深度置信網路（Deep Belief Network）
DBNs是一個概率生成模型，與傳統的判別模型的神經網路相對，生成模型是建立一個觀察數據和標簽之間的聯合分布，對P(Observation|Label)和 P(Label|Observation)都做了評估，而判別模型僅僅而已評估了後者，也就是P(Label|Observation)。
DBNs由多個限制玻爾茲曼機（Restricted Boltzmann Machines）層組成，一個典型的神經網路類型如圖所示。這些網路被「限制」為一個可視層和一個隱層，層間存在連接，但層內的單元間不存在連接。隱層單元被訓練去捕捉在可視層表現出來的高階數據的相關性。
DBNs的靈活性使得它的拓展比較容易。一個拓展就是卷積DBNs（Convolutional Deep Belief Networks(CDBNs)）。DBNs並沒有考慮到圖像的2維結構信息，因為輸入是簡單的從一個圖像矩陣一維向量化的。而CDBNs就是考慮到了這個問題，它利用鄰域像素的空域關系，通過一個稱為卷積RBMs的模型區達到生成模型的變換不變性，而且可以容易得變換到高維圖像。DBNs並沒有明確地處理對觀察變數的時間聯系的學習上，雖然目前已經有這方面的研究，例如堆疊時間RBMs，以此為推廣，有序列學習的bbed temporalconvolutionmachines，這種序列學習的應用，給語音信號處理問題帶來了一個讓人激動的未來研究方向。
目前，和DBNs有關的研究包括堆疊自動編碼器，它是通過用堆疊自動編碼器來替換傳統DBNs裡面的RBMs。這就使得可以通過同樣的規則來訓練產生深度多層神經網路架構，但它缺少層的參數化的嚴格要求。與DBNs不同，自動編碼器使用判別模型，這樣這個結構就很難采樣輸入采樣空間，這就使得網路更難捕捉它的內部表達。但是，降噪自動編碼器卻能很好的避免這個問題，並且比傳統的DBNs更優。它通過在訓練過程添加隨機的污染並堆疊產生場泛化性能。訓練單一的降噪自動編碼器的過程和RBMs訓練生成模型的過程一樣。
❷ 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。
解決方法：
1、右下角網路圖標——右鍵——打開網路和共享中心——左側——管理無線網路；
2、雙擊WIFI列表中的WIFI；
3、把自動連接勾選去掉，就可避免被其他WIFI干擾；
4、打開無線管理——左側第二個切換網卡——選擇正在使用的網卡；
5、多重網路不影響上網，在有限網路流量下，同時上網會佔用流量，影響速度。手機顯示連接上但不能上網，可再重新設置路由器或手機WIFI功能。是與手機有關。
❹ 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。
❺ 數字信號處理，如EEG信號，使用深度學習做的話，有什麼思路
一）腦電圖（EEG）檢查：是在頭部按一定部位放置8-16個電極，經腦電圖機將腦細胞固有的生物電活動放大並連續描記在紙上的圖形。正常情況下，腦電圖有一定的規律性，當腦部尤其是皮層有病變時，規律性受到破壞，波形即發生變化，對其波形進行分析，可輔助臨床對及腦部疾病進行診斷。
腦波按其頻率分為：δ波（1-3c/s）θ波（4-7c/s）、α波（8-13c/s）、β波（14-25c/s）γ波（25c/s以上），δ和θ波稱為慢波，β和γ波稱為快波。依年齡不同其基本波的頻率也不同，如3歲以下小兒以δ波為主，3-6歲以θ波為主，隨年齡增長，α波逐漸增多，到成年人時以α波為主，但年齡之間無明確的嚴格界限，如有的兒童4、5歲枕部α波已很明顯。正常成年人在清醒、安靜、閉眼時，腦波的基本節律是枕部α波為主，其他部位則是以α波間有少量慢波為主。判斷腦波是否正常，主要是根據其年齡，對腦波的頻率、波幅、兩側的對稱性以及慢波的數量、部位、出現方式及有無病理波等進行分析。許多腦部病變可引起腦波的異常。如顱內佔位性病變（尤其是皮層部位者）可有限局性慢波；散發性腦炎，絕大部分腦電圖呈現彌漫性高波幅慢波；此外如腦血管病、炎症、外傷、代謝性腦病等都有各種不同程度的異常，但腦深部和線部位的病變陽性率很低。須加指出的是，腦電圖表現沒有特異性，必須結合臨床進行綜合判斷，然而對於則有決定性的診斷價值，在闐癇發作間歇期，腦電圖可有陣發性高幅慢波、棘波、尖波、棘一慢波綜合等所謂「痛性放電」表現。為了提高腦電圖的陽性率，可依據不同的病變部位採用不同的電極放置方法。如鼻咽電極、鼓膜電極和蝶骨電極，在開顱時也可將電極置於皮層（皮層電極）或埋入腦深部結構（深部電極）；此外，還可使用各種誘發試驗，如睜閉眼、過度換氣、閃光刺激、睡眠誘發、剝奪睡眠誘發以及靜脈美解眠等。但蝶骨電極和美解眠誘發試驗等方法，可給病人帶來痛苦和損害，須在有經驗者指導下進行。隨著科技的日益發展，近年來又有了遙控腦電圖和24小時監測腦電圖。
（二）腦電地形圖（BEAM）
是在EEG的基礎上，將腦電信號輸入電腦內進行再處理，通過模數轉換和付立葉轉換，將腦電信號轉換為數字信號，處理成為腦電功率譜，按照不同頻帶進行分類，依功率的多少分級，最終使腦電信號轉換成一種能夠定量的二維腦波圖像，此種圖像能客觀地反映各部電位變化的空間分布狀態，其定量標志可以用數字或顏色表示，再用列印機列印在顱腦模式圖上，或貯存在軟盤上。它的優越性在於能發現EEG中較難判別的細微異常，提高了陽性率，且病變部點陣圖像直觀醒目，定位比較准確，從而客觀對大腦機能進行評價。主要應用於缺血性腦血管病的早期診斷及療效予後的評價，小兒腦發育與腦波變化的研究，視覺功能的研究，大浮腫瘤的定位以及精神物的研究等。
異常的EEG模式如果包括了整個大腦。意味著廣泛的腦功能失調，異常的如果是局灶的，則提示有局灶的腦功能異常。EEG有可能提示大腦疾病的診斷，某些特殊EEG模式能夠提示特定的疾病。
❻ 在移動通信中採取哪些信號處理技術來改善接收信號的質量
移動信道的多徑傳播引起的瑞利衰落、時延擴展以及伴隨接收機移動過程產生的多普勒頻移使接收信號受到嚴重的衰落；陰影效應會使接收的信號過弱而造成通信的中斷；信道存在的雜訊和干擾，也會使接收信號失真而造成誤碼。因此，在移動通信中需要採取一些信號處理技術來改善接收信號的質量。分集接收技術、均衡技術、信道編碼技術和擴頻技術是最常見的信號處理技術，根據信道的實際情況，它們可以獨立使用或聯合使用。
分集接收的基本思想就是把接收到的多個衰落獨立的信號加以處理，合理地利用這些信號的能量來改善接收信號的質量。分集通常用來減小在平坦性衰落信道上接收信號的衰落深度和衰落的持續時間。分集接收充分利用接收信號的能量，因此無需增加發射信號的功率而可以使接收信號得到改善。
信道編碼的目的是為了盡量減小信道雜訊或干擾的影響，是用來改善通信鏈路性能的技術。其基本思想是通過引入可控制的冗餘比特，使信息序列的各碼元和添加的冗餘碼元之間存在相關性。在接收端信道解碼器根據這種相關性對接收到的序列進行檢查，從中發現錯誤或進行糾錯。對某種調制方式，在給的Eb/N0無法達到誤碼的要求時，信道編碼就是唯一可行的方法。
當傳輸的信號帶寬大於無線信道的相關帶寬時，信號產生頻率選擇性衰落，接收信號就會產生失真，它在時域表現為接收信號的碼間干擾。所謂信道均衡就是在接收端設計一個稱之為均衡器的網路，以補償信道引起的失真。這種失真是不能通過增加發射信號功率來減小的。由於移動信道的時變特性，均衡器的參數必須能跟蹤信道特性的變化而自行調整，因此均衡器應當是自適應的。
隨著移動通信的發展，所傳輸的數據速率越來越高，信號的帶寬也遠超出信道的相干帶寬，採用傳統的均衡技術難以保證信號傳輸的質量。多徑衰落就成為妨礙高速數據傳輸的主要障礙。採用擴頻技術極大地擴展了信息的傳輸帶寬，可以把攜帶有同一信息的多徑信號分離出來並加以利用，因此擴頻技術具有頻率分集和時間分集的特點。擴頻技術是克服多徑干擾的有效手段。它是的三代移動通信無線傳輸的主流技術。
❼ 卷積神經網路和深度神經網路的區別是什麼
作者：楊延生
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"深度學習"是為了讓層數較多的多層神經網路可以訓練，能夠work而演化出來的一系列的 新的結構和新的方法。
新的網路結構中最著名的就是CNN，它解決了傳統較深的網路參數太多，很難訓練的問題，使用了逗局部感受野地和逗權植共享地的概念，大大減少了網路參數的數量。關鍵是這種結構確實很符合視覺類任務在人腦上的工作原理。
新的結構還包括了：LSTM，ResNet等。
新的方法就多了：新的激活函數：ReLU，新的權重初始化方法（逐層初始化，XAVIER等），新的損失函數，新的防止過擬合方法（Dropout, BN等）。這些方面主要都是為了解決傳統的多層神經網路的一些不足：梯度消失，過擬合等。
---------------------- 下面是原答案 ------------------------
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 一維信號分類需要用復雜的深度學習神經網路嗎
一維信號分類需要用復雜的深度學習神經網路。
一維信號分類需要用復雜的深度學習神經網路來進行分類，同時深度學習演算法（包括CNN）也肯定可以直接處理一維信號。舉個例子，深度殘差收縮網路，就是用於處理一維振動信號的一種深度學習方法，可以作為參考。深度殘差收縮網路其實是深度殘差網路（ResNet）的新型改進，將軟閾值化作為非線性層引入ResNet的網路結構之中，其目的是提高深度學習方法在含雜訊數據或復雜數據上的特徵學習效果。
直接把多通道的一維信號合並成二維圖像，然後直接按圖像卷積的方法去做~~當然，如果像ECG這種只有單通道一維信號，也可以直接一維卷積，效果一般~~可以看看語音處理的相關Net，其中比較推薦的是用 dilated conv 來做