bp神經網路如何提取特徵

① 卷積神經網路的卷積層如何提取特徵

提取特徵不一定是分三層，覺得特徵值不夠好，可以增加卷積層。用於圖片識別只是一種，其根本理念是通過卷積神經網路提取特徵，圖片只是數據的一種，人臉識別根本也是一種圖片的比對，基本理念是對數據提取特徵進行學習。數據可以是圖片，聲音，視屏等等

② BP神經網路模型各個參數的選取問題

樣本變數不需要那麼多，因為神經網路的信息存儲能力有限，過多的樣本會造成一些有用的信息被丟棄。如果樣本數量過多，應增加隱層節點數或隱層數目，才能增強學習能力。

一、隱層數
一般認為，增加隱層數可以降低網路誤差（也有文獻認為不一定能有效降低），提高精度，但也使網路復雜化，從而增加了網路的訓練時間和出現「過擬合」的傾向。一般來講應設計神經網路應優先考慮3層網路（即有1個隱層）。一般地，靠增加隱層節點數來獲得較低的誤差，其訓練效果要比增加隱層數更容易實現。對於沒有隱層的神經網路模型，實際上就是一個線性或非線性（取決於輸出層採用線性或非線性轉換函數型式）回歸模型。因此，一般認為，應將不含隱層的網路模型歸入回歸分析中，技術已很成熟，沒有必要在神經網路理論中再討論之。
二、隱層節點數
在BP 網路中，隱層節點數的選擇非常重要，它不僅對建立的神經網路模型的性能影響很大，而且是訓練時出現「過擬合」的直接原因，但是目前理論上還沒有一種科學的和普遍的確定方法。 目前多數文獻中提出的確定隱層節點數的計算公式都是針對訓練樣本任意多的情況，而且多數是針對最不利的情況，一般工程實踐中很難滿足，不宜採用。事實上，各種計算公式得到的隱層節點數有時相差幾倍甚至上百倍。為盡可能避免訓練時出現「過擬合」現象，保證足夠高的網路性能和泛化能力，確定隱層節點數的最基本原則是：在滿足精度要求的前提下取盡可能緊湊的結構，即取盡可能少的隱層節點數。研究表明，隱層節點數不僅與輸入/輸出層的節點數有關，更與需解決的問題的復雜程度和轉換函數的型式以及樣本數據的特性等因素有關。

③ 機器學習神經網路特徵提取方法有哪些

這個得看你要解決什麼問題了啊~是語音還是圖像還是什麼別的。一般圖像中，或者語音轉成語譜圖之後，cnn可以替代特徵提取。

④ 卷積神經網路每層提取的特徵是什麼樣的

卷積神經網路是一個多層的神經網路，每層由多個二維平面組成，而每個平面由多個獨立神經元組成。

圖：卷積神經網路的概念示範：輸入圖像通過和三個可訓練的濾波器和可加偏置進行卷積，濾波過程如圖一，卷積後在C1層產生三個特徵映射圖，然後特徵映射圖中每組的四個像素再進行求和，加權值，加偏置，通過一個Sigmoid函數得到三個S2層的特徵映射圖。這些映射圖再進過濾波得到C3層。這個層級結構再和S2一樣產生S4。最終，這些像素值被光柵化，並連接成一個向量輸入到傳統的神經網路，得到輸出。

一般地，C層為特徵提取層，每個神經元的輸入與前一層的局部感受野相連，並提取該局部的特徵，一旦該局部特徵被提取後，它與其他特徵間的位置關系也隨之確定下來；S層是特徵映射層，網路的每個計算層由多個特徵映射組成，每個特徵映射為一個平面，平面上所有神經元的權值相等。特徵映射結構採用影響函數核小的sigmoid函數作為卷積網路的激活函數，使得特徵映射具有位移不變性。

此外，由於一個映射面上的神經元共享權值，因而減少了網路自由參數的個數，降低了網路參數選擇的復雜度。卷積神經網路中的每一個特徵提取層（C-層）都緊跟著一個用來求局部平均與二次提取的計算層（S-層），這種特有的兩次特徵提取結構使網路在識別時對輸入樣本有較高的畸變容忍能力。

⑤ 為什麼淺層神經網路提取特徵的能力不強

BP神經網路、離散Hopfield網路、LVQ神經網路等等都可以。

1. BP（Back Propagation）神經網路是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路，是目前應用最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。BP神經網路模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hidden layer)和輸出層(output layer)。

2. 2.Hopfiled神經網路是一種遞歸神經網路，由約翰·霍普菲爾德在1982年發明。Hopfield網路是一種結合存儲系統和二元系統的神經網路。它保證了向局部極小的收斂，但收斂到錯誤的局部極小值（local minimum），而非全局極小（global minimum）的情況也可能發生。Hopfiled網路也提供了模擬人類記憶的模型。

3. 3.LVQ神經網路由三層組成，即輸入層、隱含層和輸出層，網路在輸入層與隱含層間為完全連接，而在隱含層與輸出層間為部分連接，每個輸出層神經元與隱含層神經元的不同組相連接。隱含層和輸出層神經元之間的連接權值固定為1。輸入層和隱含層神經元間連接的權值建立參考矢量的分量（對每個隱含神經元指定一個參考矢量）。在網路訓練過程中，這些權值被修改。隱含層神經元（又稱為Kohnen神經元）和輸出神經元都具有二進制輸出值。當某個輸入模式被送至網路時，參考矢量最接近輸入模式的隱含神經元因獲得激發而贏得競爭，因而允許它產生一個「1」，而其它隱含層神經元都被迫產生「0」。與包含獲勝神經元的隱含層神經元組相連接的輸出神經元也發出「1」，而其它輸出神經元均發出「0」。產生「1」的輸出神經元給出輸入模式的類，由此可見，每個輸出神經元被用於表示不同的類。
   

⑥ 訓練模型 如何提取特徵

特徵是在模型中的中間層，有些需要手動提取，而神經網路可以自動提取

⑦ Matlab構建BP神經網路提取數字圖像邊緣

在加工每一針前根據設定軌跡、運動參數、物料材質、當前加工位置等先用BP神經網路得到加工點粗略的變形量,對加工軌跡進行預補償。加工時動態採集加工點的局部圖像,經數字圖像處理得到加工點實際坐標與設定坐標的偏差值,一方面將所得值作為神經網路的輸出樣本,結合相關參數對神經網路進行在線培訓,另一方面將此偏差值與加工點設定坐標之和(即加工點實際坐標)用神經網路的輸出進行預補償,求出其與針頭實際位置的差值作為PID控制器的輸入,從而提高控制系統的動態特性,實現快速精確絎縫的自動化加工。

⑧ 神經網路需要特徵提取嗎

需要，如果不做特徵提取會影響神經網路判斷的正確性。

⑨ 神經網路訓練matlab程序詳解 特徵提取還是什麼的 我看不懂了

這是BP神經網路的特徵維和樣本輸入建立關系；
1 for hh=1:30
p((hh-1)*30+1:(hh-1)*30+30,pcolum+1)=p1(hh,1:30);
end
//總共有pcolum個樣本，每個樣本有30維特徵值；依次循環送入記錄特徵值的矩陣p中，
2 switch pcolum 用於把樣本的值送入教師矩陣t中；樣本按0～49順序輸入；對應5組0～9，比方第一個case中告訴t在0～49中那些屬於「數字0」；
總的來說t值對應不同的p取1～9

也就是說這段程序的中心目的是把p( 特徵維,pcolum)與對應的輸出t（pcolum）對應起來，之後再把p和t送入BP網路中訓練

主要看你p1是怎麼來的；估計是把原始手寫體分成粗網格；即p1是一個30×30的矩陣，p是一個900×50的矩陣；其列為輸入的50個手寫體；行為900個網格的值；
for hh=1:30
p((hh-1)*30+1:(hh-1)*30+30,pcolum+1)=p1(hh,1:30);
end
這段程序其實就是把2維的p1放入到p的一行裡面去；把30×30的矩陣換成900×1
的形式。
你去搜索下 粗網格/BP神經 ，具體看你前面的p1是怎麼來的；可能你這30×30的矩陣就是30×30大小的手寫體二值化圖像每個像素上的值

⑩ 哪些神經網路可以用在圖像特徵提取上

BP神經網路、離散Hopfield網路、LVQ神經網路等等都可以。

1.BP（Back Propagation）神經網路是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路，是目前應用最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。BP神經網路模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hidden layer)和輸出層(output layer)。
2.Hopfiled神經網路是一種遞歸神經網路，由約翰·霍普菲爾德在1982年發明。Hopfield網路是一種結合存儲系統和二元系統的神經網路。它保證了向局部極小的收斂，但收斂到錯誤的局部極小值（local minimum），而非全局極小（global minimum）的情況也可能發生。Hopfiled網路也提供了模擬人類記憶的模型。
3.LVQ神經網路由三層組成，即輸入層、隱含層和輸出層，網路在輸入層與隱含層間為完全連接，而在隱含層與輸出層間為部分連接，每個輸出層神經元與隱含層神經元的不同組相連接。隱含層和輸出層神經元之間的連接權值固定為1。輸入層和隱含層神經元間連接的權值建立參考矢量的分量（對每個隱含神經元指定一個參考矢量）。在網路訓練過程中，這些權值被修改。隱含層神經元（又稱為Kohnen神經元）和輸出神經元都具有二進制輸出值。當某個輸入模式被送至網路時，參考矢量最接近輸入模式的隱含神經元因獲得激發而贏得競爭，因而允許它產生一個「1」，而其它隱含層神經元都被迫產生「0」。與包含獲勝神經元的隱含層神經元組相連接的輸出神經元也發出「1」，而其它輸出神經元均發出「0」。產生「1」的輸出神經元給出輸入模式的類，由此可見，每個輸出神經元被用於表示不同的類。