對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部收斂有哪些算法

來(lái)源：整理時(shí)間：2024-08-10 20:59:04 編輯：智能門(mén)戶(hù) 手機(jī)版

1，克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部收斂有哪些算法

可以嘗試以下方法：（1）加L1和L2正則（2）加momentum（3）開(kāi)啟dropout 參見(jiàn)論文：http://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/papers/srivastava14a.pdf

這是幾乎所有優(yōu)化算法的通病那你就把收斂速度設(shè)小一些，但是樣本多樣性要保證望采納

克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部收斂有哪些算法

2，什么是Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Kohonen SOFM 是一種前饋式無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí) 網(wǎng)絡(luò),它由兩層即輸入層和輸出層組成。輸入層又稱(chēng)匹配層,計(jì)算輸入模式向量與權(quán)向量之間的距離,即匹配程度;輸出層又稱(chēng)競(jìng)爭(zhēng)層,各神元以匹配程度為依據(jù)進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng),確定匹配程度大(距離小)的神經(jīng)元獲勝。獲勝的神經(jīng)元及其領(lǐng)域內(nèi)的神經(jīng)元權(quán)向量朝與模式向量更靠近方向更新,經(jīng)過(guò)多次反復(fù)的這種競(jìng)爭(zhēng)與更新,最終神經(jīng)元就會(huì)學(xué)會(huì)模式向量,并以權(quán)向量形式保存下來(lái),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)模式向量的聚類(lèi)、識(shí)別與拓?fù)洳蛔冃杂成涞?。這一過(guò)程就是自組織學(xué)習(xí)(映射)?？梢?jiàn)Kohonen SOFM自組織映射學(xué)習(xí) 映射包括兩部分:最佳匹配神經(jīng)元的選擇和權(quán)向量的更新。

什么是Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3，目前進(jìn)行圖像處理通常使用什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

圖像處理最常用的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），有時(shí)也會(huì)用到生成式對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GAN）。

在加工每一針前根據(jù)設(shè)定軌跡、運(yùn)動(dòng)參數(shù)、物料材質(zhì)、當(dāng)前加工位置等先用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到加工點(diǎn)粗略的變形量,對(duì)加工軌跡進(jìn)行預(yù)補(bǔ)償。加工時(shí)動(dòng)態(tài)采集加工點(diǎn)的局部圖像,經(jīng)數(shù)字圖像處理得到加工點(diǎn)實(shí)際坐標(biāo)與設(shè)定坐標(biāo)的偏差值,一方面將所得值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出樣本,結(jié)合相關(guān)參數(shù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行在線(xiàn)培訓(xùn),另一方面將此偏差值與加工點(diǎn)設(shè)定坐標(biāo)之和(即加工點(diǎn)實(shí)際坐標(biāo))用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出進(jìn)行預(yù)補(bǔ)償,求出其與針頭實(shí)際位置的差值作為pid控制器的輸入,從而提高控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性,實(shí)現(xiàn)快速精確絎縫的自動(dòng)化加工。

目前進(jìn)行圖像處理通常使用什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

4，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)固有缺陷及如何克服

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，很難保證其是全局最優(yōu)；一次訓(xùn)練結(jié)果，往往是局部最優(yōu)的；2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，仍然是經(jīng)驗(yàn)的，沒(méi)有完善的理論基礎(chǔ)。比如，什么結(jié)構(gòu)是最優(yōu)的？3、過(guò)度學(xué)習(xí)和學(xué)習(xí)不足，學(xué)習(xí)程度與泛化能力，如何從理論上給予解答？？

應(yīng)該是b超發(fā)現(xiàn)的吧，先天的神經(jīng)管缺陷，會(huì)導(dǎo)致脊柱裂等情況，甚至導(dǎo)致死胎，彩超看循環(huán)系統(tǒng)有無(wú)先天畸形比較好，還有一種三維成像的，可以看到小孩的面容和動(dòng)作，可以用來(lái)看有沒(méi)有唇裂、神經(jīng)管未閉等外在表現(xiàn)的畸形，抽取羊水可以檢查染色體看有沒(méi)有遺傳性疾?。ㄓ袆?chuàng)、有感染的風(fēng)險(xiǎn)）。如果小孩發(fā)育不正常，分娩時(shí)容易出危險(xiǎn)，建議到正規(guī)醫(yī)院的婦產(chǎn)科作進(jìn)一步的咨詢(xún)和檢查。

5，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么區(qū)別

1.RBF 的泛化能力在多個(gè)方面都優(yōu)于BP 網(wǎng)絡(luò), 但是在解決具有相同精度要求的問(wèn)題時(shí), BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)要比RBF 網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單。2. RBF 網(wǎng)絡(luò)的逼近精度要明顯高于BP 網(wǎng)絡(luò),它幾乎能實(shí)現(xiàn)完全逼近, 而且設(shè)計(jì)起來(lái)極其方便, 網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)增加神經(jīng)元直到滿(mǎn)足精度要求為止。但是在訓(xùn)練樣本增多時(shí), RBF 網(wǎng)絡(luò)的隱層神經(jīng)元數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于前者, 使得RBF 網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度大增加, 結(jié)構(gòu)過(guò)于龐大, 從而運(yùn)算量也有所增加。3. RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種性能優(yōu)良的前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RBF網(wǎng)絡(luò)可以任意精度逼近任意的非線(xiàn)性函數(shù)，且具有全局逼近能力，從根本上解決了BP網(wǎng)絡(luò)的局部最優(yōu)問(wèn)題，而且拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)緊湊，結(jié)構(gòu)參數(shù)可實(shí)現(xiàn)分離學(xué)習(xí)，收斂速度快。4. 他們的結(jié)構(gòu)是完全不一樣的。BP是通過(guò)不斷的調(diào)整神經(jīng)元的權(quán)值來(lái)逼近最小誤差的。其方法一般是梯度下降。RBF是一種前饋型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也就是說(shuō)他不是通過(guò)不停的調(diào)整權(quán)值來(lái)逼近最小誤差的，的激勵(lì)函數(shù)是一般是高斯函數(shù)和BP的S型函數(shù)不一樣，高斯函數(shù)是通過(guò)對(duì)輸入與函數(shù)中心點(diǎn)的距離來(lái)算權(quán)重的。5. bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率是固定的，因此網(wǎng)絡(luò)的收斂速度慢，需要較長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間。對(duì)于一些復(fù)雜問(wèn)題，BP算法需要的訓(xùn)練時(shí)間可能非常長(zhǎng)，這主要是由于學(xué)習(xí)速率太小造成的。而rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是種高效的前饋式網(wǎng)絡(luò)，它具有其他前向網(wǎng)絡(luò)所不具有的最佳逼近性能和全局最優(yōu)特性，并且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，訓(xùn)練速度快。

6，Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪幾種訓(xùn)練方法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要考慮網(wǎng)絡(luò)連接的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、神經(jīng)元的特征、學(xué)習(xí)規(guī)則等。目前，已有近40種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中有反傳網(wǎng)絡(luò)、感知器、自組織映射、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、波耳茲曼機(jī)、適應(yīng)諧振理論等。根據(jù)連接的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以分為：（1）前向網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)神經(jīng)元接受前一級(jí)的輸入，并輸出到下一級(jí)，網(wǎng)絡(luò)中沒(méi)有反饋，可以用一個(gè)有向無(wú)環(huán)路圖表示。這種網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)信號(hào)從輸入空間到輸出空間的變換，它的信息處理能力來(lái)自于簡(jiǎn)單非線(xiàn)性函數(shù)的多次復(fù)合。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)。反傳網(wǎng)絡(luò)是一種典型的前向網(wǎng)絡(luò)。（2）反饋網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)內(nèi)神經(jīng)元間有反饋，可以用一個(gè)無(wú)向的完備圖表示。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理是狀態(tài)的變換，可以用動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)理論處理。系統(tǒng)的穩(wěn)定性與聯(lián)想記憶功能有密切關(guān)系。Hopfield網(wǎng)絡(luò)、波耳茲曼機(jī)均屬于這種類(lèi)型。學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的一個(gè)重要內(nèi)容，它的適應(yīng)性是通過(guò)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的。根據(jù)環(huán)境的變化，對(duì)權(quán)值進(jìn)行調(diào)整，改善系統(tǒng)的行為。由Hebb提出的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法奠定了基礎(chǔ)。Hebb規(guī)則認(rèn)為學(xué)習(xí)過(guò)程最終發(fā)生在神經(jīng)元之間的突觸部位，突觸的聯(lián)系強(qiáng)度隨著突觸前后神經(jīng)元的活動(dòng)而變化。在此基礎(chǔ)上，人們提出了各種學(xué)習(xí)規(guī)則和算法，以適應(yīng)不同網(wǎng)絡(luò)模型的需要。有效的學(xué)習(xí)算法，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過(guò)連接權(quán)值的調(diào)整，構(gòu)造客觀世界的內(nèi)在表示，形成具有特色的信息處理方法，信息存儲(chǔ)和處理體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)的連接中。根據(jù)學(xué)習(xí)環(huán)境不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式可分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，將訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)加到網(wǎng)絡(luò)輸入端，同時(shí)將相應(yīng)的期望輸出與網(wǎng)絡(luò)輸出相比較，得到誤差信號(hào)，以此控制權(quán)值連接強(qiáng)度的調(diào)整，經(jīng)多次訓(xùn)練后收斂到一個(gè)確定的權(quán)值。當(dāng)樣本情況發(fā)生變化時(shí)，經(jīng)學(xué)習(xí)可以修改權(quán)值以適應(yīng)新的環(huán)境。使用監(jiān)督學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有反傳網(wǎng)絡(luò)、感知器等。非監(jiān)督學(xué)習(xí)時(shí)，事先不給定標(biāo)準(zhǔn)樣本，直接將網(wǎng)絡(luò)置于環(huán)境之中，學(xué)習(xí)階段與工作階段成為一體。此時(shí)，學(xué)習(xí)規(guī)律的變化服從連接權(quán)值的演變方程。非監(jiān)督學(xué)習(xí)最簡(jiǎn)單的例子是Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則。競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)規(guī)則是一個(gè)更復(fù)雜的非監(jiān)督學(xué)習(xí)的例子，它是根據(jù)已建立的聚類(lèi)進(jìn)行權(quán)值調(diào)整。自組織映射、適應(yīng)諧振理論網(wǎng)絡(luò)等都是與競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)有關(guān)的典型模型。研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)性質(zhì)，主要采用動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)理論、非線(xiàn)性規(guī)劃理論和統(tǒng)計(jì)理論，來(lái)分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演化過(guò)程和吸引子的性質(zhì)，探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同行為和集體計(jì)算功能，了解神經(jīng)信息處理機(jī)制。為了探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在整體性和模糊性方面處理信息的可能，混沌理論的概念和方法將會(huì)發(fā)揮作用?；煦缡且粋€(gè)相當(dāng)難以精確定義的數(shù)學(xué)概念。一般而言，“混沌”是指由確定性方程描述的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)中表現(xiàn)出的非確定性行為，或稱(chēng)之為確定的隨機(jī)性?！按_定性”是因?yàn)樗蓛?nèi)在的原因而不是外來(lái)的噪聲或干擾所產(chǎn)生，而“隨機(jī)性”是指其不規(guī)則的、不能預(yù)測(cè)的行為，只可能用統(tǒng)計(jì)的方法描述。混沌動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的主要特征是其狀態(tài)對(duì)初始條件的靈敏依賴(lài)性，混沌反映其內(nèi)在的隨機(jī)性?；煦缋碚撌侵该枋鼍哂谢煦缧袨榈姆蔷€(xiàn)性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的基本理論、概念、方法，它把動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的復(fù)雜行為理解為其自身與其在同外界進(jìn)行物質(zhì)、能量和信息交換過(guò)程中內(nèi)在的有結(jié)構(gòu)的行為，而不是外來(lái)的和偶然的行為，混沌狀態(tài)是一種定態(tài)?；煦鐒?dòng)力學(xué)系統(tǒng)的定態(tài)包括：靜止、平穩(wěn)量、周期性、準(zhǔn)同期性和混沌解?；煦畿壘€(xiàn)是整體上穩(wěn)定與局部不穩(wěn)定相結(jié)合的結(jié)果，稱(chēng)之為奇異吸引子。

兩者不同的地方非常多吖，或者說(shuō)，兩者根本就沒(méi)有多少相同的。hopfield網(wǎng)絡(luò)，基本上是設(shè)置了一個(gè)機(jī)制，使每次能量都下跌。而遺傳算法，則非常的不同，是種群搜索的機(jī)制，先初始化一堆的解，然后每次按概述讓優(yōu)秀解進(jìn)入下一代（注意到，有可能有不優(yōu)秀的也可以進(jìn)入，而hopfield是每一代能量都會(huì)下跌），下一代再通過(guò)交叉和變異等機(jī)制，產(chǎn)生新的一代。由于每次競(jìng)選下一代都會(huì)讓優(yōu)秀的更大概率通過(guò)，所以按概率，每一代都會(huì)比上一代更優(yōu)秀，就這樣，最后進(jìn)化到中夠優(yōu)秀的一代。兩者同是通過(guò)數(shù)次跌代，最后趨于穩(wěn)定。但兩者不同，遺傳算法是每一代是一個(gè)種群，而hopfield是一個(gè)個(gè)體。遺傳算法每一代允許更差的情況，有助于跳出局部最成。而hopfield每次能量都是下跌的，有貪婪算法的味道，一般不能跳出局部最優(yōu)。這樣?！渡窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)之家》