神经网络信号差

A. 神经网络模型的信息处理

人工神经网络对神经元的兴奋与抑制进行模拟，故而首先应了解神经元的兴奋与抑制状态。
一个神经元的兴奋和抑制两种状态是由细胞膜内外之间不同的电位差来表征的。在抑制状态，细胞膜内外之间有内负外正的电位差，这个电位差大约在-50— -100mv之间。在兴奋状态，则产生内正外负的相反电位差，这时表现为约60—100mv的电脉冲。细胞膜内外的电位差是由膜内外的离子浓度不同导致的。细胞的兴奋电脉冲宽度一般大约为1ms。神经元的兴奋过程电位变化如图1—3所示。
图1-3.神经元的兴奋过程电位变化 对神经细胞的研究结果表明：神经元的电脉冲几乎可以不衰减地沿着轴突传送到其它神经元去。
由神经元传出的电脉冲信号通过轴突，首先到达轴突末梢，这时则使其中的囊泡产生变化从而释放神经递质，这种神经递质通过突触的间隙而进入到另一个神经元的树突中。树突上的受体能够接受神经递质从而去改变膜向离子的通透性．使膜外内离子浓度差产生变化；进而使电位产生变化。显然，信息就从一个神经元传送到另一个神经元中。
当神经元接受来自其它神经元的信息时，膜电位在开始时是按时间连续渐渐变化的。当膜电位变化经超出一个定值时，才产生突变上升的脉冲，这个脉冲接着沿轴突进行传递。神经元这种膜电位高达一定阀值才产生脉冲传送的特性称阀值特性。
这种阀值特性从图1—3中也可以看出。
神经元的信息传递除了有阀值特性之外，还有两个特点。一个是单向性传递，即只能从前一级神经元的轴突末梢传向后一级神经元的树突或细胞体，不能反之。另一个是延时性传递．信息通过突触传递，通常会产生0.5-1ms的延时。 神经元对来自其它神经元的信息有时空综合特性。
在神经网络结构上，大量不同的神经元的轴突末梢可以到达同一个神经元的树突并形成大量突触。来源不同的突触所释放的神经递质都可以对同一个神经元的膜电位变化产生作用。因此，在树突上，神经元可以对不同来源的输入信息进行综合。这就是神经元对信息的空间综合特性。
对于来自同一个突触的信息，神经元可以对于不同时间传入的信息进行综合。故神经元对信息有时间综合特性。 从神经元轴突上传递的信息是等幅、恒宽、编码的离散电脉冲信号，故而是一个数字量。但在突触中神经递质的释放和树突中膜电位的变化是连续的。故而，这时说明突触有D/A功能。在神经元的树突膜电位高过一定阀值时，则又变成电脉冲方式由轴突传送出去。故而，这个过程说明神经元有A/D功能。
很明显，信息通过一个神经元传递时，神经元对信息执行了D/A、A/D转换过程。
从上面可知，神经元对信息的处理和传递有阀值，D/A、A/D和综合等一系列特性和功能。

B. bp算法在深度神经网络上为什么行不通

BP算法作为传统训练多层网络的典型算法，实际上对仅含几层网络，该训练方法就已经很不理想，不再往下进行计算了，所以不适合深度神经网络。

BP算法存在的问题：

（1）梯度越来越稀疏：从顶层越往下，误差校正信号越来越小。

（2）收敛到局部最小值：尤其是从远离最优区域开始的时候（随机值初始化会导致这种情况的发生）。

（3）一般，我们只能用有标签的数据来训练：但大部分的数据是没标签的，而大脑可以从没有标签的的数据中学习。

深度神经网络的特点：

多层的好处是可以用较少的参数表示复杂的函数。

在监督学习中，以前的多层神经网络的问题是容易陷入局部极值点。如果训练样本足够充分覆盖未来的样本，那么学到的多层权重可以很好的用来预测新的测试样本。

非监督学习中，以往没有有效的方法构造多层网络。多层神经网络的顶层是底层特征的高级表示，比如底层是像素点，上一层的结点可能表示横线，三角； 而顶层可能有一个结点表示人脸。一个成功的算法应该能让生成的顶层特征最大化的代表底层的样例。

如果对所有层同时训练，时间复杂度会太高； 如果每次训练一层，偏差就会逐层传递。这会面临跟上面监督学习中相反的问题，会严重欠拟合。

C. 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。

D. 人工神经网络评价法

人工神经元是人工神经网络的基本处理单元，而人工智能的一个重要组成部分又是人工神经网络。人工神经网络是模拟生物神经元系统的数学模型，接受信息主要是通过神经元来进行的。首先，人工神经元利用连接强度将产生的信号扩大；然后，接收到所有与之相连的神经元输出的加权累积；最后，将神经元与加权总和一一比较，当比阈值大时，则激活人工神经元，信号被输送至与它连接的上一层的神经元，反之则不行。

人工神经网络的一个重要模型就是反向传播模型(Back-Propagation Model)(简称BP模型)。对于一个拥有n个输入节点、m个输出节点的反向传播网络，可将输入到输出的关系看作n维空间到m维空间的映射。由于网络中含有大量非线性节点，所以可具有高度非线性。

(一)神经网络评价法的步骤

利用神经网络对复垦潜力进行评价的目的就是对某个指标的输入产生一个预期的评价结果，在此过程中需要对网络的连接弧权值进行不断的调整。

(1)初始化所有连接弧的权值。为了保证网络不会出现饱和及反常的情况，一般将其设置为较小的随机数。

(2)在网络中输入一组训练数据，并对网络的输出值进行计算。

(3)对期望值与输出值之间的偏差进行计算，再从输出层逆向计算到第一隐含层，调整各条弧的权值，使其往减少该偏差的方向发展。

(4)重复以上几个步骤，对训练集中的各组训练数据反复计算，直至二者的偏差达到能够被认可的程度为止。

(二)人工神经网络模型的建立

(1)确定输入层个数。根据评价对象的实际情况，输入层的个数就是所选择的评价指标数。

(2)确定隐含层数。通常最为理想的神经网络只具有一个隐含层，输入的信号能够被隐含节点分离，然后组合成新的向量，其运算快速，可让复杂的事物简单化，减少不必要的麻烦。

(3)确定隐含层节点数。按照经验公式：

灾害损毁土地复垦

式中：j——隐含层的个数；

n——输入层的个数；

m——输出层的个数。

人工神经网络模型结构如图5-2。

图5-2人工神经网络结构图(据周丽晖，2004)

(三)人工神经网络的计算

输入被评价对象的指标信息(X₁，X₂，X₃，…，X_n)，计算实际输出值Y_j。

灾害损毁土地复垦

比较已知输出与计算输出，修改K层节点的权值和阈值。

灾害损毁土地复垦

式中：w_ij——K-1层结点j的连接权值和阈值；

η——系数(0＜η＜1)；

X_i——结点i的输出。

输出结果：

C_j＝y_j(1-y_j)(d_j-y_j) (5-21)

式中：y_j——结点j的实际输出值；

d_j——结点j的期望输出值。因为无法对隐含结点的输出进行比较，可推算出：

灾害损毁土地复垦

式中：X_j——结点j的实际输出值。

它是一个轮番代替的过程，每次的迭代都将W值调整，这样经过反复更替，直到计算输出值与期望输出值的偏差在允许值范围内才能停止。

利用人工神经网络法对复垦潜力进行评价，实际上就是将土地复垦影响评价因子与复垦潜力之间的映射关系建立起来。只要选择的网络结构合适，利用人工神经网络函数的逼近性，就能无限接近上述映射关系，所以采用人工神经网络法进行灾毁土地复垦潜力评价是适宜的。

(四)人工神经网络方法的优缺点

人工神经网络方法与其他方法相比具有如下优点：

(1)它是利用最优训练原则进行重复计算，不停地调试神经网络结构，直至得到一个相对稳定的结果。所以，采取此方法进行复垦潜力评价可以消除很多人为主观因素，保证了复垦潜力评价结果的真实性和客观性。

(2)得到的评价结果误差相对较小，通过反复迭代减少系统误差，可满足任何精度要求。

(3)动态性好，通过增加参比样本的数量和随着时间不断推移，能够实现动态追踪比较和更深层次的学习。

(4)它以非线性函数为基础，与复杂的非线性动态经济系统更贴近，能够更加真实、更为准确地反映出灾毁土地复垦潜力，比传统评价方法更适用。

但是人工神经网络也存在一定的不足：

(1)人工神经网络算法是采取最优化算法，通过迭代计算对连接各神经元之间的权值不断地调整，直到达到全局最优化。但误差曲面相当复杂，在计算过程中一不小心就会使神经网络陷入局部最小点。

(2)误差通过输出层逆向传播，隐含层越多，逆向传播偏差在接近输入层时就越不准确，评价效率在一定程度上也受到影响，收敛速度不及时的情况就容易出现，从而造成个别区域的复垦潜力评价结果出现偏离。

E. BP神经网络输出层的输入信号问题

阈值肯定是要包含进来的，阈值的作用就是控制神经元的激活或抑制状态。神经网络是模仿大脑的神经元，当外界刺激达到一定的阀值时，神经元才会受刺激，影响下一个神经元。
简单说来是这样的：超过阈值，就会引起某一变化，不超过阈值，无论是多少，都不产生影响。

阈值又叫临界值，是指一个效应能够产生的最低值或最高值。

阈值又称阈强度，是指释放一个行为反应所需要的最小刺激强度。低于阈值的刺激不能导致行为释放。在反射活动中，阈值的大小是固定不变的，在复杂行为中，阈值则受各种环境条件和动物生理状况的影响。当一种行为更难于释放时，就是阈值提高了；当一种行为更容易释放时，就是阈值下降了。

F. BP神经网络(误差反传网络)

虽然每个人工神经元很简单，但是只要把多个人工

神经元按一定方式连接起来就构成了一个能处理复杂信息的神经网络。采用BP算法的多层前馈网络是目前应用最广泛的神经网络，称之为BP神经网络。它的最大功能就是能映射复杂的非线性函数关系。

对于已知的模型空间和数据空间，我们知道某个模型和他对应的数据，但是无法写出它们之间的函数关系式，但是如果有大量的一一对应的模型和数据样本集合，利用BP神经网络可以模拟(映射)它们之间的函数关系。

一个三层BP网络如图8.11所示，分为输入层、隐层、输出层。它是最常用的BP网络。理论分析证明三层网络已经能够表达任意复杂的连续函数关系了。只有在映射不连续函数时(如锯齿波)才需要两个隐层^[8]。

图8.11中，X=(x₁，…，x_i，…，x_n)^T为输入向量，如加入x₀=-1，可以为隐层神经元引入阀值;隐层输出向量为:Y=(y₁，…，y_i，…，y_m)^T，如加入y₀=-1，可以为输出层神经元引入阀值;输出层输出向量为:O=(o₁，…，o_i，…，o_l)^T;输入层到隐层之间的权值矩阵用V表示，V=(V₁，…，V_j，…，V_l)^T，其中列向量V_j表示隐层第j个神经元的权值向量;隐层到输出层之间的权值矩阵用W表示，W=(W₁，…，W_k，…，W_l)^T，

其中列向量W_k表示输出层第k个神经元的权值向量。

图8.11 三层BP网络^[8]

BP算法的基本思想是:预先给定一一对应的输入输出样本集。学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经过各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符，则转入误差的反向传播。将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有神经元，获得各层的误差信号，用它们可以对各层的神经元的权值进行调整(关于如何修改权值参见韩立群着作^[8])，循环不断地利用输入输出样本集进行权值调整，以使所有输入样本的输出误差都减小到满意的精度。这个过程就称为网络的学习训练过程。当网络训练完毕后，它相当于映射(表达)了输入输出样本之间的函数关系。

在地球物理勘探中，正演过程可以表示为如下函数:

d=f(m) (8.31)

它的反函数为

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

如果能够获得这个反函数，那么就解决了反演问题。一般来说，难以写出这个反函数，但是我们可以用BP神经网络来映射这个反函数m=f^-1(d)。对于地球物理反问题，如果把观测数据当作输入数据，模型参数当作输出数据，事先在模型空间随机产生大量样本进行正演计算，获得对应的观测数据样本，利用它们对BP网络进行训练，则训练好的网络就相当于是地球物理数据方程的反函数。可以用它进行反演，输入观测数据，网络就会输出它所对应的模型。

BP神经网络在能够进行反演之前需要进行学习训练。训练需要大量的样本，产生这些样本需要大量的正演计算，此外在学习训练过程也需要大量的时间。但是BP神经网络一旦训练完毕，在反演中的计算时间可以忽略。

要想使BP神经网络比较好地映射函数关系，需要有全面代表性的样本，但是由于模型空间的无限性，难以获得全面代表性的样本集合。用这样的样本训练出来的BP网络，只能反映样本所在的较小范围数据空间和较小范围模型空间的函数关系。对于超出它们的观测数据就无法正确反演。目前BP神经网络在一维反演有较多应用，在二维、三维反演应用较少，原因就是难以产生全面代表性的样本空间。

G. iphonex wifi信号不好

iPhone wifi信号差的解决方法，还在为iPhone wifi信号烦恼的朋友们，快点看过来！

1、摘掉保护壳

大多数朋友为了更好的保护自己的iPhone，都会为自己的iPhone套一个保护壳，不过有部分第三方保护壳，尤其是金属保护壳或金属边框壳，会影响WiFi的信号。这样就会导致你的iPhone信号比别人弱一些。假如你的iPhone Wifi信号不好，最开始可以把保护壳取下试试看看有没有好转。

2、还原网络设置

WiFi信号不好也有可能是iPhone的系统出现了一些问题，大家可以通过还原iOS的网络设置来解决一些问题。进入【设置】-【通用】-【还原】-【还原网络设置】，就可以把iPhone的网络还原。大家可以放心的是这项还原不会重置iPhone的其他数据，只是一些储存在手机上的无线密码需要重新填写。等待系统还原并重启后，再尝试连接无线网络，看看信号是不是有变好。

3、升级新系统

iOS系统的固件更新往往会对各种BUG、错误的修复，有时候也会对网络这一部分进行优化增强。如果你到任何一个地方连接wifi的信号都不太好，又停留在比较老旧的版本，那你可以试试升级至最新的iOS系统。小编之前就是用这个方法解决了信号弱的问题哦。

4、检查路由器

有的时候路由器在使用长时间以后，也会出现一些无线信号不好的问题。遇到这种情况，也可以检查一下路由器，无线路由器的背面一般都会有一个恢复出厂按钮，长按可以恢复。路由器恢复设置以后，连接路由器的管理页面，对宽带账号以及无线进行重新设置就可以啦。在恢复路由器设置以前，要记得宽带账号和密码哦，以免导致无法连接网络。

如果上面的方法都试过了，还是没办法改善wifi信号，那有可能就是手机wifi天线坏了或者信号放大芯片出现问题。

H. 苹果11pro max信号差吗

一，iPhone打不出电话，也接不进来电话有以下原因：
1，iPhone网络设置不正确。
2，sim卡出问题。
3，网络运营商信号不稳定。
4，iPhone系统故障或者硬件故障。
二，一般处理方法：
1，首先检查是否信号不好，最好用朋友的iPhone，换卡试试，排除卡的问题。
2，如果卡没问题，建议恢复iPhone网络设置试试，依次打开iPhone的设置--通用--还原--还原网络设置 。
3，无卡状态下拨打112，多试几次，能通说明是运营商或者卡的问题，也有可能是设置不当或者软件冲突，升级至8.1系统或者还原系统；不能打通112则是手机问题，去售后进行维修处理

iPhone 11 Pro Max采用A13仿生芯片，集成85亿个晶体管，采用第二代7nm制程工艺，8核神经引擎能够执行1万亿每秒运算，速度最高可提升20%，能耗最多可降低15%。无论是日常拍照、刷脸解锁，还是多开应用、玩大型游戏，手机运行速度更快，使用更加流畅顺手。

HDR 显示，2688 x 1242 像素分辨率，458 ppi。
iphone 11 Pro Max 配置详细介绍：

iPhone 11 Pro Max 处理器
A13 仿生，第三代神经网络引擎。
iPhone 11 Pro Max 显示屏
超视网膜 XDR 显示屏，6.5 英寸 (对角线) OLED 全面屏，多点触控显示屏，HDR 显示，2688 x 1242 像素分辨率，458 ppi。
iPhone 11 Pro Max 摄像头
三摄：1200 万像素超广角、广角及长焦。前置，原深感摄像头，1200 万像素摄像头。
iPhone 11 Pro Max 电源和电池
使用时间比 iPhone XS Max 最长增加 5 小时，视频播放：最长可达 20 小时，流媒体视频播放：最长可达 12 小时，音频播放：最长可达 80 小时，随附 18 瓦电源适配器

I. 神经网络训练一定次数后准确率突然下降怎么回事

经网络训练时准确度突然变得急剧下降，很有可能是你的休息不够睡眠不足导致注意力不集中，近段时间的心情也很影响训练时的准确度，心情烦躁准确度也就会下降。

J. 运行MATLAB BP神经网络后，得到了误差曲线(mse)，图例里有四个量，其中，Validation代表啥意思啊

代表检验这个网络的训练结果。

mse表示均方差，当然越小越好。但是这与你训练样本的多少，训练次数都有很大关系。

这个其实没有统一的标准，任何人都知道0偏差当然是最好。但是根绝神经网络本身致命的缺陷，由于它是迭代收敛逼近解析式，所以不可能达到0误差。

这只有根据使用者的工程技术要求来加以判断，这个误差指标肯定应该在小于工程误差范围内啊。但是对于科研研究，也只能具体情况具体分析。定量一说没有具体绝对一说的。

(10)神经网络信号差扩展阅读：

BP神经网络的计算过程由正向计算过程和反向计算过程组成。正向传播过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每～层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各神经元的权值，使得误差信号最小。