BP神经网络及深度学习研究 - 综述
神经网络的综述
1.绪论 (3)1.1 神经网络的提出与发展 (3)1.2神经网络的定义 (3)1.3神经网络的发展历程 (4)1.4 神经网络研究的意义 (6)2.BP神经网络 (7)2.1 BP神经网络介绍 (7)2.2 BP算法的研究现状 (7)2.3 BP网络的应用 (8)2.4基本结构与学习算法 (8)2.5 动作过程 (11)2.6 主要特点及参数优选 (13)3.BP网络在复合材料研究中的应用 (15)3.1 材料设计 (15)3.2 性能预测 (16)2．4损伤检测和预测 (17)2.5 结论 (17)致谢： (18)BP神经网络综述摘要：本文阐述了人工神经网络和神经网络控制的基本概念特点以及两者之间的关系，讨论了人工神经网络的两个主要研究方向神经网络的VC 维计算和神经网络的数据挖掘，着重介绍了人工神经网络的工作原理和神经网络控制技术的应用首先介绍了神经网络的发展历程，随后对BP神经网络的学习方法分为了导师知识学习训练和模式识别决策，并重点分析了导师知识学习训练的网络结构和学习算法，最后介绍了BP神经网络在性能预测中的应用。
关键词：人工神经网络；神经网络控制；应用；维；数据挖掘Abstract:It expounds the basic concepts, characteristics of the artificial neural network and neural network control and the relationship between them.It discusses two aspects: the Vapnik-Chervonenkis dimension calculation and the data mining in neural nets.And the basic principle of artificial neural networks and applications of neural network control technology are emphatically introduced. Key words:Artificial Neural Networks; Neural Network Control;this paper introduces the developing process of neural networks, and then it divides the learning methods of BP neural network into a inst ructor knowledge learning training and pattern recognition decisions, and focus on analysis of the network structure and learning algorith m of knowledge and learning mentors training .And finally it introduc es the applications of BP neural network in performance prediction.Application;Vapnik-Chervonenkis Mimension;Data Mining1.绪1.1 神经网络的提出与发展系统的复杂性与所要求的精确性之间存在尖锐的矛盾。
BP神经网络概述
BP神经网络概述BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接收外界输入的数据，隐藏层对输入层的信息进行处理和转化，输出层输出最终的结果。
网络的每一个节点称为神经元，神经元之间的连接具有不同的权值，通过权值的调整和激活函数的作用，网络可以学习到输入和输出之间的关系。
BP神经网络的学习过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。
前向传播时，输入数据通过输入层向前传递到隐藏层和输出层，计算出网络的输出结果；然后通过与实际结果比较，计算误差函数。
反向传播时，根据误差函数，从输出层开始逆向调整权值和偏置，通过梯度下降算法更新权值，使得误差最小化，从而实现网络的学习和调整。
BP神经网络通过多次迭代学习，不断调整权值和偏置，逐渐提高网络的性能。
学习率是调整权值和偏置的重要参数，过大或过小的学习率都会导致学习过程不稳定。
此外，网络的结构、激活函数的选择、错误函数的定义等也会影响网络的学习效果。
BP神经网络在各个领域都有广泛的应用。
在模式识别中，BP神经网络可以从大量的样本中学习特征，实现目标检测、人脸识别、手写识别等任务。
在数据挖掘中，BP神经网络可以通过对历史数据的学习，预测未来的趋势和模式，用于市场预测、股票分析等。
在预测分析中，BP神经网络可以根据历史数据，预测未来的房价、气温、销售额等。
综上所述，BP神经网络是一种强大的人工神经网络模型，具有非线性逼近能力和学习能力，广泛应用于模式识别、数据挖掘、预测分析等领域。
尽管有一些缺点，但随着技术的发展，BP神经网络仍然是一种非常有潜力和应用价值的模型。
BP神经网络
i=1,2,…,n,n+1
(1-22)
其中，η称为权重变化率，0<η≤1 在式(1—22)中，η的取值不能太大．如果1取 值太大则会影响wi (t)的稳定；的取值也不能 太小，太小则会使Wi (t)的求取过程收敛速度 太慢。
当实际输出和期望值d相同时有：
W i (t+1)=W i (t)
6．转到第2点，一直执行到一切样本均稳定 为止。 从上面式(1—14)可知，感知器实质是一个 分类器，它的这种分类是和二值逻辑相应的。 因此，感知器可以用于实现逻辑函数。下面 对感知器实现逻辑函数的情况作一些介绍。 例：用感知器实现逻辑函数X1 VX2 的真值：
பைடு நூலகம்
为了能实现梯度算法，故把神经元的激发函 数改为可微分函数，例如Sigmoid函数， 非对称Sigmoid函数为f(X)=1/(1+e-x ),对 称Sigmoid函数f(X)=(1-e-x )/(1+e-x )； 而不采用式(1—13)的阶跃函数。 对于给定的样本集Xi (i＝1，2，，n)，梯 度法的目的是寻找权系数W* ，使得 f[W*. Xi ]与期望输出Yi尽可能接近。 设误差e采用下式表示： (1-25)
(1-31)
在上式(1—30)，式(1—31)中，μ 是权重变 化率，它视情况不同而取值不同，一般取01之间的小数。
很明显，梯度法比原来感知器的学习算法进 了一大步。其关键在于两点： 1．神经元的传递函数采用连续的s型函数， 而不是阶跃函数； 2．对权系数的修改采用误差的梯度去控制， 而不是采用误差去控制。故而有更好的动态 特能，即加强了收敛进程。 但是梯度法对于实际学习来说，仍然是感觉 太慢；所以，这种算法仍然是不理想的。
在这里，并不要求过于严格去争论和区分算 法和模型两者的有关异同。感知机学习算法 是一种单层网络的学习算法。在多层网络 中．它只能改变最后权系数。因此， 感知机 学习算法不能用于多层神经网络的学习。 1986年，Rumelhart提出了反向传播学习 算法，即BP(backpropagation)算法。这 种算法可以对网络中各层的权系数进行修正， 故适用于多层网络的学习。BP算法是目前最 广泛用的神经网络学习算法之一，在自动控 制中是最有用的学习算法。
深度学习研究综述
深度学习研究综述深度学习（deeplearning）是一种受到广泛关注的机器学习方法，它通过人工神经网络将动态模型与计算能力结合起来，从而实现对图像、语音、文本等复杂信息的处理。
随着大数据时代的到来，深度学习应用的范围已经迅速拓展，成为了研究人工智能的核心技术。
本文将对目前深度学习的发展趋势及其在不同领域的应用情况进行一系列探讨与汇总，以便预测其在未来的发展方向，为有关研究者及开发者提供参考。
深度学习的发展历程虽然目前的深度学习技术表现出了惊人的能力，其实早在二十世纪八十年代，深度学习就开始陆续出现了。
在当时，诸如维克多雷德福斯（Victor Levfos）、马拉库斯哈根（Marques Hagens）、谢尔盖勒索夫（Sergey LeSoiff）以及其他半个多世纪前出生的模式识别专家，就曾尝试用深度学习技术来解决机器视觉问题。
由于当时电脑处理能力有限，他们的尝试暂时没有取得重大突破，深度学习发展仍显得缓慢。
经过了几十年的发展，一系列新的进展使得深度学习的发展非常迅速，从2010年开始，深度学习技术已经在世界范围内大获成功，在计算机视觉，语音识别和自然语言处理等领域都取得了巨大的进步。
2013年，由于 Geoffrey Hinton权威科学家的共同努力，深度学习的性能突破重重困境，取得了最为惊人的成果，成为AI领域最热门的研究方向。
在科学界，深度学习技术也得到了普遍关注，并在国际期刊上发表了大量论文，例如Nature、Science、Frontiers in Computational Neuroscience、IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems以及Journal of Machine Learning Research等。
同时，深度学习相关的研究机构也涌现，比如OpenAI、Google Brain、DeepMind、Element AI以及Facebook AI Research等，致力于将深度学习技术运用到各种不同领域。
深度学习技术综述
龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 深度学习技术综述 作者：周晟颐 来源：《科技传播》2018年第20期
摘 要 随着人工智能的不断发展和广泛应用，深度学习技术目前受到了业界的高度重视。文章将对深度学习技术的发展历史、常用算法及典型应用场景进行简要介绍。
关键词 深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；语音识别；自然语言处理 中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）221-0116-03 2016年，AlphaGo的横空出世掀起了人工智能发展和应用的浪潮，其底层所使用的深度学习算法也受到了业界的广泛关注。深度学习算法通过计算机的方法对人类大脑神经元的思考过程进行模拟，进而实现计算机自动学习数据特征，完成复杂数据分析任务的功能。近几年，以深度学习为算法基础的人工智能产品层出不穷，为我们的工作和生活带来了许多的便利。文章通过文献调研的方法，对深度学习的发展历史、常见算法及应用场景进行简要概述，旨在帮助大家对深度学习的相关概念有所了解与掌握。
1 深度学习发展历史 深度学习算法属于机器学习范畴。机器学习是人工智能应用的重要分支之一，是通过算法提取数据隐藏特征，进而实现数据分类及回归，以完成智能识别及预测等功能。机器学习算法的发展历史根据不同人的理解有着不同的划分方法，文章引用余凯、贾磊等人的历史阶段划分方法，将整个机器学习算法的发展大概划分为两个阶段，第一个阶段为浅层学习（shallow learning）阶段，第二个阶段为深度学习（deep learning）阶段。下面对这两个阶段的发展成果进行简要的介绍。
1.1 浅层学习阶段 利用计算机来模拟人脑思考过程的算法最早起源于MCP人工神经元模型，其算法思想诞生于1943年，由神经科学家麦卡洛克（W.S.McCilloch）和数学家皮兹（W.Pitts）共同提出。MCP的算法的主要思想为对输入的数据进行加权求和及非线性函数激活操作，旨在拟合数据的内部规律。1958年，由Rosenblatt发明的感知器算法（perceptron）将MCP的算法思想具体化，应用到了数据分类问题之中，进而引起了第一次神经网络发展的热潮。但好景不长，感知器后来被证明只能处理线性分类问题，应用范围局限，人工神经网络的研究也就此陷入了长达20年的停滞状态。
深度学习国内研究综述
深度学习国内研究综述深度学习国内研究综述近年来，深度学习作为一项前沿的人工智能技术，在国内得到了快速的发展和广泛应用。
深度学习通过模拟神经网络的方式，实现了对大规模数据的处理和分析，取得了许多令人瞩目的成果。
本文将综述国内深度学习领域的研究现状和发展趋势。
首先，我们看到在计算机视觉领域，深度学习在目标检测、图像识别和人脸识别等任务中展现出了强大的性能。
例如，国内的学者们基于深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）提出了一系列优秀的目标检测算法，包括R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN。
这些算法能够高效地实现目标的位置定位和类别识别，极大地推动了计算机视觉技术的发展。
在图像识别方面，以ResNet为代表的深度残差网络（Deep Residual Network）在国内研究中取得了显著的突破。
这一网络结构通过引入残差学习的方式，解决了深层网络训练中的梯度消失和信息丢失问题，使得网络的深度能够进一步增加，提高了图像识别的准确性。
此外，人脸识别领域的研究也取得重要进展，例如国内的学者提出的FaceNet、DeepFace和VGGFace等深度学习模型，能够实现高精度的人脸识别和特征提取。
在自然语言处理领域，深度学习也取得了许多突破。
国内的学者们基于循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）等模型，提出了一系列有效的自然语言处理方法。
例如，中文分词、词性标注和命名实体识别等任务中，利用深度学习方法取得了较高的准确率和鲁棒性。
此外，基于注意力机制（Attention Mechanism）的模型也在机器翻译等任务中取得重要进展。
这些深度学习模型能够通过学习输入序列的特征和上下文信息，实现对自然语言的理解和生成。
在推荐系统和广告推荐领域，深度学习也有很多成功的应用。
深度学习研究综述
深度学习研究综述引言：深度学习是一种机器学习的方法，它模仿了人类大脑的工作方式，通过多层神经网络来学习和理解数据。
深度学习在许多领域中都取得了巨大的成功，包括计算机视觉、自然语言处理和语音识别。
本综述将概述深度学习的起源、发展和应用，并提出一些未来的研究方向。
一、深度学习的起源和发展深度学习最早可以追溯到20世纪80年代，当时的研究人员开始对多层神经网络进行研究。
然而，由于计算资源的限制和算法的不成熟，深度学习并没有得到广泛的应用。
进入21世纪后，随着计算机性能的提高和大数据的普及，深度学习开始迎来了新的发展机遇。
2024年，谷歌研究员Geoffrey Hinton等人提出了一种称为“深度信念网络”的算法，这是深度学习在实际应用中取得突破的重要一步。
随后，一系列针对深度学习算法的改进被提出，包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。
二、深度学习的应用领域1. 计算机视觉：深度学习在计算机视觉领域取得了显著的成果。
通过对大量的图像数据进行训练，深度学习可以实现图像分类、目标检测和图像生成等任务。
例如，谷歌的AlphaGo利用深度学习技术在围棋比赛中战胜了人类世界冠军。
2. 自然语言处理：深度学习在自然语言处理领域也有很大的应用潜力。
通过对大量的文本数据进行训练，深度学习可以实现机器翻译、文本分类和情感分析等任务。
例如，谷歌的语音助手Google Assistant就是通过深度学习实现自然语言理解和生成。
3. 语音识别：深度学习在语音识别领域也发挥了重要作用。
通过对大量的语音数据进行训练，深度学习可以实现准确的语音识别和语音合成。
例如，苹果的语音助手Siri就是通过深度学习实现语音交互。
三、深度学习的未来研究方向1.提高模型的鲁棒性和泛化能力：目前的深度学习模型往往对输入的扰动非常敏感，对于未见过的样本也很难进行准确的预测。
未来的研究应该致力于开发更鲁棒的深度学习模型，以应对各种挑战。
2.解决数据稀缺和标注困难的问题：深度学习需要大量的数据进行训练，但在许多领域中，数据往往是稀缺的或者难以标注的。
BP神经网络
BP神经网络在函数逼近中的实现1.1 概述BP神经网络是目前人工神经网络模式中最具代表性,应用得最广泛的一种模型,具有自学习、自组织、自适应和很强的非线性映射能力,可以以任意精度逼近任意连续函数.近年来,为了解决BP网络收敛速度慢,训练时间长等不足,提出了许多改进算法.然而,在针对实际问题的BP网络建模过程中,选择多少层网络,每层多少个神经元节点,选择何种传递函数等,均无可行的理论指导,只能通过大量的实验计算获得.MATLAB中的神经网络工具箱(Neural NetworkToolbox,简称NNbox),为解决这一问题提供了便利的条件.神经网络工具箱功能十分完善,提供了各种MATLAB函数,包括神经网络的建立、训练和仿真等函数,以及各种改进训练算法函数,用户可以很方便地进行神经网络的设计和仿真,也可以在MATLAB源文件的基础上进行适当修改,形成自己的工具包以满足实际需要。
此项课题主要是针对MATLAB软件对BP神经网络的各种算法的编程，将神经网络算法应用于函数逼近和样本含量估计问题中，并分析比较相关参数对算法运行结果的影响。
人工神经网络（Artificial Neural Networks，NN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学系统。
神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。
神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关，是一门新兴的边缘交叉学科。
神经网络具有非线性自适应的信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉的缺陷，因而在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。
BP神经网络概述
BP 神经网络概述
1 BP 神经网络概述
BP 神经网络是一类基于误差逆向传播(BackPropagation, 简称BP) 算法的多层前馈神经网络，BP 算法是迄今最成功的神经网络学习算法。
现实任务中使用神经网络时，大多是在使用BP 算法进行训练。
值得指出的是，BP 算法不仅可用于多层前馈神经网络，还可以用于其他类型的神经网络，例如
训练递归神经网络。
但我们通常说“BP网络”时，一般是指用BP 算法训练的多层前馈神经网络。
2 神经网络的前馈过程
神经网络结构示意图
上述过程，即为该神经网络的前馈(forward propagation) 过程，前馈过程也非常容易理解，符合人正常的逻辑，具体的矩阵计算表达如
3 逆向误差传播(BP 过程)。
神经网络学习之BP神经网络
神经网络学习之 BP神经网络/u013007900/article/details/50118945目录第一章概述第二章BP算法的基本思想第三章BP网络特性分析3.1 BP网络的拓扑结构 (4)3.2 BP网络的传递函数 (5)3.3 BP网络的学习算法 (6)第四章BP网络的训练分解4.1前向传输（Feed-Forward前向反馈） (8)4.2逆向反馈（Backpropagation） (9)4.3 训练终止条件 (10)第五章BP网络运行的具体流程 (10)5.1网络结构 (10)5.2变量定义 (10)5.3误差函数： (11)第六章BP网络的设计 (14)6.1 网络的层数 (14)6.2 隐层神经元的个数 (15)6.3 初始权值的选取 (15)6.4 学习速率 (15)BP网络的局限性 (15)BP网络的改进 (16)第一章概述神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature 上的论文Learning representations by back-propagating errors。
BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
第二章BP算法的基本思想多层感知器在如何获取隐层的权值的问题上遇到了瓶颈。
既然我们无法直接得到隐层的权值，能否先通过输出层得到输出结果和期望输出的误差来间接调整隐层的权值呢？BP算法就是采用这样的思想设计出来的算法，它的基本思想是,学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
•正向传播时，输入样本从输入层传入,经各隐层逐层处理后,传向输出层。
若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符,则转入误差的反向传播阶段。