基于嵌入式系统的神经网络在线训练平台实现
BP神经网络预测的matlab代码
BP神经网络预测的matlab代码附录5: BP神经网络预测的matlab代码: P=[ 0 0.1386 0.2197 0.2773 0.3219 0.3584 0.3892 0.4159 0.4394 0.4605 0.4796 0.4970 0.5278 0.5545 0.5991 0.6089 0.6182 0.6271 0.6356 0.6438 0.6516
0.6592 0.6664 0.6735 0.7222 0.7275 0.7327 0.7378 0.7427 0.7475 0.7522 0.7568 0.7613 0.7657 0.7700] T=[0.4455 0.323 0.4116 0.3255 0.4486 0.2999 0.4926 0.2249 0.4893 0.2357 0.4866 0.2249 0.4819 0.2217 0.4997 0.2269 0.5027 0.217 0.5155 0.1918 0.5058 0.2395 0.4541 0.2408 0.4054 0.2701 0.3942 0.3316 0.2197 0.2963 0.5576 0.1061 0.4956 0.267 0.5126 0.2238 0.5314 0.2083 0.5191 0.208 0.5133 0.1848 0.5089 0.242 0.4812 0.2129 0.4927 0.287 0.4832 0.2742 0.5969 0.2403 0.5056 0.2173 0.5364 0.1994 0.5278 0.2015 0.5164 0.2239 0.4489 0.2404 0.4869 0.2963 0.4898 0.1987 0.5075 0.2917 0.4943 0.2902 ] threshold=[0 1] net=newff(threshold,[11,2],{'tansig','logsig'},'trainlm');
深度学习系列(7)：神经网络的优化方法
机器?学习中，梯度下降法常?用来对相应的算法进?行行训练。常?用的梯度下降法包含三种不不同的形式，分别是BGD 、SGD 和MBGD ，它们的不不同之处在于我们在对?目标函数进?行行梯度更更新时所使?用的样本量量的多少。 以线性回归算法来对三种梯度下降法进?行行?比较。 ?一般线性回归函数的假设函数为： （即有n 个特征）对应的损失函数为下图即为?一个?二维参数和组对应的损失函数可视化图像：批量量梯度下降法（Batch Gradient Descent ，简称BGD ）是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路路是在更更新每?一参数时都使?用所有的样本来进?行行更更新，其数学形式如下： 深度学习系列列（7）：神经?网络的优化?方法?一、Gradient Descent [Robbins and Monro, 1951,Kiefer et al., 1952] = h θ∑j =0n θj x j L (θ)=12m ∑i =1 m (h ()?)x i y i 2θ0θ11.1 BGD （Batch Gradient Descent ）
还是以上?面?小球的例例?子来看，momentum ?方式下?小球完全是盲?目被动的?方式滚下的。这样有个缺 三、NAG （Nesterov accelerated gradient ）[Nesterov, 1983]
点就是在邻近最优点附近是控制不不住速度的。我们希望?小球可以预判后?面的“地形”，要是后?面地形还是很陡峭，那就继续坚定不不移地?大胆?走下去，不不然的话就减缓速度。 当然，?小球?自?己也不不知道真正要?走到哪?里里，这?里里以 作为下?一个位置的近似，将动量量的公式更更改为： 相?比于动量量?方式考虑的是上?一时刻的动能和当前点的梯度，?而NAG 考虑的是上?一时刻的梯度和近似下?一点的梯度，这使得它可以先往前探探路路，然后慎重前进。 Hinton 的slides 是这样给出的： 其中两个blue vectors 分别理理解为梯度和动能，两个向量量和即为momentum ?方式的作?用结果。?而靠左边的brown vector 是动能，可以看出它那条blue vector 是平?行行的，但它预测了了下?一阶段的梯度是red vector ，因此向量量和就是green vector ，即NAG ?方式的作?用结果。 momentum 项和nesterov 项都是为了了使梯度更更新更更加灵活，对不不同情况有针对性。但是，?人?工设置?一些学习率总还是有些?生硬，接下来介绍?几种?自适应学习率的?方法 训练深度?网络的时候，可以让学习率随着时间退?火。因为如果学习率很?高，系统的动能就过?大，参数向量量就会?无规律律地变动，?无法稳定到损失函数更更深更更窄的部分去。对学习率衰减的时机把握很有技巧：如果慢慢减?小，可能在很?长时间内只能浪费计算资源然后看着它混沌地跳动，实际进展很少；但如果快速地减少，系统可能过快地失去能量量，不不能到达原本可以到达的最好位置。通常，实现学习率退?火有三种?方式： θ?γv t ?1 =γ+ηJ (θ?γ) v t v t ?1?θv t ?1θ=θ?v t 四、学习率退?火
基于BP神经网络预测模型指南
基于ＢＰ神经网络的国际黄金价格预测模型 公文易文秘资源网顾孟钧张志和陈友2009-1-2 13:35:26我要投稿添加到百度搜藏 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。 [关键词] MATLAB BP神经网络预测模型数据归一化 一、引言 自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20 世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年，黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的影响因素，通过BP神经网络预测模型来预测长期黄金价格。 二、影响因素 刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年～2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点，根据1972年～2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。 三、模型构建
一种新的在线训练神经网络算法
一种新的在线训练神经网络算法 速度估计和PMSG风力发电系统的自适应控制 最大功率提取* B Fernando Jaramillo Lopez，Francoise Lamnabhi Lagarrigue *，godpromesse肯尼， 一个该DES signaux等系统，Supelec高原都moulon Gif sur伊维特，91192，法国 B该d'automatique等信息学系的精灵appliquee，电气，iut-fv Bandjoun，Universite de姜村，喀麦隆 这是一个值得注意的问题。 有一个房间 文章历史： 在本文中，自适应控制系统最大功率点跟踪单机PMSG风 涡轮系统（WTS）了。一种新的程序来估计风速导出。实现 这一神经网络识别?ER（NNI）是为了近似的机械转矩设计 WTS。有了这些信息，风速计算的基础上的最佳机械扭矩点。 NNI接近实时的机械转矩信号，它不需要离线训练 得到其最佳参数值。这样，它可以真正接近任何机械扭矩值 精度好。为了将转子转速调节到最优转速值，采用块反推 控制器导出。使用Lyapunov证明了一致渐近稳定的跟踪误差来源 争论。一个标准的被动为基础的控制器的数值模拟和比较
为了显示所提出的自适应方案的良好性能。 三月20日收到2014 以书面形式收到 2015七月4 接受25七月2015 可在线8月13日2015 关键词： 风力发电系统 风速估计 非线性系统 人工神经网络人工? 反推控制 ?2015 Elsevier公司保留所有权利。 1。介绍 使风产业的趋势是设计和建造变量— 高速涡轮机的公用事业规模安装[ 2 ]。 可再生能源发电的兴趣增加 由于污染排放，在其他原因。风 能源是各种可再生能源中最为成熟的能源之一技术，并得到了很多的青睐，在世界的许多地方[ 1 ]。 根据风速、VST可以在3区域操作，因为它
神经网络工具箱
神经网络工具箱 版本6.0.4（R2010a版本）25-JAN-2010 图形用户界面的功能。 nctool - 神经网络分类的工具。 nftool - 神经网络拟合工具。 nprtool - 神经网络模式识别工具。 nntool - 神经网络工具箱的图形用户界面。 nntraintool - 神经网络训练工具。 视图- 查看一个神经网络。 分析功能。 混乱- 分类混淆矩阵。 errsurf - 单输入神经元的误差表面。 maxlinlr - 最大的学习率的线性层。 鹏- 受试者工作特征。 距离函数。 boxdist - 箱距离函数。 DIST - 欧氏距离权重函数。 mandist - 曼哈顿距离权重函数。 linkdist - 链路距离函数。 格式化数据。 combvec - 创建载体的所有组合。 con2seq - 转换并行向量连续载体。 同意- 创建并发偏载体。 dividevec - 创建载体的所有组合。 ind2vec - 转换指数为载体。 最小最大- 矩阵行范围。 nncopy - 复印基质或细胞阵列。 normc - 规格化矩阵的列。 normr - 规格化行的矩阵的。 pnormc - 矩阵的伪规格化列。 定量- 值离散化作为数量的倍数。 seq2con - 转换顺序向量并发载体。 vec2ind - 将矢量转换成指数。 初始化网络功能。 initlay - 层- 层网络初始化函数。 初始化层功能。
initnw - 阮层的Widrow初始化函数。 initwb - 从重量和- 偏置层初始化函数。 初始化的重量和偏见的功能。 initcon - 良心的偏见初始化函数。 initzero - 零重量/偏置初始化函数。 initsompc - 初始化SOM的权重与主要成分。 中点- 中点重初始化函数。 randnc - 归一列重初始化函数。 randnr - 归行重初始化函数。 兰特- 对称随机重量/偏置初始化函数。 学习功能。 learncon - 良心的偏见学习功能。 learngd - 梯度下降重量/偏置学习功能。 learngdm - 梯度下降W /气势重量/偏置学习功能。 learnh - 赫布重学习功能。 learnhd - 赫布衰变重学习功能。 learnis - 重量龄学习功能。 learnk - Kohonen的重量学习功能。 learnlv1 - LVQ1重学习功能。 learnlv2 - LVQ2重学习功能。 learnos - Outstar重学习功能。 learnsomb - 批自组织映射权重学习功能。 learnp - 感知重量/偏置学习功能。 learnpn - 归感知重量/偏置学习功能。 learnsom - 自组织映射权重学习功能。 learnwh - 的Widrow - 霍夫重量/偏置学习规则。 在线搜索功能。 srchbac - 回溯搜索。 srchbre - 布伦特的结合黄金分割/二次插值。 srchcha - Charalambous“三次插值。 srchgol - 黄金分割。 srchhyb - 混合二分/立方搜索。 净输入功能。 netprod - 产品净输入功能。 netsum - 求和净输入功能。 网络创造的功能。 网络- 创建一个自定义的神经网络。 NEWC - 创建一个有竞争力的层。 newcf - 创建级联转发传播网络。
神经网络及深度学习
可用于自动驾驶的神经网络及深度学习 高级辅助驾驶系统(ADAS)可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊车辅助等系统广泛应用于当前的车型，甚至是功能更为强大的车道保持、塞车辅助及自适应巡航控制等系统的配套使用也让未来的全自动驾驶车辆成为现实。 作者：来源：电子产品世界|2017-02-27 13:55 收藏 分享 高级辅助驾驶系统(ADAS)可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊车辅助等系统广泛应用于当前的车型，甚至是功能更为强大的车道保持、塞车辅助及自适应巡航控制等系统的配套使用也让未来的全自动驾驶车辆成为现实。 如今，车辆的很多系统使用的都是机器视觉。机器视觉采用传统信号处理技术来检测识别物体。对于正热衷于进一步提高拓展ADAS功能的汽车制造业而言，深度学习神经网络开辟了令人兴奋的研究途径。为了实现从诸如高速公路全程自动驾驶仪的短时辅助模式到专职无人驾驶旅行的自动驾驶，汽车制造业一直在寻求让响应速度更快、识别准确度更高的方法，而深度学习技术无疑为其指明了道路。 以知名品牌为首的汽车制造业正在深度学习神经网络技术上进行投资，并向先进的计算企业、硅谷等技术引擎及学术界看齐。在中国，百度一直在此技术上保持领先。百度计划在2019 年将全自动汽车投入商用，并加大全自动汽车的批量生产力度，使其在2021 年可广泛投入使用。汽车制造业及技术领军者之间的密切合作是嵌入式系统神经网络发展的催化剂。这类神经网络需要满足汽车应用环境对系统大小、成本及功耗的要求。 1轻型嵌入式神经网络 卷积式神经网络(CNN)的应用可分为三个阶段：训练、转化及CNN在生产就绪解决方案中的执行。要想获得一个高性价比、针对大规模车辆应用的高效结果，必须在每阶段使用最为有利的系统。 训练往往在线下通过基于CPU的系统、图形处理器(GPU)或现场可编程门阵列(FPGA)来完成。由于计算功能强大且设计人员对其很熟悉，这些是用于神经网络训练的最为理想的系统。 在训练阶段，开发商利用诸如Caffe(Convolution Architecture For Feature Extraction，卷积神经网络架构)等的框架对CNN 进行训练及优化。参考图像数据库用于确定网络中神经元的最佳权重参数。训练结束即可采用传统方法在CPU、GPU 或FPGA上生成网络及原型，尤其是执行浮点运算以确保最高的精确度。 作为一种车载使用解决方案，这种方法有一些明显的缺点。运算效率低及成本高使其无法在大批量量产系统中使用。 CEVA已经推出了另一种解决方案。这种解决方案可降低浮点运算的工作负荷，并在汽车应用可接受的功耗水平上获得实时的处理性能表现。随着全自动驾驶所需的计算技术的进一步发展，对关键功能进行加速的策略才能保证这些系统得到广泛应用。 利用被称为CDNN的框架对网络生成策略进行改进。经过改进的策略采用在高功耗浮点计算平台上(利用诸如Caffe的传统网络生成器)开发的受训网络结构和权重，并将其转化为基于定点运算，结构紧凑的轻型的定制网络模型。接下来，此模型会在一个基于专门优化的成像和视觉DSP芯片的低功耗嵌入式平台上运行。图1显示了轻型嵌入式神经网络的生成
BP神经网络原理及应用
BP神经网络原理及应用 1 人工神经网络简介 1.1生物神经元模型 神经系统的基本构造是神经元（神经细胞），它是处理人体内各部分之间相 互信息传递的基本单元。据神经生物学家研究的结果表明，人的大脑一般有1011 个神经元。每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的轴突1010 和一些向外伸出的其它较短分支——树突组成。轴突的功能是将本神经元的输出信号（兴奋）传递给别的神经元。其末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时送给多个神经元。树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。神经元细胞体将接受到的所有信号进行简单地处理后由轴突输出。神经元的树突与另外的神经元的神经末梢相连的部分称为突触。 1.2人工神经元模型 神经网络是由许多相互连接的处理单元组成。这些处理单元通常线性排列成组，称为层。每一个处理单元有许多输入量，而对每一个输入量都相应有一个相关 联的权重。处理单元将输入量经过加权求和，并通过传递函数的作用得到输出量，再传给下一层的神经元。目前人们提出的神经元模型已有很多，其中提出最早且影 响最大的是1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts在分析总结神经元基本特
性的基础上首先提出的M-P 模型，它是大多数神经网络模型的基础。 )()(1∑=-=n i j i ji j x w f t Y θ （1.1） 式(1.1)中为神经元单元的偏置（阈值），ji w 为连接权系数（对于激发状态， ji w 取正值，对于抑制状态，ji w 取负值） ，n 为输入信号数目，j Y 为神经元输出，t 为时间，f()为输出变换函数，有时叫做激发或激励函数，往往采用0和1二值函数或Ｓ形函数。 1.3人工神经网络的基本特性 人工神经网络由神经元模型构成；这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布结构。每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接；存在许多（多重）输出连接方法，每种连接方法对应一个连接权系数。严格地说，人工神经网络是一种具有下列特性的有向图： （１）对于每个节点存在一个状态变量xi ； （２）从节点i 至节点j ，存在一个连接权系数wji ； （３）对于每个节点，存在一个阈值； （４）对于每个节点，定义一个变换函数(,,),j i ji j f x w i j θ≠,对于最一般的情况，此函数取()j ji i j i f w x θ-∑形式。 1.4 人工神经网络的主要学习算法 神经网络主要通过两种学习算法进行训练，即指导式（有师）学习算法和非指导式（无师）学习算法。此外，还存在第三种学习算法，即强化学习算法；可把它看做有师学习的一种特例。 （１）有师学习 有师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出(对应于给定输入)间的差来调整神经元间连接的强度或权。因此，有师学习需要有个老师或导师来提供期望或目标输出信号。有师学习算法的例子包括规则、广义规则或反向传播算法以及LVQ 算法等。 （２）无师学习 无师学习算法不需要知道期望输出。在训练过程中，只要向神
BP神经网络实验 Matlab
计算智能实验报告 实验名称：BP神经网络算法实验 班级名称： 2010级软工三班 专业：软件工程 姓名：李XX 学号： XXXXXX2010090
一、实验目的 1）编程实现BP神经网络算法； 2）探究BP算法中学习因子算法收敛趋势、收敛速度之间的关系； 3）修改训练后BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果，理解神经网络分布存储等特点。 二、实验要求 按照下面的要求操作，然后分析不同操作后网络输出结果。 1）可修改学习因子 2）可任意指定隐单元层数 3）可任意指定输入层、隐含层、输出层的单元数 4）可指定最大允许误差ε 5）可输入学习样本（增加样本） 6）可存储训练后的网络各神经元之间的连接权值矩阵； 7）修改训练后的BP神经网络部分连接权值，分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果。 三、实验原理 1 明确BP神经网络算法的基本思想如下： 在BPNN中，后向传播是一种学习算法，体现为BPNN的训练过程，该过程是需要教师指导的；前馈型网络是一种结构，体现为BPNN的网络构架 反向传播算法通过迭代处理的方式，不断地调整连接神经元的网络权重，使得最终输出结果和预期结果的误差最小 BPNN是一种典型的神经网络，广泛应用于各种分类系统，它也包括了训练和使用两个阶段。由于训练阶段是BPNN能够投入使用的基础和前提，而使用阶段本身是一个非常简单的过程，也就是给出输入，BPNN会根据已经训练好的参数进行运算，得到输出结果 2 明确BP神经网络算法步骤和流程如下： 1初始化网络权值 2由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出 3计算新的连接权及阀值， 4选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。
深度神经网络全面概述
深度神经网络全面概述从基本概念到实际模型和硬件基础 深度神经网络(DNN)所代表的人工智能技术被认为是这一次技术变革的基石(之一)。近日，由 IEEE Fellow Joel Emer 领导的一个团队发布了一篇题为《深度神经网络的有效处理：教程和调研(Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey)》的综述论文，从算法、模型、硬件和架构等多个角度对深度神经网络进行了较为全面的梳理和总结。鉴于该论文的篇幅较长，机器之心在此文中提炼了原论文的主干和部分重要内容。 目前，包括计算机视觉、语音识别和机器人在内的诸多人工智能应用已广泛使用了深度神经网络(deep neural networks，DNN)。DNN 在很多人工智能任务之中表现出了当前最佳的准确度，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能帮助 DNN 高效处理并提升效率和吞吐量，同时又无损于表现准确度或不会增加硬件成本的技术是在人工智能系统之中广泛部署 DNN 的关键。 论文地址： 本文旨在提供一个关于实现 DNN 的有效处理(efficient processing)的目标的最新进展的全面性教程和调查。特别地，本文还给出了一个 DNN 综述——讨论了支持 DNN 的多种平台和架构，并强调了最新的有效处理的技术的关键趋势，这些技术或者只是通过改善硬件设计或者同时改善硬件设计和网络算法以降低 DNN 计算成本。本文也会对帮助研究者和从业者快速上手 DNN 设计的开发资源做一个总结，并凸显重要的基准指标和设计考量以评估数量快速增长的 DNN 硬件设计，还包括学界和产业界共同推荐的算法联合设计。 读者将从本文中了解到以下概念：理解 DNN 的关键设计考量;通过基准和对比指标评估不同的 DNN 硬件实现;理解不同架构和平台之间的权衡;评估不同 DNN 有效处理技术的设计有效性;理解最新的实现趋势和机遇。 一、导语 深度神经网络(DNN)目前是许多人工智能应用的基础 [1]。由于 DNN 在语音识别 [2] 和图像识别 [3] 上的突破性应用，使用DNN 的应用量有了爆炸性的增长。这些 DNN 被部署到了从自动驾驶汽车 [4]、癌症检测 [5] 到复杂游戏 [6] 等各种应用中。在这许多领域中，DNN 能够超越人类的准确率。而 DNN 的出众表现源于它能使用统计学习方法从原始感官数据中提取高层特征，在大量的数据中获得输入空间的有效表征。这与之前使用手动提取特征或专家设计规则的方法不同。 然而 DNN 获得出众准确率的代价是高计算复杂性成本。虽然通用计算引擎(尤其是 GPU)，已经成为许多 DNN 处理的砥柱，但提供对 DNN 计算更专门化的加速方法也越来越热门。本文的目标是提供对 DNN、理解 DNN 行为的各种工具、有效加速计算的各项技术的概述。 该论文的结构如下： Section II 给出了 DNN 为什么很重要的背景、历史和应用。 Section III 给出了 DNN 基础组件的概述，还有目前流行使用的 DNN 模型。 Section IV 描述了 DNN 研发所能用到的各种资源。 Section V 描述了处理 DNN 用到的各种硬件平台，以及在不影响准确率的情况下改进吞吐量(thoughtput)和能量的各种优化方法(即产生 bit-wise identical 结果)。 Section VI 讨论了混合信号回路和新的存储技术如何被用于近数据处理(near-data processing)，从而解决 DNN 中数据流通时面临的吞吐量和能量消耗难题。 Section VII 描述了各种用来改进 DNN 吞吐量和能耗的联合算法和硬件优化，同时最小化对准确率的影响。 Section VIII 描述了对比 DNN 设计时应该考虑的关键标准。
神经网络——五个基本学习算法
五个基本的学习算法：误差—修正学习；基于记忆的学习；Hebb 学习；竞争学习和Boltzmann 学习。误差修正学习植根于最优滤波。基于记忆的学习通过明确的记住训练数据来进行。Hebb 学习和竞争学习都是受了神经生物学上的考虑的启发。Boltzmann 学习是建立在统计学力学借来的思想基础上。 １． 误差修正学习 神经元k 的输出信号)(n y k 表示， )(n d k 表示的是期望响应或目标 输出比较。由此产生)(n e k 表示的误差信号，有 )()()(n y n d n e k k k -= 这一目标通过最小化代价函数或性能指标 )(n ξ来实现。定义如下 )(2 1)(2 n e n k = ξ 也就是说)(n ξ是误差能量的瞬时值。这种对神经元k 的突触权值步步逼近的调节将持续下去，直到系统达到稳定状态。这时，学习过程停止。根据增量规则，在第n 时间步作用于突触权值的调节量)(n w kj ?定义如下： )()()(n x n e n w j k kj η=? ２． 基于记忆的学习 在一个简单而有效的称作最近邻规则的基于记忆的学习类型中， 局部邻域被定义为测试向量test X 的直接邻域的训练实例，特别，向量 {}N N X X X X ,,,21' ???∈ 被称作test X 的最邻近，如果 ),(),(min ' test N test i i X X d X X d = 这里，),(test i X X d 是向量i X 和test X 的欧几里德距离。与最短距离相关的类别，也 就是向量'N X 被划分的类别。 ３． Hebb 学习 我们定义Hebb 突触为这样一个突触，它使用一个依赖时间的、 高度局部的和强烈交互的机制来提高突触效率为前突触和后突触活动间的相互关系的一个函数。可以得出Hebb 突触特征的４个重要机制：时间依赖机制；局部机制；交互机制；关联或相关机制。 ４． 竞争学习 获胜神经元k 的输出信号k y 被置 为１；竞争失败的所有神经元 输出信号被置为０。这样，我们有 ?? ?≠>=否则对于所有如果, 0,,1k j j v v y j k k 其中，诱导局部域k v 表示结合所有达到神经元k 的前向和反馈输入的动作。 令kj w 表示连接输入节点j 到神经元k 的突触权值。假定每个神经元被分配固定 量的突触权值，权值分布在它的节点之中；也就是 k w kj j 对于所有的 ,1=∑ 然后神经元通过将突触权值从它的不活跃 输入移向活跃输入来进行学习。如果神经元对一个特定输入模式不响应，那么没有学习发生在那个神经元上。如果一个特定神经元赢得了竞争，这个神经元的每个输入节点经一定的比例释放它的突触权值，释放的权值然后平均分布到活跃输入节点上。作用于突触权值kj w 的改变量kj w ?定
用matlab编BP神经网络预测程序加一个优秀程序
求用matlab编BP神经网络预测程序 求一用matlab编的程序 P=[。。。];输入T=[。。。];输出 % 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm') % 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net_1.IW{1,1} inputbias=net_1.b{1} % 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net_1.LW{2,1} layerbias=net_1.b{2} % 设置训练参数 net_1.trainParam.show = 50; net_1.trainParam.lr = 0.05; net_1.trainParam.mc = 0.9; net_1.trainParam.epochs = 10000; net_1.trainParam.goal = 1e-3; % 调用TRAINGDM 算法训练BP 网络 [net_1,tr]=train(net_1,P,T); % 对BP 网络进行仿真 A = sim(net_1,P); % 计算仿真误差 E = T - A; MSE=mse(E) x=[。。。]';%测试 sim(net_1,x) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 不可能啊我2009 28对初学神经网络者的小提示
第二步：掌握如下算法: 2.最小均方误差,这个原理是下面提到的神经网络学习算法的理论核心,入门者要先看《高等数学》（高等教育出版社，同济大学版）第8章的第十节：“最小二乘法”。 3.在第2步的基础上看Hebb学习算法、SOM和K-近邻算法，上述算法都是在最小均方误差基础上的改进算法，参考书籍是《神经网络原理》（机械工业出版社，Simon Haykin著，中英文都有）、《人工神经网络与模拟进化计算》（清华大学出版社，阎平凡，张长水著）、《模式分类》（机械工业出版社，Richard O. Duda等著，中英文都有）、《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）。 4.ART(自适应谐振理论),该算法的最通俗易懂的读物就是《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）的第15和16章。若看理论分析较费劲可直接编程实现一下16.2.7节的ART1算法小节中的算法. 4.BP算法,初学者若对误差反传的分析过程理解吃力可先跳过理论分析和证明的内容,直接利用最后的学习规则编个小程序并测试,建议看《机器学习》(机械工业出版社，Tom M. Mitchell著，中英文都有）的第4章和《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）的第11章。 BP神经网络Matlab实例（1） 分类：Matlab实例 采用Matlab工具箱函数建立神经网络，对一些基本的神经网络参数进行了说明，深入了解参考Matlab帮助文档。 % 例1 采用动量梯度下降算法训练BP 网络。 % 训练样本定义如下： % 输入矢量为 % p =[-1 -2 3 1 % -1 1 5 -3] % 目标矢量为t = [-1 -1 1 1] close all clear clc % --------------------------------------------------------------- % NEWFF——生成一个新的前向神经网络,函数格式： % net = newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFNl},BTF,BLF,PF) takes, % PR -- R x 2 matrix of min and max values for R input elements % （对于R维输入，PR是一个R x 2 的矩阵，每一行是相应输入的
一个神经网络控制系统的稳定性判据的方法
摘要：本文讨论了基于李雅普诺夫方法分析神经网络控制系统的稳定性。首先，文章指出神经网络系统的动态可以由视为线性微分包含（LDI）的一类非线性系统表示。其次，对于这类非线性系统的稳定条件是推导并利用单神经系统和反馈神经网络控制系统的稳定性分析。此外，用图形方式显示非线性系统参数位置的这种参数区域表示方法（PR）提出了通过引入新的顶点和最小值的概念。从这些概念上可以推导出一个能有效地找到李雅普诺夫函数的重要理论。单个神经的神经系统的稳定性标准时由参数区域来决定的。最后，分析了包括神经网络设备和神经网络控制器为代表的神经网络控制系统的稳定性。 1.介绍 最近，已经有很多关于神经网络的自适应控制的研究，例如:在机器人领域，川户提出了一种使用的学习控制系统，控制系统的一项关键指标就是他的稳定性，然而分析像基于神经网络的控制系统这样的非线性系统的稳定性是非常难的。 Nguyen和Widrow 设计了一种在电脑上模拟卡车拖车的神经网络控制器。这个设计主要分为两大部分。第一部分是通过神经网络来学习设备的动态，这一部分被称为“仿真器”。第二部分是通过最小化的性能函数来计算出神经网络网络控制器的参数（权值）。但是，他们没有分析神经网络控制系统的稳定性。一项稳定性分析标准工具讲有利于神经网络控制应用到许多实际问题中。 最近，这类可被视为线性微分包含（LDI）的非线性系统的稳定条件已经被作者推导出来，再引用的[7][8]中讨论了。其中一项保证LDI稳定的充分条件与李雅普诺夫稳定性定理是相一致的。本文应用LDI的稳定条件和Nguyen与Widrow的方法来分析神经网络系统的稳定性。文中选取了一种代表神经网络状态的方法。此外，我们表明包含由近似于神经网络设备和神经网络控制器组成的神经网络反馈控制系统也可以分析神经网络是否能稳定。这意味着，本文提出的稳定条件可以分析神经网络反馈控制系统。本文的构成如下：第二节展示了一种文中的神经网络系统。第三节给出了LDI的稳定条件。第四节提出了一个以图形方式显示LDI参数的参数区域表示方法（PR）并推导出一个有效导出李雅普诺夫函数的重要定理。第五节阐述了神经网络系统的LDI表示方法。第六节介绍了用PR方法表示单神经系统和神经网络反馈系统的稳定标准。 2.神经控制系统 假设一个神经网络函数是 x(k + I) =P( x ( k )u, (k))， 他的神经网络反馈控制系统的函数是：x(k + 1) = P(x(k),u(k)) 和 u(k) = C(x(k))，其中x(k)是实属范围内的状态向量，u(k)是实属范围内的输入向量。P和C分别表示神经网络设备和神经网络控制器的非线性传递函数。如图1，显示了一个单一的神经网络系统和神经网络反馈控制系统。假设每个神经元的输出函数f ( u )都是可微分的，在k > 0的情况下，我们可以得到：f ( 0 ) = 0, f(v)∈[-k,k]，对于所有的v都成立 此外，假设所有的传递权重都已经被学习方法所确定了，例如反向传播神经网络在神经网络控制稳定性分析之前。在一个单一的神经网络系统中，因为我们分析神经网络系统的动态平衡稳定性，所以设定. u(k) = 0。
(完整版)深度神经网络及目标检测学习笔记
深度神经网络及目标检测学习笔记 https://youtu.be/MPU2HistivI 上面是一段实时目标识别的演示，计算机在视频流上标注出物体的类别，包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。 今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体，甚至可以初步理解图片或者视频中的内容，在这方面，人工智能已经达到了3岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就，毕竟人工智能用了几十年的时间，就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。 道路总是曲折的，也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后，计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的）。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。 本文是一篇学习笔记，以深度优先的思路，记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。 一、神经网络 1.1 神经元和神经网络 神经元是生物学概念，用数学描述就是：对多个输入进行加权求和，并经过激活函数进行非线性输出。 由多个神经元作为输入节点，则构成了简单的单层神经网络（感知器），可以进行线性分类。两层神经网络则可以完成复杂一些的工作，比如解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。而多层（两层以上）神经网络，就是所谓的深度神经网络。 神经网络的工作原理就是神经元的计算，一层一层的加权求和、激活，最终输出结果。深度神经网络中的参数太多（可达亿级），必须靠大量数据的训练来设置。训练的过程就好像是刚出生的婴儿，在父母一遍遍的重复中学习“这是苹
神经网络控制修订稿
神经网络控制 公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]
人工神经网络控制 摘要: 神经网络控制，即基于神经网络控制或简称神经控制，是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等，亦即同时兼有上述某些功能的适应组合，将这样的系统统称为神经网络的控制系统。本文从人工神经网络，以及控制理论如何与神经网络相结合，详细的论述了神经网络控制的应用以及发展。 关键词: 神经网络控制；控制系统；人工神经网络 人工神经网络的发展过程 神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。 在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。如神经预测控制、神经逆系统控制等。 生物神经元模型 神经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约含1012个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与 102~104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。每个神经元虽然都十分简单，但是如此大量的神经元之间、如此复杂的连接却可以演化出丰富多彩的行为方式，同时，如此大量
BP神经网络matlab源程序代码
close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 % 定义训练样本 % P为输入矢量 P=[0.7317 0.6790 0.5710 0.5673 0.5948;0.6790 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292; ... 0.5710 0.5673 0.5948 0.6292 0.6488;0.5673 0.5948 0.6292 0.6488 0.6130; ... 0.5948 0.6292 0.6488 0.6130 0.5654; 0.6292 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567; ... 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567 0.5673;0.6130 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976; ... 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976 0.6269;0.5567 0.5673 0.5976 0.6269 0.6274; ... 0.5673 0.5976 0.6269 0.6274 0.6301;0.5976 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803; ... 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803 0.6668;0.6274 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896; ... 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896 0.7497]; % T为目标矢量 T=[0.6292 0.6488 0.6130 0.5654 0.5567 0.5673 0.5976 ... 0.6269 0.6274 0.6301 0.5803 0.6668 0.6896 0.7497 0.8094]; % Ptest为测试输入矢量 Ptest=[0.5803 0.6668 0.6896 0.7497 0.8094;0.6668 0.6896 0.7497 0.8094 0.8722; ... 0.6896 0.7497 0.8094 0.8722 0.9096]; % Ttest为测试目标矢量 Ttest=[0.8722 0.9096 1.0000]; % 创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P'),[12,1],{'logsig','purelin'},'traingdm'); % 设置训练参数 net.trainParam.show = 50; net.trainParam.lr = 0.05; net.trainParam.mc = 0.9; net.trainParam.epochs = 5000; net.trainParam.goal = 0.001; % 调用TRAINGDM算法训练 BP 网络 [net,tr]=train(net,P',T); % 对BP网络进行仿真 A=sim(net,P'); figure; plot((1993:2007),T,'-*',(1993:2007),A,'-o'); title('网络的实际输出和仿真输出结果，*为真实值，o为预测值'); xlabel('年份'); ylabel('客运量'); % 对BP网络进行测试 A1=sim(net,Ptest');
基于神经网络的全局稳定性分析
Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术第6卷第16期(2010年6月) 神经网络模型平衡点的全局稳定性 高艳超，程毅，刘天宝，孙佳慧 （空军航空大学数学教研室，吉林长春130022） 摘要：该文介绍了一类Hopfield神经网络模型问题，证明了此类系统的平衡点是全局指数稳定的。 关键词：Hopfield神经网络；平衡点；矩阵 中图分类号：O175.21文献标识码：A文章编号：1009-3044(2010)16-4477-01 The Global Exponential Stability of Equilibrium for a Class of Hopfield Neural Networks GAO Yan-chao,CHENG Yi,LIU Tian-bao,SUN Jia-hui (Teaching and Research Section of Mathematics,Aviation University of Air Force,Changchun130022,China) Abstract:It introdces a class of Hopfield Neural Networks,which the global exponential stability of equilibrium for a class of Hopfield Neural Networks is proved. Key words:hopfield neural network;equilibrium;matrix 1引言和预备知识 在20世纪80年代初期神经网络研究重新兴起，这在很大程度上归功于美国生物物理学家J.J.Hopfield的工作，他提出了以他的名字命名的Hopfield神经网络。Hopfield神经网络及其众多变形之所以受到众多学者的关注，是因为它们在模式识别、联想记忆、并行计算和解决困难的最优化问题上都具有极其优越的潜能。 本论文研究下面具有初值条件x(0)=x0的神经网络模型： (*)其中x=(x1,x2,…,x n)T∈R n是状态向量，x觶表示x(t)关于t的导数， 是外部输入常数向量，T=(t ij)∈R n×n是关联（状态反馈）矩阵， 是一个映射，为输出向量，I=(I1,…,I2)T∈R n是外部输入常数向量。 2主要结果 讨论具有初值条件x(0)=x0的神经网络模型：，其中B,I满足系统(*)中的条件，证明存在惟一的平衡点。对g,B,T作以下假设： (H1)假设g∈GLC，即：常数L j，其中 。这里考虑的激励函数可以是无界的、不可微的、不单调的。 (H2)假设B,T满足：，其中λmax(TT T)为矩阵TT T的最大特征值，。 因为TT T是半正定的，所以可以取λmax(TT T)，并且，我们可以找到L max=max{L1,L2,…,L n}，使 定理：若g满足假设(H1)，B,T满足假设(H2)，则神经网络模型(*)是全局指数稳定的。 证明：为了讨论系统(4-1)的平衡点ξ=(ξ1,ξ2,…,ξn)T的稳定性问题，我们作平移变换。令 于是，系统可化为有初值条件z(0)=x0-ξ的神经网络模型。 z觶(t)=Bz(t)+Tg(z(t)) 其中g(z(t))=g(z(t)+ξ)-g(ξ)。而且，存在L max=(L1,L2,…,L n)，使。 我们构造以下Lyapunov函数： 由链式法则知： （下转第4481页）收稿日期：2010-03-17 ISSN1009-3044 Computer Knowledge and Technology电脑知识与技术 Vol.6,No.16,June2010,pp.4477,4481 E-mail:eduf@https://www.wendangku.net/doc/6b16715227.html, https://www.wendangku.net/doc/6b16715227.html, Tel:+86-551-56909635690964