神經網路信號識別的流程

A. 如何通過人工神經網路實現圖像識別

人工神經網路（Artificial Neural Networks）（簡稱ANN）系統從20 世紀40 年代末誕生至今僅短短半個多世紀，但由於他具有信息的分布存儲、並行處理以及自學習能力等優點，已經在信息處理、模式識別、智能控制及系統建模等領域得到越來越廣泛的應用。尤其是基於誤差反向傳播（Error Back Propagation）演算法的多層前饋網路（Multiple-Layer Feedforward Network）(簡稱BP 網路)，可以以任意精度逼近任意的連續函數，所以廣泛應用於非線性建模、函數逼近、模式分類等方面。

目標識別是模式識別領域的一項傳統的課題，這是因為目標識別不是一個孤立的問題，而是模式識別領域中大多數課題都會遇到的基本問題，並且在不同的課題中，由於具體的條件不同，解決的方法也不盡相同，因而目標識別的研究仍具有理論和實踐意義。這里討論的是將要識別的目標物體用成像頭(紅外或可見光等)攝入後形成的圖像信號序列送入計算機，用神經網路識別圖像的問題。

一、BP 神經網路

BP 網路是採用Widrow-Hoff 學習演算法和非線性可微轉移函數的多層網路。一個典型的BP 網路採用的是梯度下降演算法，也就是Widrow-Hoff 演算法所規定的。backpropagation 就是指的為非線性多層網路計算梯度的方法。一個典型的BP 網路結構如圖所示。

六、總結

從上述的試驗中已經可以看出，採用神經網路識別是切實可行的，給出的例子只是簡單的數字識別實驗，要想在網路模式下識別復雜的目標圖像則需要降低網路規模，增加識別能力，原理是一樣的。

B. 深度神經網路具體的工作流程是什麼樣的

所謂神經網路演算法，就是對人類學習能力的一種模擬演算法。理論認為人的認知模式，處事方式是存儲在神經元與神經元之間的連接上的，稱為「神經元連接權重」，人腦神經布局類似網狀結構，神經元是網的交叉點，權重就是網的連線，這些連線有粗有細，也就是權重的大小不同。而人類的學習能力就是去不斷改變權重的值，從而改變自己的認知模式和處事方式，簡單的說，不同人對同一個外部事物有不同看法，就是因為同樣的初始信號，在不同粗細的神經元連線放大或縮小後，變成了側重點不同的最終信號。最開始的「感知機"只用了2層神經元，即輸入層和輸出層，發現很多問題無法模擬，最著名的就是「異或」問題。 後來聰明的人在輸入層和輸出層之間加了一層神經元叫做隱藏層，3層的神經網路已經可以模擬二維上的任意函數曲線。只不過此時對「連接權重」的訓練過程就變得非常復雜，通常使用一種叫「誤差反傳」的計算方法。參考人腦，人腦大概有億級層數的神經元（當然，人腦是多任務處理器集合，某些特定的任務如人臉識別，只需用到大腦的某個局部）。於是人們會猜想，更多的隱藏層是否會有更高的學習效果。事實證明的確如此，隨著隱藏層數的增加，一些圖片，語音的識別率越來越高。因此，就有了深度神經網路這一概念。但隱藏層數越多訓練過程也越復雜，且誤差會在多層傳遞的時候衰減，導致GradientVanish問題，最終導致訓練結果收斂在局部最優或者難以收斂。後來又有聰明的人不斷改進誤差訓練演算法，神經網路的層數深度越來越大，現在最NB的是微軟的「殘差神經網路」，已經將隱藏層提高至152層。

C. 神經網路如何識別和編碼性別

神經網路模擬人腦中的神經元，神經元相互連接。每個神經元接收數據，並將判斷過程中產生的信號傳輸到下一個神經元，該神經元逐層傳輸，最終達到識別的目的，與其他模型不同，神經網路很像模糊統計預測模型。由於這一特點，其適應性非常強。只要有充足的數據和充足的神經元，就可以實現識別，決策，預測等功能。

其實人工神經網路他是一種簡單的數學模型，它將類似於大腦神經突觸連接的結構應用於信息處理。因為在工程和學術界裡面，它也經常被直接稱為神經網路或准神經網路。神經網路是一種操作模型，它由大量的節點或神經元及其相互連接組成，每個節點代表一個稱為激勵函數的特定輸出函數。