部常量的说明
可以使用 RNN. call （以及 RNN.call）的 constants 关键字参数将“外部”常量传递给单元。 这要求 cell.call 方法接受相同的关键字参数 constants。 这些常数可用于调节附加静态输入（不随时间变化）上的单元转换，也可用于注意力机制。

举例说明：

在训练模型之前，我们需要配置学习过程，这是通过compile方法完成的。

他接收三个参数：优化器 opt

Ⅵ 神经网络提取图像的概率分布特征

神经网络提取图像的概率分布特征：

由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数，降低了网络参数选择的复杂度。卷积神经网络中的每一个特征提取层（C-层）都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层（S-层），这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力。

神经网络特点：

例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。

Ⅶ 如何利用卷积神经网络提取图像特征

卷积神经网络有以下几种应用可供研究： 1、基于卷积网络的形状识别 物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。 2、基于卷积网络的人脸检测 卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。 3、文字识别系统 在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。

Ⅷ 拼积木的大孩子们：搭建神经网络

第一次看到类比神经网络为乐高积木，是在《Neural Network for Natural Language Processing (自然语言处理中的神经网络)》里面，当时真的有种醍醐灌顶，恍然大悟的感觉。

之前的一些实践经验，隐隐约约感觉用框架搭建网络有点像某种东西，但是却说不出，一下子被点破，立刻有一种畅快感。

是的，就目前用深度学习来进行研究或开发，完全可以 把深度学习中的各种模块，当做是乐高积木中的一块块积木 。你要做的就是根据任务要求，把这些基本模块拼起来，只要孔对好了，整个拼出来的结构合理，模型就能够跑。

现在各种深度学习框架的出现，使得这个特征更加明显。基本上每个框架都把一些基本的网络架构给模块化了，直接拿出来用就行了。

如果具体一点的话，可以拿深度学习中主要的三种网络模块来举例，这三种分别是 MLP(多层感知机，也有很多其他叫法)、CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络) 。

现在就可以把这三种网络模块，当做是三种不同的积木，比如说MLP是梯形积木，CNN是方块形积木，RNN是条形积木。

如果还要再细分的话，这些大的模块下面又有小的变种，如典型的RNN中就有LSTM和GRU这两个拆运小兄弟。

这些模块悉御铅也都各自有着自己的特性，我们需要了解其特性，然后把他们从军火库中拿出来，放到合适的位置上去，组装起来就可以得到自己的架构和模型。

既然有了这些积木，那么这些积木与积木之睁好间当然也得有孔洞才能够互相连接。那么什么是孔洞呢？

就是 各个模块的输入与输出的形状 ，只要前一个模块的输出和后一个模块的输入吻合，整个架构就可以跑起来，结果好不好先不说。

往往刚学习搭建网络时，最常碰上的问题就是，相邻的模块之间的输入与输出形状不吻合(not match)。所以我建议可以在旁边加注释，现在的输入输出形状怎么样了，是否吻合，很有帮助的。

连接好了之后呢，虽然有了一个模型，但还没有训练，这样没训练的模型也并没有什么用。那是不是需要自己把这个模型的运算方程写出来，然后再分别求偏导，之后利用反向传播更新呢？

如果是这样子的话，那么可能就只会有数学狂人才会来研究深度学习了。

所幸的是，因为有了 计算图(Computational Graph) 这项伟大的技术，所以现在反向传播训练非常便利，基本上已经全自动化了，直接把模型和数据丢给它们去训练就好了。

来举实际的例子。

比如任务是物体检测的话，我们怎么搭建模型呢。粗暴点说就是，在前面使劲堆CNN型积木，最后再加上MLP型积木，然后整个模型就好了。

还有现在挺火的VQA(视觉问答)，看它的基线模型的话就是，对于图片用CNN型积木先堆成一块提取特征，然后对于文本的问题就用RNN型积木提取特征，之后两个提取的特征用叫做 融合模块 的积木连接一下，最后加上MLP，就完成了。我们可以给新模型取名叫做 VQA基线模型 。

当然实际上还有很多对各个模块的细调和小技巧，才能够使得整个大模型获得很好的性能。但这里就不累述了。

好玩的是，如果你用小模块搭成了一个大模型，别人可以直接把你这个大模型拿过去，这边卸掉一块，那边装上一块，再稍微调一调就有了自己的新模型。

对于一些上层直接应用的研究人员，如自然语言处理，还有计算机视觉来说，确实可以把这些模块当成是积木块来用。

那么那些研究这些模块的研究者们呢，可以把他们当做是积木创造者。他们对这些模块里面的小部件进行调节测试，创造出新的模块，还有如何训练，以及各种理论分析。往往很多进展都得从他们那儿得到启示。

还有一点就是，可能大家也有疑问为什么现在大概只有MLP、CNN以及RNN三大模块，不多发明几种模块呢，最好像乐高积木一样，各种各样的。

事实上，这也是深度学习领域的研究人员在不断探索着的。因为目前这三个模块大家已经进行了很多研究，它们在有些问题上遇到一些困难，现在尚不能解决。

于是人们开始期望新的模型来进一步解决问题，所以就有最近自然语言处理的一些 Recursive Neural Network 的树状网络的探索，还有更进一步Hinton这样的想要推出完全不同的模块 Capsule 的。

还有一点要提的是，因为一直以来大家对这些模块的内部具体的工作原理并不是很理解，所以 如何把这个黑箱打开 也是现在研究的重点之一。

Ⅸ 卷积神经网络的卷积层如何提取特征

提取特征不一定是分三层，觉得特征值不够好，可以增加卷积层。用于图片识别只是一种，其根本理念是通过卷积神经网络提取特征，图片只是数据的一种，人脸识别根本也是一种图片的比对，基本理念是对数据提取特征进行学习。数据可以是图片，声音，视屏等等

Ⅹ 基于卷积神经网络的图像识别算法_卷积神经网络提取图像特征

图象识别容易，因为图象可以在一个时间点成像

而语音没有可能在一个时间点的采样有用，语音多出来一个时间轴

而这个时间轴引入的难题就是：换个时间，换个人，换个背景噪音，都变得没法子识别了

目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术

典型的基于统计模式识别方法的语音识别系统由以下几个基本模块所构成信号处理及特征提取模块

该模块的主要任务是从输入信号中提取特轿猜征，供声学模型处理

同时，它一般也包括了一些信号处理技术，以尽可能降低环境噪声、信道、说话人等因素对特征造成的影响

统计声学模型

典型系统多采用基于一阶隐马尔科夫模型进行建模

发音词典

发音词典包含系统所能处理的词汇集及其发音

发音词典实际提供了声学模型建模单元与语言模型建模单元间的映射

语言模型

语言模型对系统所针对的语言进行建模

理论上，包括正则语言，上下文无关文法在内的各种语言模型都可以作为语言模型，但目前各种系统普遍采用的还是基于统计的N元文法及其变体

解码器

解码器是语音识别系统的核心之一，其任务是对输入的信号，根据声学、语言模型及词典，寻找能够以最大概率输出该信号的词串

从数学角度可以更加清楚的了解上述模块之间的关系

首先，统计语含慎音识别的最基本问题是，给定输入信号或特征序列，符号集（词典），求解符闭老型号串使得：图像识别比语音识别算法的复杂度高多少倍