神经网络入门教程,现代神经网络教程

我见过的最脑残也是最好懂的人工神经网络算法教程

你要的这份文档，原名为《用平常语言介绍神经网络》(NeuralNetworksinPlainEnglish)，有人翻译过来，做成文档供大家学习。

人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。

每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activationfunction）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。

网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

有没有好理解的关于神经网络的书推荐

文案狗。

如果你有通信电子背景，SimonHaykin的NeuralNetworksandLearningMachines绝对值得一读，这本书从维纳滤波、卡尔曼滤波讲到神经网络，涵盖了所有主流的机器学习方法（SVM、PCA/ICA、RBF，SOM都是神经网络，好吧），对于人类故意创造的数据（雷达、电报），这些算法够了，但大数据不是人类故意产生的，你还需要学习基于统计的方法（按照马毅的说法，五六十年前不被重视的算法现在反而吃香，那时大家关注的都是香农、维纳等大V们，统计学家是靠转发这些大V拉粉丝的，偶尔也会怀念Bayesian）。

如果你有统计数学背景，并且认为hinton的dbn能代表神经网络的话（我反对，神经网络的world太bigger了），推荐先把李航老师的《统计学习方法》看完，然后直接读Hinton那一帮人的paper。

如果GMM，HMM，GHMM，boltzmann，SparseCoding看不懂，就读源代码吧，别哭肯定是matlab用的神经网络设计了，通俗易懂，很多实例！！

戴葵翻译的美国经典神经网络《神经网络设计》

大佬们，如果用神经网络去解决水质检测的项目，用Python还是matlab好点?

题主你提到用【神经网络】解决【水质检测项目】，用【Python】还是【Matlab】。我对【水质检测】不了解，但猜测是跟【数据分析/挖掘/建模】相关的项目。

Python是时下最热门【数据分析/挖掘】的工具，其丰富的库资源可以供你调用各式各样的【算法】，包括【神经网络】。

再加上Python简单易学好上手，遍地都是免费的学习资料，这就可以让大家可以轻松实现一些【机器学习/深度学习的算法】。

另外补充一下，MATLAB几乎是一个快被工业界淘汰的工具，大概只有学校里面才会使用吧。你打开招聘网站搜索一下就知道Python比MATLAB火热得多。

最后再给题主推荐一些书籍和网站吧~1Python1.1 廖雪峰Python教程，被誉为Python教父的男人，这个教程非常之经典，也很全面。

网页链接1.2知乎大佬的Python教程，专为小白设计，适合没有编程基础和计算机基础的人群。网页链接1.3Python编程：从入门到实践。

这本书也是新手的福利，讲解很细致，后面还会教大家怎么用Python实现一个游戏项目——飞机大战，成就感慢慢。

网页链接2神经网络2.1神经网络是机器学习和深度学习的交叉点，深入神经网络之前最好先学一点高等数学和线性代数，这里推荐MIT的公开课网页链接和3Blue1Brown的视频网页链接2.2有了数学方便的基础后理解神经网络就容易很多了，吴恩达的机器学习很适合入门。

网页链接2.3看完机器学习再看深度学习的神经网络的话，很容易就能学会了。深度学习推荐这个课程网页链接。

什么神经网络训练学习？学习有哪几种方式？

BP神经网络的原理的BP什么意思

人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（ErrorBack-Prooaeation），简称为BP网络。

在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《ParallelDistributedProcessing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。

多层感知网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络。

典型的多层感知网络是三层、前馈的阶层网络（图4.1），即：输入层、隐含层（也称中间层）、输出层，具体如下：图4.1三层BP网络结构（1）输入层输入层是网络与外部交互的接口。

一般输入层只是输入矢量的存储层，它并不对输入矢量作任何加工和处理。输入层的神经元数目可以根据需要求解的问题和数据表示的方式来确定。

一般而言，如果输入矢量为图像，则输入层的神经元数目可以为图像的像素数，也可以是经过处理后的图像特征数。

（2）隐含层1989年，RobertHechtNielsno证明了对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用一个隐层的BP网络来逼近，因而一个三层的BP网络可以完成任意的n维到m维的映射。

增加隐含层数虽然可以更进一步的降低误差、提高精度，但是也使网络复杂化，从而增加了网络权值的训练时间。

误差精度的提高也可以通过增加隐含层中的神经元数目来实现，其训练效果也比增加隐含层数更容易观察和调整，所以一般情况应优先考虑增加隐含层的神经元个数，再根据具体情况选择合适的隐含层数。

（3）输出层输出层输出网络训练的结果矢量，输出矢量的维数应根据具体的应用要求来设计，在设计时，应尽可能减少系统的规模，使系统的复杂性减少。

如果网络用作识别器，则识别的类别神经元接近1，而其它神经元输出接近0。

以上三层网络的相邻层之间的各神经元实现全连接，即下一层的每一个神经元与上一层的每个神经元都实现全连接，而且每层各神经元之间无连接，连接强度构成网络的权值矩阵W。

BP网络是以一种有教师示教的方式进行学习的。首先由教师对每一种输入模式设定一个期望输出值。然后对网络输入实际的学习记忆模式，并由输入层经中间层向输出层传播（称为“模式顺传播”）。

实际输出与期望输出的差即是误差。按照误差平方最小这一规则，由输出层往中间层逐层修正连接权值，此过程称为“误差逆传播”（陈正昌，2005）。

所以误差逆传播神经网络也简称BP（BackPropagation）网。随着“模式顺传播”和“误差逆传播”过程的交替反复进行。

网络的实际输出逐渐向各自所对应的期望输出逼近，网络对输入模式的响应的正确率也不断上升。通过此学习过程，确定下各层间的连接权值后。

典型三层BP神经网络学习及程序运行过程如下（标志渊，2006）：（1）首先，对各符号的形式及意义进行说明：网络输入向量Pk=（a1，a2，...，an）；网络目标向量Tk=（y1，y2，...，yn）；中间层单元输入向量Sk=（s1，s2，...，sp），输出向量Bk=（b1，b2，...，bp）；输出层单元输入向量Lk=（l1，l2，...，lq），输出向量Ck=（c1，c2，...，cq）；输入层至中间层的连接权wij，i=1，2，...，n，j=1，2，...p；中间层至输出层的连接权vjt，j=1，2，...，p，t=1，2，...，p；中间层各单元的输出阈值θj，j=1，2，...，p；输出层各单元的输出阈值γj，j=1，2，...，p；参数k=1，2，...，m。

（2）初始化。给每个连接权值wij、vjt、阈值θj与γj赋予区间（-1，1）内的随机值。（3）随机选取一组输入和目标样本提供给网络。

（4）用输入样本、连接权wij和阈值θj计算中间层各单元的输入sj，然后用sj通过传递函数计算中间层各单元的输出bj。

基坑降水工程的环境效应与评价方法bj=f（sj）j=1，2，...，p（4.5）（5）利用中间层的输出bj、连接权vjt和阈值γt计算输出层各单元的输出Lt，然后通过传递函数计算输出层各单元的响应Ct。

基坑降水工程的环境效应与评价方法Ct=f（Lt）t=1，2，...，q（4.7）（6）利用网络目标向量，网络的实际输出Ct，计算输出层的各单元一般化误差。

基坑降水工程的环境效应与评价方法（7）利用连接权vjt、输出层的一般化误差dt和中间层的输出bj计算中间层各单元的一般化误差。

基坑降水工程的环境效应与评价方法（8）利用输出层各单元的一般化误差与中间层各单元的输出bj来修正连接权vjt和阈值γt。

基坑降水工程的环境效应与评价方法（9）利用中间层各单元的一般化误差，输入层各单元的输入Pk=（a1，a2，...，an）来修正连接权wij和阈值θj。

基坑降水工程的环境效应与评价方法（10）随机选取下一个学习样本向量提供给网络，返回到步骤（3），直到m个训练样本训练完毕。

（11）重新从m个学习样本中随机选取一组输入和目标样本，返回步骤（3），直到网路全局误差E小于预先设定的一个极小值，即网络收敛。如果学习次数大于预先设定的值，网络就无法收敛。（12）学习结束。

可以看出，在以上学习步骤中，（8）、（9）步为网络误差的“逆传播过程”，（10）、（11）步则用于完成训练和收敛过程。通常，经过训练的网络还应该进行性能测试。

测试的方法就是选择测试样本向量，将其提供给网络，检验网络对其分类的正确性。测试样本向量中应该包含今后网络应用过程中可能遇到的主要典型模式（宋大奇，2006）。

这些样本可以直接测取得到，也可以通过仿真得到，在样本数据较少或者较难得到时，也可以通过对学习样本加上适当的噪声或按照一定规则插值得到。

为了更好地验证网络的泛化能力，一个良好的测试样本集中不应该包含和学习样本完全相同的模式（董军，2007）。

适合初学者的神经网络和遗传算法资料

遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。

每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合。

韩力群老师有一本书叫人工神经网络教程，上面把神经网络介绍得非常清楚，遗传算法也有讲解。附件是一个基于matlab的案例教程，非常有参考价值。

如何训练一个简单的分类卷积神经网络

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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。