深度置信网络（Deep Belief Network）
DBNs是一个概率生成模型，与传统的判别模型的神经网络相对，生成模型是建立一个观察数据和标签之间的联合分布，对P(Observation|Label)和 P(Label|Observation)都做了评估，而判别模型仅仅而已评估了后者，也就是P(Label|Observation)。
DBNs由多个限制玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines）层组成，一个典型的神经网络类型如图所示。这些网络被“限制”为一个可视层和一个隐层，层间存在连接，但层内的单元间不存在连接。隐层单元被训练去捕捉在可视层表现出来的高阶数据的相关性。
DBNs的灵活性使得它的拓展比较容易。一个拓展就是卷积DBNs（Convolutional Deep Belief Networks(CDBNs)）。DBNs并没有考虑到图像的2维结构信息，因为输入是简单的从一个图像矩阵一维向量化的。而CDBNs就是考虑到了这个问题，它利用邻域像素的空域关系，通过一个称为卷积RBMs的模型区达到生成模型的变换不变性，而且可以容易得变换到高维图像。DBNs并没有明确地处理对观察变量的时间联系的学习上，虽然目前已经有这方面的研究，例如堆叠时间RBMs，以此为推广，有序列学习的bbed temporalconvolutionmachines，这种序列学习的应用，给语音信号处理问题带来了一个让人激动的未来研究方向。
目前，和DBNs有关的研究包括堆叠自动编码器，它是通过用堆叠自动编码器来替换传统DBNs里面的RBMs。这就使得可以通过同样的规则来训练产生深度多层神经网络架构，但它缺少层的参数化的严格要求。与DBNs不同，自动编码器使用判别模型，这样这个结构就很难采样输入采样空间，这就使得网络更难捕捉它的内部表达。但是，降噪自动编码器却能很好的避免这个问题，并且比传统的DBNs更优。它通过在训练过程添加随机的污染并堆叠产生场泛化性能。训练单一的降噪自动编码器的过程和RBMs训练生成模型的过程一样。
❷ 神经网络（深度学习）的几个基础概念
从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最着名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。深度学习做的步骤是 信号->特征->值。 特征是由网络自己选择。
解决方法：
1、右下角网络图标——右键——打开网络和共享中心——左侧——管理无线网络；
2、双击WIFI列表中的WIFI；
3、把自动连接勾选去掉，就可避免被其他WIFI干扰；
4、打开无线管理——左侧第二个切换网卡——选择正在使用的网卡；
5、多重网络不影响上网，在有限网络流量下，同时上网会占用流量，影响速度。手机显示连接上但不能上网，可再重新设置路由器或手机WIFI功能。是与手机有关。
❹ 关于神经网络信号处理
神经元网络应用面很广，理论上说它可以应用到你能想到的各个领域，神经元网络在信号处理方面的应用我接触过的有数据压缩，模式识别，还有很多，前景不错。
❺ 数字信号处理，如EEG信号，使用深度学习做的话，有什么思路
一）脑电图（EEG）检查：是在头部按一定部位放置8-16个电极，经脑电图机将脑细胞固有的生物电活动放大并连续描记在纸上的图形。正常情况下，脑电图有一定的规律性，当脑部尤其是皮层有病变时，规律性受到破坏，波形即发生变化，对其波形进行分析，可辅助临床对及脑部疾病进行诊断。
脑波按其频率分为：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波称为慢波，β和γ波称为快波。依年龄不同其基本波的频率也不同，如3岁以下小儿以δ波为主，3-6岁以θ波为主，随年龄增长，α波逐渐增多，到成年人时以α波为主，但年龄之间无明确的严格界限，如有的儿童4、5岁枕部α波已很明显。正常成年人在清醒、安静、闭眼时，脑波的基本节律是枕部α波为主，其他部位则是以α波间有少量慢波为主。判断脑波是否正常，主要是根据其年龄，对脑波的频率、波幅、两侧的对称性以及慢波的数量、部位、出现方式及有无病理波等进行分析。许多脑部病变可引起脑波的异常。如颅内占位性病变（尤其是皮层部位者）可有限局性慢波；散发性脑炎，绝大部分脑电图呈现弥漫性高波幅慢波；此外如脑血管病、炎症、外伤、代谢性脑病等都有各种不同程度的异常，但脑深部和线部位的病变阳性率很低。须加指出的是，脑电图表现没有特异性，必须结合临床进行综合判断，然而对于则有决定性的诊断价值，在阗痫发作间歇期，脑电图可有阵发性高幅慢波、棘波、尖波、棘一慢波综合等所谓“痛性放电”表现。为了提高脑电图的阳性率，可依据不同的病变部位采用不同的电极放置方法。如鼻咽电极、鼓膜电极和蝶骨电极，在开颅时也可将电极置于皮层（皮层电极）或埋入脑深部结构（深部电极）；此外，还可使用各种诱发试验，如睁闭眼、过度换气、闪光刺激、睡眠诱发、剥夺睡眠诱发以及静脉美解眠等。但蝶骨电极和美解眠诱发试验等方法，可给病人带来痛苦和损害，须在有经验者指导下进行。随着科技的日益发展，近年来又有了遥控脑电图和24小时监测脑电图。
（二）脑电地形图（BEAM）
是在EEG的基础上，将脑电信号输入电脑内进行再处理，通过模数转换和付立叶转换，将脑电信号转换为数字信号，处理成为脑电功率谱，按照不同频带进行分类，依功率的多少分级，最终使脑电信号转换成一种能够定量的二维脑波图像，此种图像能客观地反映各部电位变化的空间分布状态，其定量标志可以用数字或颜色表示，再用打印机打印在颅脑模式图上，或贮存在软盘上。它的优越性在于能发现EEG中较难判别的细微异常，提高了阳性率，且病变部位图像直观醒目，定位比较准确，从而客观对大脑机能进行评价。主要应用于缺血性脑血管病的早期诊断及疗效予后的评价，小儿脑发育与脑波变化的研究，视觉功能的研究，大浮肿瘤的定位以及精神物的研究等。
异常的EEG模式如果包括了整个大脑。意味着广泛的脑功能失调，异常的如果是局灶的，则提示有局灶的脑功能异常。EEG有可能提示大脑疾病的诊断，某些特殊EEG模式能够提示特定的疾病。
❻ 在移动通信中采取哪些信号处理技术来改善接收信号的质量
移动信道的多径传播引起的瑞利衰落、时延扩展以及伴随接收机移动过程产生的多普勒频移使接收信号受到严重的衰落；阴影效应会使接收的信号过弱而造成通信的中断；信道存在的噪声和干扰，也会使接收信号失真而造成误码。因此，在移动通信中需要采取一些信号处理技术来改善接收信号的质量。分集接收技术、均衡技术、信道编码技术和扩频技术是最常见的信号处理技术，根据信道的实际情况，它们可以独立使用或联合使用。
分集接收的基本思想就是把接收到的多个衰落独立的信号加以处理，合理地利用这些信号的能量来改善接收信号的质量。分集通常用来减小在平坦性衰落信道上接收信号的衰落深度和衰落的持续时间。分集接收充分利用接收信号的能量，因此无需增加发射信号的功率而可以使接收信号得到改善。
信道编码的目的是为了尽量减小信道噪声或干扰的影响，是用来改善通信链路性能的技术。其基本思想是通过引入可控制的冗余比特，使信息序列的各码元和添加的冗余码元之间存在相关性。在接收端信道译码器根据这种相关性对接收到的序列进行检查，从中发现错误或进行纠错。对某种调制方式，在给的Eb/N0无法达到误码的要求时，信道编码就是唯一可行的方法。
当传输的信号带宽大于无线信道的相关带宽时，信号产生频率选择性衰落，接收信号就会产生失真，它在时域表现为接收信号的码间干扰。所谓信道均衡就是在接收端设计一个称之为均衡器的网络，以补偿信道引起的失真。这种失真是不能通过增加发射信号功率来减小的。由于移动信道的时变特性，均衡器的参数必须能跟踪信道特性的变化而自行调整，因此均衡器应当是自适应的。
随着移动通信的发展，所传输的数据速率越来越高，信号的带宽也远超出信道的相干带宽，采用传统的均衡技术难以保证信号传输的质量。多径衰落就成为妨碍高速数据传输的主要障碍。采用扩频技术极大地扩展了信息的传输带宽，可以把携带有同一信息的多径信号分离出来并加以利用，因此扩频技术具有频率分集和时间分集的特点。扩频技术是克服多径干扰的有效手段。它是的三代移动通信无线传输的主流技术。
❼ 卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么
作者：杨延生
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来源：知乎
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"深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够work而演化出来的一系列的 新的结构和新的方法。
新的网络结构中最着名的就是CNN，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了逗局部感受野地和逗权植共享地的概念，大大减少了网络参数的数量。关键是这种结构确实很符合视觉类任务在人脑上的工作原理。
新的结构还包括了：LSTM，ResNet等。
新的方法就多了：新的激活函数：ReLU，新的权重初始化方法（逐层初始化，XAVIER等），新的损失函数，新的防止过拟合方法（Dropout, BN等）。这些方面主要都是为了解决传统的多层神经网络的一些不足：梯度消失，过拟合等。
---------------------- 下面是原答案 ------------------------
从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。
传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。
而深度学习中最着名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。
输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层
简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。
深度学习做的步骤是 信号->特征->值。 特征是由网络自己选择。
❽ 一维信号分类需要用复杂的深度学习神经网络吗
一维信号分类需要用复杂的深度学习神经网络。
一维信号分类需要用复杂的深度学习神经网络来进行分类，同时深度学习算法（包括CNN）也肯定可以直接处理一维信号。举个例子，深度残差收缩网络，就是用于处理一维振动信号的一种深度学习方法，可以作为参考。深度残差收缩网络其实是深度残差网络（ResNet）的新型改进，将软阈值化作为非线性层引入ResNet的网络结构之中，其目的是提高深度学习方法在含噪声数据或复杂数据上的特征学习效果。
直接把多通道的一维信号合并成二维图像，然后直接按图像卷积的方法去做~~当然，如果像ECG这种只有单通道一维信号，也可以直接一维卷积，效果一般~~可以看看语音处理的相关Net，其中比较推荐的是用 dilated conv 来做