神經網路信號過濾

❶ 神經網路技術有什麼功能

神經網路技術對完成對微弱信號的檢驗和對各感測器信息實時處理，具有自適應自學習功能，能自動掌握環境特徵，實現自動目標識別及容錯性好，抗干擾能力強等優點。神經網路技術特別適用於密集信號環境的信息處理、數據收集目標識別、圖像處理、無源探測與定位以及人機介面等方面，因而在作戰指揮方面有廣泛的應用前景。

❷ 卷積神經網路工作原理直觀的解釋

其實道理很簡單，因為卷積運算，從頻域角度看，是頻譜相乘所以圖像跟卷積核做卷積時，兩者頻譜不重疊的部分相乘，自然是0，那圖像這部分頻率的信息就被卷積核過濾了。而圖像，本質上就是二維離散的信號，像素點值的大小代表該位置的振幅，所以圖像包含了一系列頻率的特徵。比如圖像邊緣部分，像素值差別大，屬於高頻信號，背景部分，像素值差別小，是低頻信號。所以如果卷積核具有『高通』性質，就能起到提取圖像邊緣的作用，低通則有模糊的效果。所以，卷積神經網路的牛逼之處在於通過卷積層的不同卷積核，提取圖像不同頻段的特徵；以及通過池化層，提取不同粒度的特徵。

❸ tensorflow卷積神經網路中 卷積層的過濾器的深度如何計算深度值是靠經驗么

神經系統（nervous system）是機體內對生理功能活動的調節起主導作用的系統，主要由神經組織組成，分為中樞神經系統和周圍神經系統兩大部分。中樞神經系統又包括腦和脊髓，周圍神經系統由它們發出的神經組成，包括腦神經和脊神經。
中樞神經系統（centralnervoussystem=CNS）是神經系統的主要部分，包括位於椎管內的脊髓和位於顱腔內的腦；其位置常在動物體的中軸，由明顯的腦神經節、神經索或腦和脊髓以及它們之間的連接成分組成。在中樞神經系統內大量神經細胞聚集在一起，有機地構成網路或迴路；其主要功能是傳遞、儲存和加工信息，產生各種心理活動，支配與控制動物的全部行為。
人類單個受精卵發育成一個個體，這個過程在很大程度上還是相對神秘的，原因就在於發育過程的復雜性：從單個細胞，發育成幾百萬個有特殊功能的細胞到成熟個體的幾百億個細胞，而這種復雜的頂點是中樞神經系統的發育。中樞神經系統是由胚胎的外胚層發育形成的，在神經胚階段，脊索是胚胎早期縱貫胚胎的中軸，誘導其上方的未分化的外胚層細胞轉變為中樞神經系統的原基。首先，脊索上方的背部外胚層細胞伸長加厚，形成前寬後窄的神經板；神經板邊緣加厚起褶形成神經褶；神經板中央下凹形成神經溝。然後，神經褶向背中線移動，最後合攏形成神經管，神經管的前部發育成腦，後部發育成脊髓。從這個階段開始，大腦總的特徵是由神經管前部的生長和彎曲決定的。隨著大腦皮質的逐漸增大和皮質褶皺的產生，形成了成熟的大腦，而在人類胚胎發育的早期階段，人類胎兒和哺乳動物胎兒有著驚人的相似。這就是中樞神經系統發育的總的神經解剖學特徵。
一、腦子。
人腦可分為4個部分——(即大腦、間腦、小腦、腦干。其中端腦和間腦又合稱為前腦，腦橋和延髓又合稱為後腦。)端腦，指大腦兩半球；延腦或稱延髓。中腦、腦橋與延髓組成腦干，其間有神經細胞團與神經纖維交錯組成的腦干網狀結構。人腦是從低等動物的原始神經組織經過長期的演化歷程發展而來的。人腦達到高度的發展，主要在於大腦兩半球的不斷擴大和復雜化。大腦兩半球的表面積擴大到一定程度，由於顱腔容量的限制而出現溝、回，並逐漸增加其數目。大腦兩半球主要由灰質表層、白質和皮下神經節，即大腦皮質、神經纖維髓質和基底神經節組成。由聯合神經纖維（主要是胼胝體）聯結在一起的大腦兩半球劃分為額葉、頂葉、枕葉、顳葉與島葉，而且它們各有一定的機能分工。
腦的基本構成單位是神經細胞(神經元)和膠質細胞。人腦的神經元數約達10^11（正負10倍）。大腦皮質（亦稱皮層）的神經元約為140億，一般是6層的結構模式。其中，感知從外周傳來刺激的細胞主要位於第4層；實現加工和將興奮由一個皮質區傳遞給另一皮質區的細胞，多半在第2層和第3層；把傳出沖動引向外周的細胞主要在第 5層。神經元與神經元之間以電的和化學的方式相互傳遞信息。每一個神經元通常擁有幾百個以至幾千個突觸聯結，人腦的全部突觸數約達10^15之多。突觸的聯結型式是復雜多樣的，整個腦是通過這種聯結而組成的一個巨大的自調控、自組織、自學習的神經網路系統。
人類大腦皮層一定區域的損傷，可以引致特有的各種語言活動功能障礙。臨床發現，損傷布洛卡（Broca）三角區，會引致運動失語症(motoraphasia)。病人可以看懂文字與聽懂別人談話，但自己卻不會講話，不能用字來口頭表達；然而，其與發音有關的肌肉並不麻痹，就是不能用「字」來表達自己的意思。損傷額中回後部接近中央前回手部代表區的部位，則病人可以聽懂別人的談話，看懂文字，自己也會講話，但不會寫字；然而，其手部的其他運動並不受影響，這種情況稱為失寫症(agraphia)。顳上回後部的損傷，會引致感覺失語症(sensoryaphasia)，病人可以講話及寫字，也能看懂文字，但聽不懂別人的談話；事實上，病人能聽到別人的聲音，就是不懂其含義，但其視覺卻是良好的，其他的語言活動功能仍健全，這種情況稱為失讀症(alexia)，因此，語言活動的完整功能是與廣大皮層區域的活動有關的，各區域的功能是密切相關的。嚴重的失語症可同時出現上述四種語言活動功能的障礙。還有，當我們學習一門外語的時候，它會被儲存在大腦的特定區域。如果我們使用已經掌握的語言或者母語的時候，似乎會抑制另一種語言。如果大腦中負責這一部分的區域受傷了，會導致語言的混亂或者改變。如一位九十四歲的老奶奶腦梗之前一直在學英語，結果腦梗之後雖然聽得懂母語，但是卻不會說了，只會說英語了。
又，中醫學術語。腦為奇恆之腑之一。
腦，又名髓海，深藏於頭部，居顱腔之中，其外為頭面，內為腦髓，是精髓和神明匯集發明之處，又稱為元神之府。《素問·五藏生成篇》：「諸髓者皆屬於腦。」《靈樞·海論》：「腦為髓之海。」
腦的主要生理功能是主宰生命活動、精神活動和感覺運動等。
二、脊髓。
脊髓呈前後稍扁的圓柱體，全長粗細不等，位於椎管內，上端在枕骨大孔處與延髓相連，下端尖削呈圓錐狀，稱脊髓圓錐，圓錐尖端延續為一細絲，稱終絲，終絲向下經骶管終於第2尾椎的背面，成人脊髓全長約42～45厘米。
脊髓有兩個膨大，上方一個稱頸膨大，位於頸髓第三段到胸髓第二段，在頸髓第六段處最粗；下方一個稱腰膨大，始自胸髓第九段到脊髓圓錐，對著第12胸椎處最粗。這兩個膨大的形成，與四肢的出現有關，由於此處脊髓內部神經元的增多所致。
在脊髓的表面有六條彼此平行的縱溝，前面正中較深的溝，稱前（腹側）正中裂，其前外側有前（腹）外側溝，前根從其間走出；後面正中有一淺溝，稱後（背側）正中溝，其後外側有後（背）外側溝，後根纖維從其間進入脊髓。在後正中溝與後外側溝之間，還有後中間溝。前、後根纖維在椎間孔處匯合，構成脊神經。在匯合之前，於後根處形成一個膨大，稱脊神經節，內含假單極的感覺神經元。脊髓全長共發出31對脊神經，與每一對脊神經相對應的脊髓部分，稱脊髓節，共有31節，計8個頸節、12個胸節、5個腰節、5個骶節和1個尾節。
脊髓與脊柱在發生發展過程中，由於二者生長速度出現不平衡（脊髓的生長速度慢於脊柱），成人脊髓的下端僅達第1腰椎下緣，因此腰、骶、尾部的脊神經根，圍繞終絲集聚成束絲呈垂直下降，形成馬尾。由於脊髓在第1腰椎以下已沒有了，所以臨床上一般在第3～4腰椎間進行穿刺。
三、腦神經。
嗅神經：
人的嗅神經始於鼻腔的嗅粘膜。嗅細胞的中樞突先在粘膜內合並交織成叢，再由叢合成15～20條嗅絲。嗅絲離開嗅粘膜，向上穿經篩骨板的小孔進入顱前窩，終止於嗅球。嗅細胞既是嗅覺的一級傳入神經元，又是嗅感受器的接受細胞。嗅神經元髓鞘，其表麵包著由硬膜和蛛網膜形成的雙層「套鞘」。顱內蛛網膜下腔可循此鞘下的間隙延至嗅粘膜。因而有些顱壓增高的病人，也可能出現自鼻腔外漏腦脊液的情況。顱前窩骨折時，嗅絲可撕脫，引起嗅覺障礙。
視神經：
視神經發源於視網膜的神經節細胞層，發自視網膜鼻側一半的纖維，經視交叉後，與對側眼球視網膜顳側一半的纖維結合，形成視束，終止於外側膝狀體，在此處換神經元後發出纖維經內囊後肢後部形成視輻射，終止於枕葉距狀裂兩側楔回和舌回的中樞皮質，即紋狀區。黃斑的纖維投射於紋狀區的後部，視網膜周圍部的纖維投射於紋狀區的前部。光反射的徑路不經外側膝狀體，由視束經上丘臂而入中腦上丘，與動眼神經核聯系。對其檢查主要包括視力、色覺、視野和眼底檢查。

動眼神經：
起自中腦的動眼神經核，含有軀體運動和內臟運動兩種纖維。軀體運動纖維支配眼球的下直肌、內直肌、下斜肌、上直肌和上瞼提肌的運動。內臟運動纖維（副交感纖維）支配瞳孔括約肌和睫狀肌，使瞳孔縮小，晶狀體變凸。動眼神經損傷主要表現為上瞼下垂、眼球向外斜視、瞳孔散大等。
滑車神經：
起自中腦上丘平面動眼神經核下端的滑車神經核，其纖維走向背側頂蓋，繞大腦腳外側前行，穿入海綿竇外側壁，經眶上裂入眶內，分布於上斜肌，支配此肌。單純的滑車神經麻痹較少見，表現為患眼向下向外運動減弱，並有復視。
三叉神經：
共有三個分支，第一支眼神經，為感覺神經；第二支上頜神經，為感覺神經；第三支下頜神經，為混合神經（含有感覺和運動纖維）。感覺纖維分布於顏面、眼、鼻、口腔，傳導痛、溫、觸等感覺和眼外肌、咀嚼肌的本體感覺。運動纖維分布於咀嚼肌，支配咀嚼肌運動。三叉神經損傷，表現為咀嚼肌癱瘓、萎縮，頭面部皮膚、口、鼻腔黏膜、牙及牙齦黏膜感覺喪失，角膜反射消失。
外展神經：
起自腦橋下部的展神經核，軸突組成展神經，分布於眼外直肌，支配眼球向外側運動。展神經損傷時眼內斜視。
面神經：
面神經含運動、感覺和副交感纖維。運動纖維起自位於橋腦尾端腹外側的面神經核，支配除咀嚼肌和上瞼提肌以外的面肌以及耳部肌、枕肌、頸闊肌等。味覺纖維起自膝狀神經節，支配舌前2/3的味覺。少數感覺纖維傳遞耳廓、外耳道和鼓膜的一部分皮膚、淚腺、唾液腺和口腔的一部分粘膜的一般感覺。副交感纖維起自上泌涎核，支配舌下腺、下頜下腺的分泌。
聽神經：
亦稱「前庭蝸神經」，由蝸神經和前庭神經兩部分組成。蝸神經的感覺神經元位於耳蝸的螺旋器（柯蒂氏器），傳導聽覺沖動。前庭神經的感覺神經元位於內耳前庭器官（囊斑、壺腹嵴），傳導位置覺沖動。位聽神經損傷表現為眩暈、眼球震顫和聽力障礙。
舌咽神經：
舌咽神經包括感覺、運動和副交感三類。感覺起源於上神經節及岩（下）神經節，其周圍分布於：①舌後1/3的味蕾，傳導味覺；②至咽部、軟齶、舌後1/3、扁桃體、兩側齶弓、耳咽管以及鼓室，接受粘膜感覺；③至頸動脈竇和頸動脈球即竇神經（與呼吸、脈搏、血壓的調節反射有關）。它們的中樞支皆終止於延髓的孤束核。運動起自疑核，分布於莖突咽肌，功能是提高咽穹窿。副交感起自下涎核，經鼓室神經、岩淺小神經，終止於耳神經節，節後纖維支配腮腺分泌。
迷走神經：
其運動纖維起自疑核，與舌咽神經並行，穿出腦干後經頸靜脈孔出顱腔，供應除軟齶肌和莖咽肌以外的所有咽、喉、軟齶的肌肉。感覺神經元在頸靜脈孔附近的頸神經節和結神經節。頸神經節的周圍支傳導一部分外耳道、鼓膜和耳廓的一般感覺；中樞支入三叉神經的腦干脊髓核。結神經節的周圍支傳導咽、喉、氣管、食管及各內臟的感覺，和咽、軟齶、硬齶，會厭等部分的味覺；中樞支入弧束核。副交感神經起自第四腦室底部的迷走神經背核，布於內臟器官。
副神經：
副神經由特殊內臟運動纖維及軀體運動纖維組成。前者起自疑核，支配咽喉肌，後者起自副神經核，支配胸鎖乳突肌和斜方肌。當一側副神經損傷時，導致該側胸乳乳突肌癱瘓，頭無力轉向對側，斜方肌癱瘓肩部下垂，抬肩無力。
舌下神經：
舌下神經起源於延髓背側部近中線的舌下神經核，其神經根從延髓錐體外側的前外側溝穿出，經舌下神經管到顱外，支配舌肌。舌向外伸出主要是頦舌肌的作用，舌向內縮回主要是舌骨舌肌的作用。舌下神經只接受對側皮質延髓束支配。舌下神經的中樞性損害引起對側中樞性舌下神經麻痹，舌肌無萎縮，常伴有偏癱，多見於腦血管意外。周圍性舌下神經麻痹時，舌顯著萎縮。舌下神經核的進行性變性疾病還可伴有肌肉震顫。
四、脊神經。
頸神經：
位於頸部，共有8對。第1～7對頸神經在相應頸椎椎弓上方的椎間孔出椎管；第8對頸神經在第7頸椎與第1胸椎之間的椎間孔出椎管。頸神經的前支在頸部組成頸叢和臂叢。第1～4頸神經的前支組成頸叢，第5～8頸神經的前支組成臂叢。頸神經的後支較相應的前支較粗大，為感覺性轉入纖維，前支為運動纖維。經椎骨橫突之間向後穿行。頸神經的分布，按照脊髓節段，呈節段性分布。頸叢神經分布於胸鎖乳突肌、膈肌、胸膜及枕部、耳廓、頸前區和肩部的皮膚；臂叢神經分布於上臂的肌肉和皮膚；後支分布於枕、項、背部的肌肉和皮膚。第1、2頸神經根離開脊髓後並不通過椎間孔，而直接沿椎體進入分布區。因此第1、2神經根容易遭受直接外傷，但不存在受椎間孔壓迫的可能性。
胸神經：
共12對，出椎間孔後即分出後支和前支。後支較短，分布於軀干背側，肌支支配胸半棘肌、多裂肌、迴旋肌、胸棘肌、橫突間肌、棘間肌、胸髂肋肌和胸最長肌；皮支管理肩、背部、臀部（外側）的皮膚感覺。胸神經的前支較長，除第1對的大部分參加臂叢、第12對的小部分參加腰叢之外，其餘的皆不成叢。第1～11對，各自位於相應的肋間隙內，稱肋間神經；第12對位於第12肋下方，稱肋下神經。肋間神經在肋間內、外肌之間，在肋間血管的下方，沿各肋溝前行，於胸腹壁側面，發出外側皮支，分布於胸腹側壁的皮膚。第4～6肋間神經外側皮支，還發出乳房外側支至乳房，主幹繼續向前，其中上6對肋間神經至胸骨側緣淺出，下5對肋間神經和肋下神經，斜向前下進入腹內斜肌和腹橫肌之間，再穿過腹直肌鞘，淺出皮下。這些淺出的前皮支，分布於胸、腹前壁的皮膚；第2～4肋間神經的前支，還發出乳房內側支分布於乳房；此外，肋間神經還發出細支，分布於胸、腹膜壁層。肋間神經和肋下神經的肌支，支配肋間內、外肌，腹內、外斜肌、腹橫肌和腹直肌等。
腰神經：
共5對，發自脊髓的腰節。腰神經各自穿出椎間孔後，即分為後支和前支。
腰神經的後支，在橫突間內側肌的內側向後行，即分成內側支和外側支。各腰神經後支的內側支，皆分布於多裂肌。下3對腰神經，還發出細支到骶部的皮膚。上3對腰神經後支的外側支，斜行向外，發支支配附近的豎脊肌；其皮支穿背闊肌腱膜，在豎脊肌的外側緣，跨過髂嵴後部，至臀部皮下，稱臀上皮神經。第1腰神經的外側支較小，分布於臀中肌表面的上部；第2腰神經外側支，分布於臀中肌表面下部和臀大肌淺層；第4腰神經外側支細小，終於骶棘肌下部；第5腰神經外側支，分布於骶棘肌，並同第1骶神經相交通。
腰神經的前支，由上而下逐漸粗大。第1～4腰神經的前支，大部分組成腰神經叢（有50%的第12胸神經的前支分支加入腰叢）。第4腰神經的小部分和第5腰神經合成腰骶干，參加骶神經叢的組成。
骶神經：
有5對，在骶管內分為後支和前支。
骶神經的後支：上4對經骶後孔穿出，第5對在骶尾後韌帶之間從骶管裂孔穿出。上3對穿出處被多裂肌覆蓋，也分為內側支和外側支。第4、5骶神經的後支無分支。
外側支：上3對骶神經後支的外側支相互間、並與第5骶神經後支的外側支之間，在骶骨背面結合成袢。從此袢發支，到骶結節韌帶後面，又形成第二列神經袢。從第二列袢分出二至三個皮支，穿臀大肌和固有筋膜，至淺筋膜內，分布於從髂後上棘至尾骨尖端的臀部內側皮膚一稱為臀中皮神經。
內側支：細小，終於多裂肌。
骶神經的前支：上4對經骶前孔進入骨盆，第5對在骶骨和尾骨之間進入骨盆。各支的大小不一，上部者大，愈往下愈小。這些神經的前支，相互結合，形成骶叢。
尾神經：
有一對，在骶管內分為後支和前支。
尾神經的後支：在骶管內和前支分開後，經骶管裂孔，並穿過骶管下部的韌帶分出，不分叉，同第5骶神經的後支結合成袢，從袢發出皮支，分布於被蓋尾骨部的皮膚。
尾神經的前支：同第5骶神經的前支形成尾叢，第4骶神經的前支以一小部分加入尾叢。第5骶神經前支，從骶管裂孔穿出，在骶骨角的下側，繞骶骨外側轉向前，穿尾骨肌至盆面，同第4骶神經前支的降支結合成小干，在尾骨肌的盆面下降。尾神經前支從骶骨裂孔穿出，繞尾骨的外側緣，穿尾骨肌，在尾骨肌盆面和第4、5骶神經前支所合成的干結合，形成尾叢。從尾叢分出肛尾神經，分布於尾骨附近的皮膚。
希望我能幫助你解疑釋惑。

❹ 神經網路的主要內容特點

（1） 神經網路的一般特點
作為一種正在興起的新型技術神經網路有著自己的優勢，他的主要特點如下：
① 由於神經網路模仿人的大腦，採用自適應演算法。使它較之專家系統的固定的推理方式及傳統計算機的指令程序方式更能夠適應化環境的變化。總結規律，完成某種運算、推理、識別及控制任務。因而它具有更高的智能水平，更接近人的大腦。
② 較強的容錯能力，使神經網路能夠和人工視覺系統一樣，根據對象的主要特徵去識別對象。
③ 自學習、自組織功能及歸納能力。
以上三個特點是神經網路能夠對不確定的、非結構化的信息及圖像進行識別處理。石油勘探中的大量信息就具有這種性質。因而，人工神經網路是十分適合石油勘探的信息處理的。
（2） 自組織神經網路的特點
自組織特徵映射神經網路作為神經網路的一種，既有神經網路的通用的上面所述的三個主要的特點又有自己的特色。
① 自組織神經網路共分兩層即輸入層和輸出層。
② 採用競爭學記機制，勝者為王，但是同時近鄰也享有特權，可以跟著競爭獲勝的神經元一起調整權值，從而使得結果更加光滑，不想前面的那樣粗糙。
③ 這一網路同時考慮拓撲結構的問題，即他不僅僅是對輸入數據本身的分析，更考慮到數據的拓撲機構。
權值調整的過程中和最後的結果輸出都考慮了這些，使得相似的神經元在相鄰的位置，從而實現了與人腦類似的大腦分區響應處理不同類型的信號的功能。
④ 採用無導師學記機制，不需要教師信號，直接進行分類操作，使得網路的適應性更強，應用更加的廣泛，尤其是那些對於現在的人來說結果還是未知的數據的分類。頑強的生命力使得神經網路的應用范圍大大加大。

❺ 關於神經網路信號處理

神經元網路應用面很廣，理論上說它可以應用到你能想到的各個領域，神經元網路在信號處理方面的應用我接觸過的有數據壓縮，模式識別，還有很多，前景不錯。

❻ 神經網路演算法和卡爾曼濾波可以同時應用於信息融合嗎

可以的，可以預先用卡爾曼對信號進行濾波 ，去除一定的雜訊 然後再進行樣本神經網路訓練，不過網路實際用時也需先進行卡爾曼濾波

❼ 神經網路（深度學習）的幾個基礎概念

從廣義上說深度學習的網路結構也是多層神經網路的一種。傳統意義上的多層神經網路是只有輸入層、隱藏層、輸出層。其中隱藏層的層數根據需要而定，沒有明確的理論推導來說明到底多少層合適。而深度學習中最著名的卷積神經網路CNN，在原來多層神經網路的基礎上，加入了特徵學習部分，這部分是模仿人腦對信號處理上的分級的。具體操作就是在原來的全連接的層前面加入了部分連接的卷積層與降維層，而且加入的是一個層級。輸入層 - 卷積層 -降維層 -卷積層 - 降維層 -- .... -- 隱藏層 -輸出層簡單來說，原來多層神經網路做的步驟是：特徵映射到值。特徵是人工挑選。深度學習做的步驟是 信號->特徵->值。 特徵是由網路自己選擇。

❽ 卷機神經網路中的對輸入圖像的過濾器是什麼這里的過濾器怎麼理解

ConvOp是Theano中對卷積層的一個實現。它重復了Scipy中scipy.signal.convolve2d的函數功能，總的來講,ConvOp包含了兩個輸入（參數）：
（1）對應輸入圖像的mini-batch的4D張量。每個張量的大小為：[mini-batch的大小，輸入的特徵圖的數量，圖像的高度，圖像的寬度]。
（2）對應於權值W的4D張量。每個張量的大小為：[m層的特徵圖數量，m-1層的特徵圖數量，濾波器的高度，濾波器的寬度]。

如果輸入數據是小塊圖像，比如8×8，那這種方法是可行的，但是如果輸入圖像是96×96，假設隱含層神經元100個，那麼就有一百萬個（96×96×100）參數需要學習，向前或向後傳播計算時計算時間也會慢很多。
解決這類問題的一種簡單方法是對隱含單元和輸入單元間的連接加以限制：每個隱含單元僅僅只能連接輸入單元的一部分。例如，每個隱含單元僅僅連接輸入圖像的一小片相鄰區域。這也是卷積神經網路的基本思想，它是一種特殊的MLP,這個概念是從生物裡面演化過來的. 根據Hubel和Wiesel早期在貓的視覺皮層上的工作, 我們知道在視覺皮層上面存在一種細胞的復雜分布,這些細胞對一些局部輸入是很敏感的,它們被成為感知野, 並通過這種特殊的組合方式來覆蓋整個視野. 這些過濾器對輸入空間是局部敏感的,因此能夠更好得發覺自然圖像中不同物體的空間相關性。
對一副圖片的局部特性的提取在整個視野上是可重復的，比如我們在96×96圖像中選取8×8作為樣本，在樣本上學習到的特徵應用到整幅圖像上，即利用8×8中學習到的特徵在96×96圖像上做卷積，從而獲得不同的特徵值，所需要學習的參數也從96×96降到了8×8，這樣成為一個特徵圖。我們需要從一副圖像上學習的特徵肯定不止一種，所以需要建立n個特徵圖來學習不同的特徵。即使是這樣，演算法的復雜度也比之前全連接的方法大大的降低了。

❾ 神經網路演算法原理

一共有四種演算法及原理，如下所示：

1、自適應諧振理論（ART）網路

自適應諧振理論（ART）網路具有不同的方案。一個ART-1網路含有兩層一個輸入層和一個輸出層。這兩層完全互連，該連接沿著正向（自底向上）和反饋（自頂向下）兩個方向進行。

2、學習矢量量化（LVQ）網路

學習矢量量化（LVQ）網路，它由三層神經元組成，即輸入轉換層、隱含層和輸出層。該網路在輸入層與隱含層之間為完全連接，而在隱含層與輸出層之間為部分連接，每個輸出神經元與隱含神經元的不同組相連接。

3、Kohonen網路

Kohonen網路或自組織特徵映射網路含有兩層，一個輸入緩沖層用於接收輸入模式，另一個為輸出層，輸出層的神經元一般按正則二維陣列排列，每個輸出神經元連接至所有輸入神經元。連接權值形成與已知輸出神經元相連的參考矢量的分量。

4、Hopfield網路

Hopfield網路是一種典型的遞歸網路，這種網路通常只接受二進制輸入（0或1）以及雙極輸入（+1或-1）。它含有一個單層神經元，每個神經元與所有其他神經元連接，形成遞歸結構。

(9)神經網路信號過濾擴展閱讀：

人工神經網路演算法的歷史背景：

該演算法系統是 20 世紀 40 年代後出現的。它是由眾多的神經元可調的連接權值連接而成，具有大規模並行處理、分布式信息存儲、良好的自組織自學習能力等特點。

BP演算法又稱為誤差反向傳播演算法，是人工神經網路中的一種監督式的學習演算法。BP 神經網路演算法在理論上可以逼近任意函數，基本的結構由非線性變化單元組成，具有很強的非線性映射能力。

而且網路的中間層數、各層的處理單元數及網路的學習系數等參數可根據具體情況設定，靈活性很大，在優化、信號處理與模式識別、智能控制、故障診斷等許 多領域都有著廣泛的應用前景。