神經網路信號差

A. 神經網路模型的信息處理

人工神經網路對神經元的興奮與抑制進行模擬，故而首先應了解神經元的興奮與抑制狀態。
一個神經元的興奮和抑制兩種狀態是由細胞膜內外之間不同的電位差來表徵的。在抑制狀態，細胞膜內外之間有內負外正的電位差，這個電位差大約在-50— -100mv之間。在興奮狀態，則產生內正外負的相反電位差，這時表現為約60—100mv的電脈沖。細胞膜內外的電位差是由膜內外的離子濃度不同導致的。細胞的興奮電脈沖寬度一般大約為1ms。神經元的興奮過程電位變化如圖1—3所示。
圖1-3.神經元的興奮過程電位變化 對神經細胞的研究結果表明：神經元的電脈沖幾乎可以不衰減地沿著軸突傳送到其它神經元去。
由神經元傳出的電脈沖信號通過軸突，首先到達軸突末梢，這時則使其中的囊泡產生變化從而釋放神經遞質，這種神經遞質通過突觸的間隙而進入到另一個神經元的樹突中。樹突上的受體能夠接受神經遞質從而去改變膜向離子的通透性．使膜外內離子濃度差產生變化；進而使電位產生變化。顯然，信息就從一個神經元傳送到另一個神經元中。
當神經元接受來自其它神經元的信息時，膜電位在開始時是按時間連續漸漸變化的。當膜電位變化經超出一個定值時，才產生突變上升的脈沖，這個脈沖接著沿軸突進行傳遞。神經元這種膜電位高達一定閥值才產生脈沖傳送的特性稱閥值特性。
這種閥值特性從圖1—3中也可以看出。
神經元的信息傳遞除了有閥值特性之外，還有兩個特點。一個是單向性傳遞，即只能從前一級神經元的軸突末梢傳向後一級神經元的樹突或細胞體，不能反之。另一個是延時性傳遞．信息通過突觸傳遞，通常會產生0.5-1ms的延時。 神經元對來自其它神經元的信息有時空綜合特性。
在神經網路結構上，大量不同的神經元的軸突末梢可以到達同一個神經元的樹突並形成大量突觸。來源不同的突觸所釋放的神經遞質都可以對同一個神經元的膜電位變化產生作用。因此，在樹突上，神經元可以對不同來源的輸入信息進行綜合。這就是神經元對信息的空間綜合特性。
對於來自同一個突觸的信息，神經元可以對於不同時間傳入的信息進行綜合。故神經元對信息有時間綜合特性。 從神經元軸突上傳遞的信息是等幅、恆寬、編碼的離散電脈沖信號，故而是一個數字量。但在突觸中神經遞質的釋放和樹突中膜電位的變化是連續的。故而，這時說明突觸有D/A功能。在神經元的樹突膜電位高過一定閥值時，則又變成電脈沖方式由軸突傳送出去。故而，這個過程說明神經元有A/D功能。
很明顯，信息通過一個神經元傳遞時，神經元對信息執行了D/A、A/D轉換過程。
從上面可知，神經元對信息的處理和傳遞有閥值，D/A、A/D和綜合等一系列特性和功能。

B. bp演算法在深度神經網路上為什麼行不通

BP演算法作為傳統訓練多層網路的典型演算法，實際上對僅含幾層網路，該訓練方法就已經很不理想，不再往下進行計算了，所以不適合深度神經網路。

BP演算法存在的問題：

（1）梯度越來越稀疏：從頂層越往下，誤差校正信號越來越小。

（2）收斂到局部最小值：尤其是從遠離最優區域開始的時候（隨機值初始化會導致這種情況的發生）。

（3）一般，我們只能用有標簽的數據來訓練：但大部分的數據是沒標簽的，而大腦可以從沒有標簽的的數據中學習。

深度神經網路的特點：

多層的好處是可以用較少的參數表示復雜的函數。

在監督學習中，以前的多層神經網路的問題是容易陷入局部極值點。如果訓練樣本足夠充分覆蓋未來的樣本，那麼學到的多層權重可以很好的用來預測新的測試樣本。

非監督學習中，以往沒有有效的方法構造多層網路。多層神經網路的頂層是底層特徵的高級表示，比如底層是像素點，上一層的結點可能表示橫線，三角； 而頂層可能有一個結點表示人臉。一個成功的演算法應該能讓生成的頂層特徵最大化的代表底層的樣例。

如果對所有層同時訓練，時間復雜度會太高； 如果每次訓練一層，偏差就會逐層傳遞。這會面臨跟上面監督學習中相反的問題，會嚴重欠擬合。

C. 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。

D. 人工神經網路評價法

人工神經元是人工神經網路的基本處理單元，而人工智慧的一個重要組成部分又是人工神經網路。人工神經網路是模擬生物神經元系統的數學模型，接受信息主要是通過神經元來進行的。首先，人工神經元利用連接強度將產生的信號擴大；然後，接收到所有與之相連的神經元輸出的加權累積；最後，將神經元與加權總和一一比較，當比閾值大時，則激活人工神經元，信號被輸送至與它連接的上一層的神經元，反之則不行。

人工神經網路的一個重要模型就是反向傳播模型(Back-Propagation Model)(簡稱BP模型)。對於一個擁有n個輸入節點、m個輸出節點的反向傳播網路，可將輸入到輸出的關系看作n維空間到m維空間的映射。由於網路中含有大量非線性節點，所以可具有高度非線性。

(一)神經網路評價法的步驟

利用神經網路對復墾潛力進行評價的目的就是對某個指標的輸入產生一個預期的評價結果，在此過程中需要對網路的連接弧權值進行不斷的調整。

(1)初始化所有連接弧的權值。為了保證網路不會出現飽和及反常的情況，一般將其設置為較小的隨機數。

(2)在網路中輸入一組訓練數據，並對網路的輸出值進行計算。

(3)對期望值與輸出值之間的偏差進行計算，再從輸出層逆向計算到第一隱含層，調整各條弧的權值，使其往減少該偏差的方向發展。

(4)重復以上幾個步驟，對訓練集中的各組訓練數據反復計算，直至二者的偏差達到能夠被認可的程度為止。

(二)人工神經網路模型的建立

(1)確定輸入層個數。根據評價對象的實際情況，輸入層的個數就是所選擇的評價指標數。

(2)確定隱含層數。通常最為理想的神經網路只具有一個隱含層，輸入的信號能夠被隱含節點分離，然後組合成新的向量，其運算快速，可讓復雜的事物簡單化，減少不必要的麻煩。

(3)確定隱含層節點數。按照經驗公式：

災害損毀土地復墾

式中：j——隱含層的個數；

n——輸入層的個數；

m——輸出層的個數。

人工神經網路模型結構如圖5-2。

圖5-2人工神經網路結構圖(據周麗暉，2004)

(三)人工神經網路的計算

輸入被評價對象的指標信息(X₁，X₂，X₃，…，X_n)，計算實際輸出值Y_j。

災害損毀土地復墾

比較已知輸出與計算輸出，修改K層節點的權值和閾值。

災害損毀土地復墾

式中：w_ij——K-1層結點j的連接權值和閾值；

η——系數(0＜η＜1)；

X_i——結點i的輸出。

輸出結果：

C_j＝y_j(1-y_j)(d_j-y_j) (5-21)

式中：y_j——結點j的實際輸出值；

d_j——結點j的期望輸出值。因為無法對隱含結點的輸出進行比較，可推算出：

災害損毀土地復墾

式中：X_j——結點j的實際輸出值。

它是一個輪番代替的過程，每次的迭代都將W值調整，這樣經過反復更替，直到計算輸出值與期望輸出值的偏差在允許值范圍內才能停止。

利用人工神經網路法對復墾潛力進行評價，實際上就是將土地復墾影響評價因子與復墾潛力之間的映射關系建立起來。只要選擇的網路結構合適，利用人工神經網路函數的逼近性，就能無限接近上述映射關系，所以採用人工神經網路法進行災毀土地復墾潛力評價是適宜的。

(四)人工神經網路方法的優缺點

人工神經網路方法與其他方法相比具有如下優點：

(1)它是利用最優訓練原則進行重復計算，不停地調試神經網路結構，直至得到一個相對穩定的結果。所以，採取此方法進行復墾潛力評價可以消除很多人為主觀因素，保證了復墾潛力評價結果的真實性和客觀性。

(2)得到的評價結果誤差相對較小，通過反復迭代減少系統誤差，可滿足任何精度要求。

(3)動態性好，通過增加參比樣本的數量和隨著時間不斷推移，能夠實現動態追蹤比較和更深層次的學習。

(4)它以非線性函數為基礎，與復雜的非線性動態經濟系統更貼近，能夠更加真實、更為准確地反映出災毀土地復墾潛力，比傳統評價方法更適用。

但是人工神經網路也存在一定的不足：

(1)人工神經網路演算法是採取最優化演算法，通過迭代計算對連接各神經元之間的權值不斷地調整，直到達到全局最優化。但誤差曲面相當復雜，在計算過程中一不小心就會使神經網路陷入局部最小點。

(2)誤差通過輸出層逆向傳播，隱含層越多，逆向傳播偏差在接近輸入層時就越不準確，評價效率在一定程度上也受到影響，收斂速度不及時的情況就容易出現，從而造成個別區域的復墾潛力評價結果出現偏離。

E. BP神經網路輸出層的輸入信號問題

閾值肯定是要包含進來的，閾值的作用就是控制神經元的激活或抑制狀態。神經網路是模仿大腦的神經元，當外界刺激達到一定的閥值時，神經元才會受刺激，影響下一個神經元。
簡單說來是這樣的：超過閾值，就會引起某一變化，不超過閾值，無論是多少，都不產生影響。

閾值又叫臨界值，是指一個效應能夠產生的最低值或最高值。

閾值又稱閾強度，是指釋放一個行為反應所需要的最小刺激強度。低於閾值的刺激不能導致行為釋放。在反射活動中，閾值的大小是固定不變的，在復雜行為中，閾值則受各種環境條件和動物生理狀況的影響。當一種行為更難於釋放時，就是閾值提高了；當一種行為更容易釋放時，就是閾值下降了。

F. BP神經網路(誤差反傳網路)

雖然每個人工神經元很簡單，但是只要把多個人工

神經元按一定方式連接起來就構成了一個能處理復雜信息的神經網路。採用BP演算法的多層前饋網路是目前應用最廣泛的神經網路，稱之為BP神經網路。它的最大功能就是能映射復雜的非線性函數關系。

對於已知的模型空間和數據空間，我們知道某個模型和他對應的數據，但是無法寫出它們之間的函數關系式，但是如果有大量的一一對應的模型和數據樣本集合，利用BP神經網路可以模擬(映射)它們之間的函數關系。

一個三層BP網路如圖8.11所示，分為輸入層、隱層、輸出層。它是最常用的BP網路。理論分析證明三層網路已經能夠表達任意復雜的連續函數關系了。只有在映射不連續函數時(如鋸齒波)才需要兩個隱層^[8]。

圖8.11中，X=(x₁，…，x_i，…，x_n)^T為輸入向量，如加入x₀=-1，可以為隱層神經元引入閥值;隱層輸出向量為:Y=(y₁，…，y_i，…，y_m)^T，如加入y₀=-1，可以為輸出層神經元引入閥值;輸出層輸出向量為:O=(o₁，…，o_i，…，o_l)^T;輸入層到隱層之間的權值矩陣用V表示，V=(V₁，…，V_j，…，V_l)^T，其中列向量V_j表示隱層第j個神經元的權值向量;隱層到輸出層之間的權值矩陣用W表示，W=(W₁，…，W_k，…，W_l)^T，

其中列向量W_k表示輸出層第k個神經元的權值向量。

圖8.11 三層BP網路^[8]

BP演算法的基本思想是:預先給定一一對應的輸入輸出樣本集。學習過程由信號的正向傳播與誤差的反向傳播兩個過程組成。正向傳播時，輸入樣本從輸入層傳入，經過各隱層逐層處理後，傳向輸出層。若輸出層的實際輸出與期望的輸出(教師信號)不符，則轉入誤差的反向傳播。將輸出誤差以某種形式通過隱層向輸入層逐層反傳，並將誤差分攤給各層的所有神經元，獲得各層的誤差信號，用它們可以對各層的神經元的權值進行調整(關於如何修改權值參見韓立群著作^[8])，循環不斷地利用輸入輸出樣本集進行權值調整，以使所有輸入樣本的輸出誤差都減小到滿意的精度。這個過程就稱為網路的學習訓練過程。當網路訓練完畢後，它相當於映射(表達)了輸入輸出樣本之間的函數關系。

在地球物理勘探中，正演過程可以表示為如下函數:

d=f(m) (8.31)

它的反函數為

m=f^-1(d) (8.32)

如果能夠獲得這個反函數，那麼就解決了反演問題。一般來說，難以寫出這個反函數，但是我們可以用BP神經網路來映射這個反函數m=f^-1(d)。對於地球物理反問題，如果把觀測數據當作輸入數據，模型參數當作輸出數據，事先在模型空間隨機產生大量樣本進行正演計算，獲得對應的觀測數據樣本，利用它們對BP網路進行訓練，則訓練好的網路就相當於是地球物理數據方程的反函數。可以用它進行反演，輸入觀測數據，網路就會輸出它所對應的模型。

BP神經網路在能夠進行反演之前需要進行學習訓練。訓練需要大量的樣本，產生這些樣本需要大量的正演計算，此外在學習訓練過程也需要大量的時間。但是BP神經網路一旦訓練完畢，在反演中的計算時間可以忽略。

要想使BP神經網路比較好地映射函數關系，需要有全面代表性的樣本，但是由於模型空間的無限性，難以獲得全面代表性的樣本集合。用這樣的樣本訓練出來的BP網路，只能反映樣本所在的較小范圍數據空間和較小范圍模型空間的函數關系。對於超出它們的觀測數據就無法正確反演。目前BP神經網路在一維反演有較多應用，在二維、三維反演應用較少，原因就是難以產生全面代表性的樣本空間。

G. iphonex wifi信號不好

iPhone wifi信號差的解決方法，還在為iPhone wifi信號煩惱的朋友們，快點看過來！

1、摘掉保護殼

大多數朋友為了更好的保護自己的iPhone，都會為自己的iPhone套一個保護殼，不過有部分第三方保護殼，尤其是金屬保護殼或金屬邊框殼，會影響WiFi的信號。這樣就會導致你的iPhone信號比別人弱一些。假如你的iPhone Wifi信號不好，最開始可以把保護殼取下試試看看有沒有好轉。

2、還原網路設置

WiFi信號不好也有可能是iPhone的系統出現了一些問題，大家可以通過還原iOS的網路設置來解決一些問題。進入【設置】-【通用】-【還原】-【還原網路設置】，就可以把iPhone的網路還原。大家可以放心的是這項還原不會重置iPhone的其他數據，只是一些儲存在手機上的無線密碼需要重新填寫。等待系統還原並重啟後，再嘗試連接無線網路，看看信號是不是有變好。

3、升級新系統

iOS系統的固件更新往往會對各種BUG、錯誤的修復，有時候也會對網路這一部分進行優化增強。如果你到任何一個地方連接wifi的信號都不太好，又停留在比較老舊的版本，那你可以試試升級至最新的iOS系統。小編之前就是用這個方法解決了信號弱的問題哦。

4、檢查路由器

有的時候路由器在使用長時間以後，也會出現一些無線信號不好的問題。遇到這種情況，也可以檢查一下路由器，無線路由器的背面一般都會有一個恢復出廠按鈕，長按可以恢復。路由器恢復設置以後，連接路由器的管理頁面，對寬頻賬號以及無線進行重新設置就可以啦。在恢復路由器設置以前，要記得寬頻賬號和密碼哦，以免導致無法連接網路。

如果上面的方法都試過了，還是沒辦法改善wifi信號，那有可能就是手機wifi天線壞了或者信號放大晶元出現問題。

H. 蘋果11pro max信號差嗎

一，iPhone打不出電話，也接不進來電話有以下原因：
1，iPhone網路設置不正確。
2，sim卡出問題。
3，網路運營商信號不穩定。
4，iPhone系統故障或者硬體故障。
二，一般處理方法：
1，首先檢查是否信號不好，最好用朋友的iPhone，換卡試試，排除卡的問題。
2，如果卡沒問題，建議恢復iPhone網路設置試試，依次打開iPhone的設置--通用--還原--還原網路設置 。
3，無卡狀態下撥打112，多試幾次，能通說明是運營商或者卡的問題，也有可能是設置不當或者軟體沖突，升級至8.1系統或者還原系統；不能打通112則是手機問題，去售後進行維修處理

iPhone 11 Pro Max採用A13仿生晶元，集成85億個晶體管，採用第二代7nm製程工藝，8核神經引擎能夠執行1萬億每秒運算，速度最高可提升20%，能耗最多可降低15%。無論是日常拍照、刷臉解鎖，還是多開應用、玩大型游戲，手機運行速度更快，使用更加流暢順手。

HDR 顯示，2688 x 1242 像素解析度，458 ppi。
iphone 11 Pro Max 配置詳細介紹：

iPhone 11 Pro Max 處理器
A13 仿生，第三代神經網路引擎。
iPhone 11 Pro Max 顯示屏
超視網膜 XDR 顯示屏，6.5 英寸 (對角線) OLED 全面屏，多點觸控顯示屏，HDR 顯示，2688 x 1242 像素解析度，458 ppi。
iPhone 11 Pro Max 攝像頭
三攝：1200 萬像素超廣角、廣角及長焦。前置，原深感攝像頭，1200 萬像素攝像頭。
iPhone 11 Pro Max 電源和電池
使用時間比 iPhone XS Max 最長增加 5 小時，視頻播放：最長可達 20 小時，流媒體視頻播放：最長可達 12 小時，音頻播放：最長可達 80 小時，隨附 18 瓦電源適配器

I. 神經網路訓練一定次數後准確率突然下降怎麼回事

經網路訓練時准確度突然變得急劇下降，很有可能是你的休息不夠睡眠不足導致注意力不集中，近段時間的心情也很影響訓練時的准確度，心情煩躁准確度也就會下降。

J. 運行MATLAB BP神經網路後，得到了誤差曲線(mse)，圖例里有四個量，其中，Validation代表啥意思啊

代表檢驗這個網路的訓練結果。

mse表示均方差，當然越小越好。但是這與你訓練樣本的多少，訓練次數都有很大關系。

這個其實沒有統一的標准，任何人都知道0偏差當然是最好。但是根絕神經網路本身致命的缺陷，由於它是迭代收斂逼近解析式，所以不可能達到0誤差。

這只有根據使用者的工程技術要求來加以判斷，這個誤差指標肯定應該在小於工程誤差范圍內啊。但是對於科研研究，也只能具體情況具體分析。定量一說沒有具體絕對一說的。

(10)神經網路信號差擴展閱讀：

BP神經網路的計算過程由正向計算過程和反向計算過程組成。正向傳播過程，輸入模式從輸入層經隱單元層逐層處理，並轉向輸出層，每～層神經元的狀態隻影響下一層神經元的狀態。如果在輸出層不能得到期望的輸出，則轉入反向傳播，將誤差信號沿原來的連接通路返回，通過修改各神經元的權值，使得誤差信號最小。