多层神经网络
一种基于多层BP神经网络面部表情识别方法
nnunet模型原理讲解
nnunet模型原理讲解
NNUNet是一个用于医学图像分割的深度学习框架，它基于PyTorch和TensorFlow。
其原理涉及到深度学习和图像分割的相关
概念。
首先，深度学习是一种机器学习方法，它通过多层神经网络来
学习数据的特征表示。
在NNUNet中，使用的是卷积神经网络（CNN），这种网络结构在图像处理任务中表现出色。
图像分割是指将图像划分成若干个具有语义的区域的过程。
在NNUNet中，采用的是全卷积网络（FCN）来实现图像分割。
FCN通过
将传统的卷积神经网络的全连接层替换为卷积层，从而可以接受任
意尺寸的输入图像，并输出相同尺寸的分割图像。
NNUNet的模型原理主要包括以下几个方面：
1. 数据预处理，NNUNet通常会对输入的医学图像进行预处理，包括灰度标准化、图像重采样等操作，以便更好地适应模型的输入
要求。
2. 网络结构，NNUNet采用了经典的卷积神经网络结构，如U-Net、3D U-Net等。
这些网络结构在医学图像分割任务中表现出色，能够有效地捕获图像中的特征信息，并实现像素级的分割。
3. 损失函数，在训练过程中，NNUNet使用了适合图像分割任
务的损失函数，如交叉熵损失函数、Dice损失函数等，以衡量模型
输出与真实标签之间的差异。
4. 训练策略，NNUNet在训练过程中通常采用了数据增强、学
习率衰减、迭代训练等策略，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
总的来说，NNUNet的模型原理涉及到深度学习中的网络结构、
损失函数和训练策略，通过这些方面的综合应用，NNUNet能够在医
学图像分割任务中取得较好的效果。
多层前向神经网络及其研究
第 ２ 卷第 ３ １ 期
２０ ０ ６年 ９月
柳
州
师
专
学
报
Ｖｏ ． ． １ ２ｌ Ｎｏ ３
Ｊｕ ａ ｆＬ ｕ ｈ ｕＴ ａ ｈ ｒ ｏｌｇ ｏ ｒ ｌ ｉｚ ｏ ｅ ｃ ｅｓＣ ｌ ｅ ｎ ｏ ｅ
Ｓ ｐｔ ０ ６ ｅ ．２ ０
而构造 出来 的系统可 以具有相当好的鲁棒性 ；５ 多输入多输 出的结构模型 ， （） 可方便地用于多变量控 制系统 ， 由于具有分布特
性， 所以多层神经网络的系统 特别适合 处理 比较 复杂 的问题 ．
２ １ Ｐ神 经 网络 的基 本原 理 和 方 法 ． Ｂ
多层前 向神经 网络的网络结构如图 １ 所示 ． 网络结构是 由输入层 、 输 出层和 隐层组成 ， 中隐层 可以是 一层 ， 其 也可 以是 多层 ， 前层 至后层 节点 输入
８ ８
维普资讯
吴 建生 ， 虞继 敏 ： 多层 前 向神经 网络及其 研究
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单元有 一个单一 的输 出联接 ， 这个输 出可 以根 据需 要被 分支成 希望个 数 的许 多并行 联接 ， 且这 些并行联 接都 输 出相 同的信 号， 即相应处 理单元 的信号 ， 号的大小 不因为分支 的多少 而变 化． 信 处理单元的输 出信号 可 以是任何需 要的数学模 型， 每个处 理单元 中进行 的操作必须是完全局部的． 神经 网络是 巨量信息并行处理和大规模 平行计算 的基 础 ， 既是高度 非线性动力学 系统 ， 它 又是 自适 应 系统 ， 可用 来描述 认 知决策及控制 的智能行为 ， 它具有存储和应用经验知识 的 自然 特性 ， 它与人脑 相似之处 可以概括 为两 个方 面 ： 一是 通过学 习从外部环境 中获取知识 ； 二是 内部神经元具有存储知识的能力． ２ 近 Ｏ年来 ， 神经 网络技术迅猛 发展 ， 已经 在智能控制 、 式 模 识 别、 计算机视觉 、 非线性优化、 信号处理等方面取得巨大的成功和进展 ， 现已成为人工智能研究的重要领域之一 ． 。
BP神经网络通常是指基于误差反向传播算法的多层前向神经网络,神经元
利用BP 神经网络对大直径SHPB 杆弥散效应的修正研究朱 励BP 神经网络采用Sigmoid 型可微函数作为传递函数，可以实现输入和输出间的任意非线性映射，这使得它在函数逼近、模式识别、数据压缩等领域有着广泛的应用。
常规SHPB(Split Hopkinson Pressure Bar)技术是研究材料动态响应的重要实验手段，但一维应力加载是其最基本的假定，这实际上忽视了杆中质点横向运动的惯性作用，即忽视了横向惯性引起的弥散效应。
近年来，为了研究一些低阻抗非均质材料，大直径的SHPB 应用越来越多。
大直径杆中应力脉冲在杆中传播时，波形上升沿时间延长，波形振荡显著增强，脉冲峰值随传播距离而衰减。
因此大直径SHPB 杆中的弥散效应将影响到实验结果可靠性，在数据处理时必须加以修正。
利用BP 算法的数学原理，得到修整权值调整公式为：a) 调整隐含层到输出层的权值q j p i t w d b t w ij j i ij ,...,2,1,,...,2,1),()1(==∆+=+∆αη （1）其中η为学习率，α为动量率，它的引入有利于加速收敛和防止振荡。
b) 调整输入层到隐含层的权值p i n h t v e a t v hi i h hi ,...,2,1,,...,2,1),()1(==∆+=+∆αη （2）按照上面公式（1）和（2）来反复计算和调整权值，直到此误差达到预定的值为止。
在实验修正过程中，通过测量SHPB 杠上某一位置点的应力波信号，然后由公式（1）和（2）确定的修整权值推算样品端的信号。
本文确定的方法网络收敛速度快，在训练迭代至100步时，训练误差即可接近0.0001，神经网络的学习效果好。
采用BP 神经网络和瞬态有限元计算相结合，对大直径SHPB 杆几何弥散效应的修正问题进行了探索。
研究表明：采用瞬态有限元计算结果，对网络进行训练和仿真，训练效果和预示结果都比较好；BP 神经网络可以很方便地进行正分析和反分析，确定杆中弥散效应的隐式传递函数，即能方便地对弥散效应进行修正。
多层感知神经网络在遥感影像解译中的应用
摘
要： 在黄河下游防洪救灾决策 中 ， 利用卫星遥感影像快速 、 准确地 获得洪水淹没 面积 ， 于及时 组织救 灾 、 免人员 对 避
伤亡 、 减少经济损失具有重要 的作用 。 目 国内外研究 了大 量的影像解 译方法 ， 前 然而 ， 够应用 于生产 实际 的多是耗 费 能 大量时问的 目 视解译方 法。分类聚合技术能够快速进 行淹没面积影像解译 ， 于人工神经 网络技术 ， 出了进 行淹没 面 基 提
１７２ ８ ， 够 正 确 分 类 的像 元 为 １１ １ １ ４ 个 能 １ ０个 ， 确 率 为 ２ 准
９ ８％ 。 ４． ５
Ｌ
０
Ｒ
Ｂ
图 ２ 十字样本视窗
对于 每个像元用这 个 十字形 窗 口建 立起 一个 用 于模 拟 的 实例 ， 每一个实例由像元 、 ０、 的灰度 值 以及对 应 中间 、 、 像元 的洪水或 非洪水类符号组成 ， 这个像元 的类符 号 由人工 目 视解译获得 。这些实例可 以表示 为
像 元的周 围情况有关。某些像元实际上不 属于洪水 区 ， 但其灰
络采用共轭梯度降序 向后传播训 练函数 ， 结构可 以是 三层或 层
者更多 ， 构成 网络的层数 与解决 的 问题 有关 ， Ｌ Ｍ Ｐ—Ａ Ｎ网络 Ｎ
模型如 图 ｌ Ｌ Ａ Ｎ的输 入向最 表示 为 。Ｍ Ｐ— Ｎ
Ｘｉ ＝
度值接近于洪水区 的灰 度值 ， 加上周 围像 元 的影响 ， 再 该像 元
积遥感影像 自动解译 的多层感知神经 网络模型 （ Ｐ—Ａ Ｎ） 并利用 下游滩区雷达卫 星遥感影像进 行 了模型训 练和测 ＭＬ Ｎ ， 试。研 究结果表 明 ， 利用 ＭＬ Ｐ—Ａ Ｎ进行雷达影像 自动解译获得 了良好结果 ， Ｎ 能为下游滩区防洪决策提供信息支持 。
多层感知机——精选推荐
多层感知机多层感知机多层感知机的基本知识使⽤多层感知机图像分类的从零开始的实现使⽤pytorch的简洁实现多层感知机的基本知识深度学习主要关注多层模型。
在这⾥，我们将以多层感知机（multilayer perceptron，MLP）为例，介绍多层神经⽹络的概念。
# 隐藏层下图展⽰了⼀个多层感知机的神经⽹络图，它含有⼀个隐藏层，该层中有5个隐藏单元。
# 表达公式具体来说，给定⼀个⼩批量样本X∈R n×d，其批量⼤⼩为n，输⼊个数为d。
假设多层感知机只有⼀个隐藏层，其中隐藏单元个数为h。
记隐藏层的输出（也称为隐藏层变量或隐藏变量）为H，有H∈R n×h。
因为隐藏层和输出层均是全连接层，可以设隐藏层的权重参数和偏差参数分别为W h∈R d×h和b h∈R1×h，输出层的权重和偏差参数分别为W o∈R h×q和b o∈R1×q。
我们先来看⼀种含单隐藏层的多层感知机的设计。
其输出O∈R n×q的计算为H=XW h+b h,O=HW o+b o,也就是将隐藏层的输出直接作为输出层的输⼊。
如果将以上两个式⼦联⽴起来，可以得到O=(XW h+b h)W o+b o=XW h W o+b h W o+b o.从联⽴后的式⼦可以看出，虽然神经⽹络引⼊了隐藏层，却依然等价于⼀个单层神经⽹络：其中输出层权重参数为W h W o，偏差参数为b h W o+b o。
不难发现，即便再添加更多的隐藏层，以上设计依然只能与仅含输出层的单层神经⽹络等价。
# 激活函数上述问题的根源在于全连接层只是对数据做仿射变换（affine transformation），⽽多个仿射变换的叠加仍然是⼀个仿射变换。
解决问题的⼀个⽅法是引⼊⾮线性变换，例如对隐藏变量使⽤按元素运算的⾮线性函数进⾏变换，然后再作为下⼀个全连接层的输⼊。
这个⾮线性函数被称为激活函数（activation function）。
深度神经网络的发展现状
深度神经网络的发展现状深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种具有多层神经元的人工神经网络，其结构与人类的神经系统相似。
近年来，随着计算机硬件与算法技术的不断进步，深度神经网络在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了广泛应用，成为了人工智能领域的热门技术之一。
本文将就深度神经网络的发展现状进行探讨。
1. 深度神经网络的基本结构深度神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成。
每个层都由若干个神经元构成，神经元之间的连接带有权重，且每个神经元都有一个激活函数，用于计算该神经元的输出值。
其中，输入层负责接收外部输入的数据，隐藏层则负责处理输入数据，提取数据中的特征，输出层则负责根据输入数据得到相应的输出结果。
2. 深度神经网络的训练方法深度神经网络的训练方法通常采用反向传播算法。
该算法通过计算网络输出值与实际结果之间的误差，然后按照一定的规则进行权重调整，从而不断完善网络的识别能力。
此外，还有很多针对深度神经网络的优化算法，如随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）、Adagrad、Adam等。
这些优化算法能够在保证深度神经网络训练效果的同时，加快训练速度。
3. 深度神经网络的应用领域深度神经网络在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了广泛应用，为人工智能技术的发展提供了有力的支持。
在图像识别领域，深度神经网络可以对图片进行快速、准确的分类和识别，例如识别车牌、人脸等。
在自然语言处理领域，深度神经网络可以用于自然语言的情感分析、机器翻译、语言模型建立等。
在语音识别领域，深度神经网络能够通过处理语音信号，将语音转化为文本，实现不同语言之间的互识。
4. 深度神经网络的发展趋势随着互联网的不断普及和数据的不断积累，深度神经网络将会在更多的领域得到应用。
而在深度神经网络本身的研究方面，还有一些重要问题需要解决：（1）更高效的训练算法：当前的训练算法还需要不断优化，使深度神经网络能够更加高效地学习和处理数据；（2）更深度的网络结构：随着网络深度的增加，网络模型的复杂度也会不断提高，需要解决网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题；（3）更好的可解释性：深度神经网络是一种“黑箱”模型，其内部运作的机制需要更好地解释和理解。
神经网络基本理论d
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神经网络简介
3 复兴期（1982-1986） 1982年，物理学家Hoppield提出了Hoppield神经网络模型， 该模型通过引入能量函数，实现了问题优化求解，1984年 他用此模型成功地解决了旅行商路径优化问题(TSP)。 在1986年，在Rumelhart和McCelland等出版《Parallel Distributed Processing》一书，提出了一种著名的多层 神经网络模型，即BP网络。该网络是迄今为止应用最普遍 的神经网络。
反馈网络：从输出层到输入层有反馈， 每一个神经元同时接收外来输入和来自其 它神经元的反馈输入，其中包括神经元输 出信号引回自身输入的自环反馈。
混合型网络：前向网络的同一层神经 元之间有互联的网络。
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神经网络的构成和分类
（2）从激发函数的类型上划分 高斯基函数神经网络、小波基函数神经网络、样条基函数神经网络等等 （3）从网络的学习方式上划分 ①有导师学习神经网络 为神经网络提供样本数据，对网络进行训练，使网络的输入输出关系逼 近样本数据的输入输出关系。 ②无导师学习神经网络 不为神经网络提供样本数据，学习过程中网络自动将输入数据的特征提 取出来。 （4）从学习算法上来划分： 基于BP算法的网络、基于Hebb算法的网络、基于竞争式学习算法的网络、 基于遗传算法的网络。
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神经网络简介
神经元具有如下功能：
(1) 兴奋与抑制：如果传入神经元的冲动经整和后使细胞膜
电位升高，超过动作电位的阈值时即为兴奋状态，产生神 经冲动，由轴突经神经末梢传出。如果传入神经元的冲动 经整和后使细胞膜电位降低，低于动作电位的阈值时即为 抑制状态，不产生神经冲动。
(2) 学习与遗忘：由于神经元结构的可塑性，突触的传递作