❶ 如何绘制神经网络图-如何用visio画卷积神经网络图。图形类似下图所示
1. 打开Visio软件，选择“网络”类别，选择一个适合的神经网络图模板，此处选择“基本网络图”。
2. 了解Visio的基本功能，开始绘制简单的网络连接图。
3. 首先绘制一个路由器和一个交换机。
4. 接着添加一台PC机，完成基本网络设备的布局。
5. 使用“连线工具”连接这些设备，当鼠标悬停在带有“x”的点上时，点会变红，表示这是当前的连接点。
6. 将三个设备正确连接后，一个基础的网络图就完成了。
7. 对于使用MATLAB创建神经网络结构图，先提供一个示例以帮助理解神经网络应用的实现。
8. 创建一个前馈网络，设置输入向量x和目标向量y，这里x为1到5的序列，y为一个相应的数值向量。
9. 创建一个前馈神经网络，使用最小-最大归一化方法处理输入数据，并定义两个隐层，分别是20个神经元的层和1个神经元的输出层，激活函数分别为tansig和purelin。
10. 使用L-M（Levenberg-Marquardt）优化算法训练网络，设置最大迭代次数为500，学习率为10的-6次方。
11. 训练BP（Back Propagation）神经网络，得到训练后的网络结构、训练记录和网络输出。
12. 计算仿真误差，使用mse函数得到均方误差。
13. 绘制仿真结果曲线，将训练数据和网络输出数据 plot在一起。
14. 尝试使用Visio绘制卷积神经网络图，发现除了最左边的变形图片外，其余部分可以较好实现。
15. 在Visio中使用具有透视效果的块图形，通过调整透视角度的红点来获得合适的视图。
16. 使用Ctrl+鼠标左键拖拽复制块，并进行大小和位置的细致调整，最终得到如图所示的神经网络图。
❷ 什么是神经网络
神经网络是机器学习的一个流派。这是现今最火的一个学派。我们在第一讲中，已经知道人学习知识是通过神经元的连接，科学家通过模仿人脑机理发明了人工神经元。技术的进一步发展，多层神经元的连接，就形成了神经网络。那么神经网络是怎么搭建起来的呢？神经元是构建神经网络的最基本单位， 这张图就是一个人工神经元的原理图，非常简单，一个神经元由一个加法器和一个门限器组成。加法器有一些输入，代表从其他神经元来的信号，这些信号分别被乘上一个系数后在加法器里相加，如果相加的结果大于某个值，就“激活”这个神经元，接通到下个神经元，否则就不激活。原理就这么简单，做起来也很简单。今天所有的神经网络的基本单元都是这个。输入信号乘上的系数，我们也叫“权重”，就是网络的参数，玩神经网路就是调整权重，让它做你想让它做的事。 一个神经元只能识别一个东西，比如，当你训练给感知器会“认”数字“8”，你给它看任何一个数字，它就会告诉你，这是“8”还不是“8”。为了让机器识别更多更复杂的图像，我们就需要用更多的神经元。人的大脑由 1000 亿个神经元构成，人脑神经元组成了一个很复杂的三维立体结构。