第15讲 基于人工神经网络的模式识别

迁移学习在模式识别中广泛应用于目标检测、图像分类等任务，通过将预训练模 型（如ResNet、VGG等）应用于新数据集，可以快速获得较好的分类效果。
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法，在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律，例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组，或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间，便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验，手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征，提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势，先通过自动方法 筛选出一组候选特征，再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析（PCA）
通过线性变换将原始特征转换为新的特征， 保留主要方差，降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ，如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术，降低特征维度，提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换，丰富特征
表达，提高模型性能。
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分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析，适用于特征线性可 分的情况，如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法，通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法，通过分析数据中的结构和语法规则，将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有

❖ 人脑的功能，一方面受到先天因素的制约，即由遗传信息先 天确定了其构造与特性；另一方面，后天因素也起重要的作 用，即大脑可通过其自组织、自学习，不断适应外界环境的 变化。大脑的自组织、自学习性来源于神经网络构造的可塑 性，它主要反映在神经元之间连接强度的可变性上。
➢人工神经网络是从微观构造与功能上对人脑神经系 统的模拟而建立起来的一类模型，具有模拟人的局部 形象思维的能力。其特点主要是具有非线性、学习能 力和自适应性，是模拟人的智能的一条重要途径。
Ep (t)
dp yp (t) 2
1 2 [d p
yp (t)]2
1 2
e2p
(t)
J (t)
〔4〕δ规那么：
1 2
[dp
p
yp (t)]2
1 2
e2 p p
(t)
用于权值调整的自适应学习算法为
将代入上式可得j(t 1 )j(t) /E p uj( ( pt t) )2j(t)e p (t)u jp
wij uiuj
❖这一规那么与〞条件反射“学说一致，并已得到神经细胞 学说的证实。α是表示学习速率的比例常数。
2.4 神经网络的互联模式
根据连接方式的不同，神经网络的神经元之间的连接有如 下几种形式。
1〕前向网络
前向网络构造如以下图。神经元分层排列，分别组成输入 层、中间层〔也称为隐含层，可以由假设干层组成〕和输 出层。每一层的神经元只承受来自前一层神经元的输入， 后面的层对前面的层没有信号反响。输入模式经过各层次 的顺序传播，最后在输出层上得到输出。感知器网络和BP 网络均属于前向网络。
1〕有监视学习：对于监视学习，网络训练往往要基于一定数 量的训练样本。训练样本通常由输入矢量和目标矢量组成。在 学习和训练过程中，网络根据实际输出与期望输出的比较，进 展连接权值和域值的调节。通过将期望输出成为导师信号，它 是评价学习的标准。最典型的有监视学习算法是BP算法，即误 差反向传播算法。

神经网络与模式识别课程报告卷积神经网络(CNN)算法研究摘要随着信息技术的迅速发展，验证码作为一种安全验证手段广泛应用于网络平台。

然而，复杂的验证码对自动识别技术提出了挑战。

近年来，深度学习特别是卷积神经网络（CNN）在图像识别领域显示出了强大的能力。

本研究旨在探索利用CNN算法进行验证码识别的可能性和有效性。

通过设计并实现一个基于CNN的验证码识别系统，本研究评估了不同训练策略及数据增强技术对验证码识别准确率的影响。

关键词：验证码识别；卷积神经网络；深度学习；图像处理；目录摘要 .......................................................................................... I I第1章概要设计 (1)第2章程序整体设计说明 (4)第3章程序运行效果 (15)第4章设计中遇到的重点及难点 (18)第5章本次设计存在不足与改良方案 (18)结论 (20)参考文献 (21)第1章概要设计1.1 设计目的人工神经网络是深度学习之母。

随着深度学习技术的兴起及其在阿尔法围棋程序等实际应用的精彩表现，神经网络已经广泛地应用于图像的分割和对象的识别、分类问题中。

伴随人工神经网络的发展，神经网络在模式识别领域中起着越来越重要的作用。

通过本课程的学习，让大家从算法的视角，掌握神经网络与模式识别这两个彼此紧密联系的人工智能分支中的基础理论、问题、思路与方法，并理解神经网络与模式识别的研究前沿。

1.2 选题验证码（CAPTCHA）是一种常见的用于区分人类和机器的技术，常用于网站、APP用户登陆时输入一些数字或字符以验证其身份。

本文将介绍如何使用卷积神经网络（CNN）来识别常见的字符验证码。

选择使用卷积神经网络（CNN）用于验证码识别方向的原因有以下几点：1. 强大的图像处理能力：CNN是一种特别适用于处理图像数据的深度学习模型。

它具有多层结构，可以自动学习和提取图像中的特征，如边缘、纹理和形状等。

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2.3学习规则
学习规则
在神经网络的学习中，各神经元的连接权值需按一定的规则
调整，这种权值调整规则称为学习规则。下面介绍几种常见的学习
规则。
1.Hebb学习规则
2.Delta（δ）学习规则
3.LMS学习规则
4.胜者为王学习规则
5.Kohonen学习规则
6.概率式学习规则
2.3学习规则
1.Hebb学习规则
突触结构示意图
1.3生物神经元的信息处理机理
电脉冲
输 入
树 突
细胞体 形成 轴突
突
输
触
出
信息处理
传输
图 12.2 生物神经元功能模型
神经元的兴奋与抑制
当传入神经元冲动，经整和使细胞膜电位升高，超过动作电位 的阈值时，为兴奋状态，产生神经冲动，由轴突经神经末稍传出。 当传入神经元的冲动，经整和，使细胞膜电位降低，低于阈值时， 为抑制状态，不产生神经冲动。
④神经元的输出和响应是个输入值的综合作用的结果。
⑤兴奋和抑制状态，当细胞膜电位升高超过阈值时，细胞进入兴奋 状态，产生神经冲动；当膜电位低于阈值时，细胞进入抑制状态。
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1.6激活函数
神经元的描述有多种，其区别在于采用了不同的激活函数，不 同的激活函数决定神经元的不同输出特性，常用的激活函数有如下 几种类型：
1957年，F.Rosenblatt提出“感知器”(Perceptron)模型，第一 次把神经网络的研究从纯理论的探讨付诸工程实践，掀起了人工神 经网络研究的第一次高潮。
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1.1人工神经网络发展简史
20世纪60年代以后，数字计算机的发展达到全盛时期，人们误以 为数字计算机可以解决人工智能、专家系统、模式识别问题，而放 松了对“感知器”的研究。于是，从20世纪60年代末期起，人工神 经网络的研究进入了低潮。