⑴ 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。
⑵ 如何利用卷積神經網路提取圖像特徵
卷積神經網路有以下幾種應用可供研究： 1、基於卷積網路的形狀識別 物體的形狀是人的視覺系統分析和識別物體的基礎，幾何形狀是物體的本質特徵的表現，並具有平移、縮放和旋轉不變等特點，所以在模式識別領域，對於形狀的分析和識別具有十分重要的意義，而二維圖像作為三維圖像的特例以及組成部分，因此二維圖像的識別是三維圖像識別的基礎。 2、基於卷積網路的人臉檢測 卷積神經網路與傳統的人臉檢測方法不同，它是通過直接作用於輸入樣本，用樣本來訓練網路並最終實現檢測任務的。它是非參數型的人臉檢測方法，可以省去傳統方法中建模、參數估計以及參數檢驗、重建模型等的一系列復雜過程。本文針對圖像中任意大小、位置、姿勢、方向、膚色、面部表情和光照條件的人臉。 3、文字識別系統 在經典的模式識別中，一般是事先提取特徵。提取諸多特徵後，要對這些特徵進行相關性分析，找到最能代表字元的特徵，去掉對分類無關和自相關的特徵。然而，這些特徵的提取太過依賴人的經驗和主觀意識，提取到的特徵的不同對分類性能影響很大，甚至提取的特徵的順序也會影響最後的分類性能。同時，圖像預處理的好壞也會影響到提取的特徵。
⑶ 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。
⑷ 卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN)——更有效率地提取特徵
卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN)——更有效率地提取特徵
圖像識別問題本質上就是分類問題，比如我們要區分貓和狗，那麼我們就需要構建一個模型，將照片丟進去後，模型能輸出貓或者狗的概率有多大。在做圖像識別時首要的就是要提取圖片的特徵，那麼如何提取圖片的特徵呢？前面講到了前向全連接網路，我們可以嘗試用前向全連接網路提取。假設圖片的像素是100*100，如果如片是彩色的，每個像素都有RGB三種顏色的數值。因此，一張圖片是有一個三維向量構成的，一維是長100，一維是寬100，還有一維是R、G、B 3個通道（channels）。把這個三維向量拉直作為一個一維向量，長度就是100*100*3。
我們在區分一張圖片時，我們觀察的往往是圖片的局部的、最重要的特徵。 比如圖片上是一隻鳥，我們可能通過嘴巴、眼睛、爪子等就可以判斷出是一隻鳥了。因此，輸入層的每一個神經元沒有必要看圖片的全局，只需要看一個局部就行了。
在兩張不同的圖片上，同一個特徵區域可能處於不同位置。 比如鳥嘴的局部特徵區域在下面這兩張圖上就處在不同的位置上。那麼如何才能讓兩個不同的神經元在看到這兩個不同的感受野時，能產生一致的特徵值呢？
對上面的內容進行一個總結：
（1）我們設置一個局部感受野，假設感受野的大小為W*H*C，其中W表示感受野的寬度，H表示感受野的高度，C表示感受野的通道數。那麼對應的神經元的參數的個數就為：W*H*C個權值加1個偏置。在卷積神經網路中，我們稱這樣一個神經元為一個 濾波器（filter） 。
（3）我們通過滑動的方式讓感受野鋪滿整個圖片，假設圖片的尺寸是W1*H1*C，滑動步長為S，零填充的數量為P。假設感受野的個數是W2*H2，其中，
(4)我們讓所有感受野的觀測濾波器參數進行共享，即相當於一個濾波器通過滑動掃描的方式掃描了所有感受野。
（5）我們設置多個濾波器，假設濾波器的個數為K，這K個濾波器都通過滑動掃描的方式掃過整個圖片。此時參數的個數為：（W*H*C+1）*K。
（6）由於每個濾波器每經過一個感受野都會進行一次計算輸出一個值，所以輸出的維度為：W2*H2*K。我們將這個輸出稱為特徵圖，所以特徵圖寬度為W2，高度為H2，通道數C2=K。
舉個例子： 假設某個圖片的大小是100*100*3，設置濾波器的大小為3*3*3，濾波器的個數為64，設置步長S=1，設置零填充的數量為P=0。那麼卷積神經網路的參數為， 相比前向全連接 個參數，參數的個數縮小了幾個數量級。
輸出特徵圖的寬度和高度均為， 輸出特徵圖的通道數為， 所以輸出特徵圖的維度為98*98*64。
如果在上面輸出的基礎上再疊加一層卷積神經網路，濾波器的設置寬和高可以不變，但是通道數不再是3了，而是變成64了，因為輸入特徵圖的通道數已經變64了。假設濾波器的大小為3*3*64，濾波器的個數為32，設置步長S=1，設置零填充的數量為P=0。可以計算出來，新的輸出特徵圖的維度是96*96*32。
以上就是卷積神經網路（CNN）的解析。但是CNN一般不是單獨用的，因為一般提取圖片的特徵是為了分類，還需要進一步處理，常見的形式如下圖所示。