BP神经网络及深度学习研究 - 综述

基于BP模型神经网络的研究综述摘要：基于BP模型的神经网络是一种用于前向多层神经网络的反传学习算法，目前为止应用最为广泛且最重要的一种训练前向神经网络的学习算法。

本文详细介绍BP算法原理并剖析其性能不足的几个方面，简要介绍优化算法，对模型未来的发展方向进行展望。

关键词：BP模型；神经网络；梯度下降法1.BP神经网络模型BP网络是一种用于前向多层神经网络的反传学习算法，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。

它是由鲁梅尔哈特提出后受到广泛重视[1]。

BP 网络由输入层、隐层和输出层三部分构成，每层由许多并行运算的简单神经元组成，网络的层与层之间的神经元采用全互连方式，但同层神经元之间并无相互连接。

2.BP 网络学习算法2.1基于ep的BP算法的学习过程学习的最终结果是通过一系列的训练过程不断调整连接权值，使得对任一输入都能得到所期望的输出。

学习的方法是需要用一组训练样例对神经网络进行训练，每个样例都包含样例的输入及期望的输出两部分。

样例训练就是首先将样例通过BP神经网络正向的进行计算，通过输入层经各隐层逐层处理并计算每个单元的实际输出值；然后计算实际输出与期望输出之间的差值，如果该误差不能达到预定的要求，则沿着原来的连接通路逐层返回，利用两者的误差按照一定的原则对各层节点的权值进行相应的调整，使得最后得到的误差逐渐减小，满足要求即可停止2.2基于E的BP算法的学习过程2.3BP神经网络模型的性能分析BP 网络的理论依据坚实，推导过程严谨，物理概念清楚，通用性强。

但是，人们在使用过程中发现 BP 网络也存在许多不足之处，主要包括以下几个方面：2.3.1收敛速度慢由于BP算法本质上为梯度下降法，而它所要优化的目标函数又非常复杂，因此，误差曲面存在平坦区域[2]。

在这些区域中，误差梯度变化较小，即使权值的调整量很大，误差依然下降缓慢，使训练过程几乎停顿。

2.3.2易陷入局部极小BP 网络的训练是从某一起始点开始的斜面逐渐达到误差的最小值。

文献综述电气工程及自动化BP神经网络研究综述摘要：现代信息化技术的发展，神经网络的应用范围越来越广，尤其基于BP算法的神经网络在预测以及识别方面有很多优势。

本文对前人有关BP神经网络用于识别和预测方面的应用进行归纳和总结，并且提出几点思考方向以作为以后研究此类问题的思路。

关键词：神经网络；数字字母识别；神经网络的脑式智能信息处理特征与能力使其应用领域日益扩大，潜力日趋明显。

作为一种新型智能信息处理系统，其应用贯穿信息的获取、传输、接收与加工各个环节。

具有大家所熟悉的模式识别功能，静态识别例如有手写字的识别等，动态识别有语音识别等，现在市场上这些产品已经有很多。

本文查阅了中国期刊网几年来的相关文献包括相关英文文献，就是对前人在BP神经网络上的应用成果进行分析说明，综述如下：（一）B P神经网络的基本原理BP网络是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阀值，使网络的误差平方最小。

BP网络能学习和存贮大量的输入- 输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)，如图上图。

其基本思想是通过调节网络的权值和阈值使网络输出层的误差平方和达到最小，也就是使输出值尽可能接近期望值。

（二）对BP网络算法的应用领域的优势和其它神经网络相比，BP神经网络具有模式顺向传播，误差逆向传播，记忆训练，学习收敛的特点，主要用于：（1）函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络以逼近一个函数；（2）模式识别：用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来；（3）数据压缩：减少输出向量维数以便于传输或存储；（4）分类：把输入向量所定义的合适方式进行分类；]9[BP网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，，而数学理论已证明它具有实现任何复杂非线性映射的功能。

人工神经网络的技术前沿11115028 王媛媛1.人工神经网络的起源自古以来，各界研究工作者对于“人脑”“生物智能”一直表现着极大的研究兴趣.采用某种工程技术的手段设计出具有生物神经网络的某些结构功能的软硬件智能设施被称为“人工神经网络技术”【1】。

举例来讲，“识别人脸"是大脑的基本功能，正常成人可以正确辨别认识的人脸。

但计算机要准确做到这一点却比较困难，因为计算机智能针对具体的模型机型指令编程，若没有精确的模型，程序也就无法编制。

故而如何针对人脑所具有的各项智能活动做出有效的计算机或硬件模拟,就是人工神经网络的主要研究内容。

人工神经网络起源于20世纪初期，主要由两方面因素催生。

一方面经过生物学家数学家的不懈努力,采用数学模型来描述神经元的基本生物活动成为可能.神经元是神经活动的基础原件，了解神经元的工作机制是创建人工神经网络科学的基础。

另外一方面,19世纪比较具有代表性的牛顿力学或者欧式几何都是线性科学，而生物智能活动如此纷繁复杂,不可能用简单的线性数学模型进行模拟,提出一种非线性的可有效模拟神经网络活动的模型算法迫在眉睫。

人工神经网络的发展并不是偶然，而是在当时的科学背景下应运而生.2.人工神经网络的发展人工神经网络算法真正发展于20世纪40年代初，至今发展也不超过一百年,虽然其存在的时间较短，但其发展过程可谓一波三折,经历很多挫折，也取得很多进展.1943年，心理学家W.S。

Mcculloch和数学家W。

Pitts总结了生物神经元的一些基本特性，共同提出M—P模型，第一次用数学语言描述了神经元的活动【2】。

虽然其神经元的功能较弱，但M—P模型的提出为人工神经网络奠定了基础，自此发展开来。

心理学家D。

O。

Hebb于1949年提出神经元之间的突触联系强度可变的假设，他认为人脑的学习活动室发生在突触上的,而其联系的强度会随着神经元的活动而变化【3】。

他的假设为人工神经网络的学习活动研究提供了基础.1958年，Rosenblatt提出了著名的感知机模型,这是第一个真正意义上的神经网络，它基本上满足了神经生理学的一切先验知识，可用于模式识别、联想记忆等方面【4】。

《深度学习相关研究综述》篇一一、引言随着科技的飞速发展，深度学习作为人工智能领域的重要分支，已经成为当前研究的热点。

深度学习以其强大的特征学习和表示学习能力，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译等多个领域取得了显著的成果。

本文旨在全面综述深度学习的基本原理、发展历程、主要应用以及当前面临的挑战与未来发展趋势。

二、深度学习的基本原理与发展深度学习是基于神经网络的一种机器学习方法，其核心思想是通过构建多层神经网络来模拟人脑的思维方式，实现从原始数据中自动提取高级特征和抽象表示的目的。

深度学习的理论基础主要来源于人工神经网络、统计学和优化理论等学科。

随着硬件技术的进步和计算能力的提升，深度学习的发展经历了从浅层学习到深层学习的过程。

早期的神经网络模型由于计算资源的限制，通常只有几层结构，难以处理复杂的任务。

而随着深度学习算法的改进和计算机性能的飞跃，深度神经网络的层数不断增加，能够更好地处理大规模数据和复杂任务。

三、深度学习的主要应用1. 图像识别：深度学习在图像识别领域取得了显著的成果，如人脸识别、物体检测、图像分类等。

通过训练深度神经网络，可以自动提取图像中的特征，实现高精度的识别效果。

2. 语音识别：深度学习在语音识别领域也取得了重要突破，如语音合成、语音转文字等。

通过构建大规模的语音数据集和复杂的神经网络模型，可以实现高度逼真的语音合成和高效的语音转文字功能。

3. 自然语言处理：深度学习在自然语言处理领域也有广泛的应用，如机器翻译、情感分析、问答系统等。

通过构建语言模型和上下文感知模型，可以有效地理解和生成自然语言文本。

4. 机器翻译：深度学习在机器翻译领域的应用已经取得了巨大的成功。

通过训练大规模的平行语料库和复杂的神经网络模型，可以实现高质量的翻译效果。

四、当前面临的挑战与未来发展趋势尽管深度学习在多个领域取得了显著的成果，但仍面临一些挑战和问题。

首先，深度学习的可解释性仍然是一个亟待解决的问题。

BP人工神经网络算法的探究及其应用
BP人工神经网络算法是一种基于反向传播原理的人工神经网络，具有很好的非线性拟合能力和适应性，被广泛应用于数据挖掘、图像识别、自然语言处理等领域。

BP网络的基本结构由输入层、隐藏层和输出层组成。

输入层接收外界输入的数据，隐藏层进行信息处理和转化，输出层则输出网络的结果。

BP算法主要包括前向传播和反向传播两个过程。

在前向传播过程中，网络通过输入层接收输入信息，经过隐藏层的处理后，产生输出结果。

在反向传播过程中，网络根据误差信号，将误差一步步向前传播，不断调整各个层次之间的连接权值，直至误差最小化，从而实现网络训练和学习。

BP网络算法具有很强的泛化能力和适应性。

它不需要先验知识，不断通过调整权值来精确匹配输入数据与输出结果之间的关系，适用于处理各种复杂的非线性问题。

BP算法还具有很好的稳定性和鲁棒性，在模型参数调整过程中不易陷入局部极小值，训练后的网络具有很强的泛化能力和鲁棒性。

BP神经网络算法已经成功应用于图像识别、自然语言处理、文本分类、金融风险评估等领域。

例如，基于BP算法的手写数字识别系统，在MNIST（美国国家标准与技术研究所）数据集上取得了较好的识别率，已经被广泛应用于银行卡号识别等场景；基于BP算法的股票预测模型，在对历史股票数据进行训练后，能够对未来股票价格变化做出预测，帮助金融从业人员做出更为准确的投资决策。

总之，BP神经网络算法作为一种基于反向传播原理的人工神经网络，具有很强的非线性拟合能力和适应性，能够广泛应用于各个领域。

预计在未来，随着人工智能技术的不断发展和完善，BP算法将会带来更多的应用和领域的拓展。

BP 神经网络1 BP 网图：三层BP 网信号正向传播和误差反向传播)(k k net f o = ∑==mj j jk k y net 0ω k=1,2……l 有l 个输出（l 常常为1）。

中间隐层有m 层：)(j j net f y = ∑==ni i ij j x net 0υ i=1,2,……m n 个输入。

j=1,2……m其中Sigmoid 函数：xex f -+=11)( （单极性） ko knet E∂∂-=δ1.1 计算流程不同样本误差：21)(∑=-=lk M kM kMo dEE=((T-Ok)'*(T-Ok))/2;一般使用211)(21∑∑==-=lk p kp kMp o dE 总1.2 影响参数:1.2.1 隐层节点数nn=n m + +a ，其中 m 为输出神经元数， n 为输入神经元数， a 为[1，10]之间的常数。

nn=n 2log nn=2n+1; nn=mn1.2.2 学习率学习率η，太大会影响训练稳定性，太小使训练收敛速度慢。

一般在0.01--0.8之间。

我取0.2E min 一般在0.1--之间。

1.3 样本/输入1.3.1 训练样本训练样本数：M εwn ≈，w n 为权值阈值总数，一般为连接权总数的5~10倍。

训练数据必须作平衡处理，不同类别的样本需要交叉输入，轮流输入--时间延长。

1.3.2 输入形式字符：形状格填充、边缘距离 曲线：采样 变化大可以密集采样 输出：不同的输出用不同的码表示1.3.3 归一化：样本分布比较均匀 [0,1]区间：minmax min x x x x x i i--=。

《深度学习相关研究综述》篇一一、引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来在学术界和工业界引起了广泛的关注。

它通过模拟人脑神经网络的运作方式，实现对复杂数据的处理和识别，从而在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了显著的成果。

本文将对深度学习的基本原理、发展历程、主要应用以及当前研究热点进行综述。

二、深度学习的基本原理与发展历程深度学习是机器学习的一个分支，其核心思想是通过构建多层神经网络来模拟人脑神经网络的运作方式。

它通过大量的训练数据，使模型学习到数据的内在规律和表示方法，从而实现更加精准的预测和分类。

自深度学习概念提出以来，其发展经历了几个重要阶段。

早期的神经网络由于计算能力的限制，模型深度较浅，无法充分挖掘数据的内在规律。

随着计算能力的不断提升，尤其是GPU等硬件设备的普及，深度学习的模型深度逐渐增加，取得了显著的成果。

同时，随着数据量的不断增长和大数据技术的不断发展，深度学习的应用领域也在不断扩大。

三、深度学习的主要应用1. 计算机视觉：深度学习在计算机视觉领域的应用非常广泛，包括图像分类、目标检测、人脸识别等。

通过深度神经网络，可以实现图像的自动识别和分类，从而在安防、医疗、自动驾驶等领域发挥重要作用。

2. 自然语言处理：深度学习在自然语言处理领域也取得了显著的成果，包括语音识别、文本分类、机器翻译等。

通过深度神经网络，可以实现对人类语言的自动理解和生成，从而在智能问答、智能助手等领域发挥重要作用。

3. 语音识别：深度学习在语音识别领域也具有广泛的应用，如语音合成、语音识别等。

通过训练深度神经网络模型，可以实现高质量的语音合成和准确的语音识别。

4. 其他领域：除了上述应用外，深度学习还在推荐系统、医疗影像分析、无人驾驶等领域发挥了重要作用。

四、当前研究热点1. 模型优化：针对深度学习模型的优化是当前研究的热点之一。

研究者们通过改进模型结构、优化算法等方式，提高模型的性能和计算效率。

bp神经网络第一篇：BP神经网络的基本原理BP神经网络是一种最为经典的人工神经网络之一，它在模拟神经元之间的信息传输和处理过程上有很高的效率，可以被应用于多种领域，如图像处理、模式识别、预测分析等。

BP神经网络的核心思想是通过将神经元之间的权值调整来达到优化网络结构的目的，从而提高网络的准确率和泛化能力。

BP神经网络包含三个基本部分：输入层、隐层和输出层。

其中，输入层用于接收原始数据，隐层是神经元之间信号处理的地方，而输出层则用于输出最终的结果。

与其他的神经网络不同，BP神经网络使用了反向传播算法来调整神经元之间的权值。

这个算法是一种基于梯度下降的优化方法，通过最小化目标函数来优化权值，从而获得最小的误差。

具体来说，反向传播算法分为两个步骤：前向传播和反向传播。

前向传播是指从输入层开始，将数据经过神经元的传递和处理，一直到输出层，在这个过程中会计算每一层的输出值。

这一步完成后，就会得到预测值和实际值之间的误差。

接着，反向传播将会计算每个神经元的误差，并将误差通过链式法则向后传播，以更新每个神经元的权值。

这一步也被称为误差反向传播，它通过计算每个神经元对误差的贡献来更新神经元之间的权值。

总的来说，BP神经网络的优点在于其具有灵活性和较高的准确率。

但同时也存在着过拟合和运算时间过长等问题，因此在实际应用中需要根据实际情况加以取舍。

第二篇：BP神经网络的应用BP神经网络作为一种人工智能算法，其应用范围非常广泛。

以下是BP神经网络在不同领域的应用案例。

1. 图像处理BP神经网络在图像处理方面的应用主要有两个方面：图像分类和图像增强。

在图像分类方面，BP神经网络可以通过对不同特征之间的关系进行学习，从而对图像进行分类。

在图像增强方面，BP神经网络可以根据图像的特征进行修复和增强，从而提高图像的质量。

2. 股票预测BP神经网络可以通过对历史数据的学习来预测未来股市趋势和股票价格变化，对投资者提供参考依据。

3. 语音识别BP神经网络可以对人声进行测量和分析，从而识别出人说的话，实现语音识别的功能。

深度学习之BP神经⽹络模型、策略、算法： 在深度学习中，⽆论多么复杂的结构，终究逃不过三种构造，那就是模型、策略、算法，它们都是在这三种结构基础上进⾏的变形、扩展、丰富 模型：构建参数、函数，确定学习⽅式 策略：策略的重点时损失函数，即构造出⼀种能都使得损失最⼩的函数结构 算法：不断迭代，深度学习BP神经⽹络基本概念： BP神经⽹络是⼀种多层的前馈神经⽹络，其主要的特点是：信号是前向传播的，⽽误差是反向传播的。

它模拟了⼈脑的神经⽹络的结构，⽽⼈⼤脑传递信息的基本单位是神经元，⼈脑中有⼤量的神经元，每个神经元与多个神经元相连接。

BP神经⽹络，类似于上述，是⼀种简化的⽣物模型。

每层神经⽹络都是由神经元构成的，单独的每个神经元相当于⼀个感知器。

输⼊层是单层结构的，输出层也是单层结构的，⽽隐藏层可以有多层，也可以是单层的。

输⼊层、隐藏层、输出层之间的神经元都是相互连接的，为全连接。

总得来说，BP神经⽹络结构就是，输⼊层得到刺激后，会把他传给隐藏层，⾄于隐藏层，则会根据神经元相互联系的权重并根据规则把这个刺激传给输出层，输出层对⽐结果，如果不对，则返回进⾏调整神经元相互联系的权值。

这样就可以进⾏训练，最终学会，这就是BP神经⽹络模型。

BP神经⽹络简介：BP神经⽹络已⼴泛应⽤于⾮线性建摸、函数逼近、系统辨识等⽅⾯,但对实际问题,其模型结构需由实验确定,⽆规律可寻。

⼤多数通⽤的神经⽹络都预先预定了⽹络的层数,⽽BP ⽹络可以包含不同的隐层。

但理论上已经证明,在不限制隐含节点数的情況下,两层(只有⼀个隐层)的BP⽹络可以实现任意⾮线性映射。

在模式样本相对较少的情況下,较少的隐层节点,可以实现模式样本空间的超平⾯划分,此时,选择两层BP⽹络就可以了。

当模式样本数很多时,减⼩⽹络规模,增加⼀个隐层是有必要的,但是BP⽹络隐含层数⼀般不超过两层。

BP神经⽹络训练流程图：BP神经⽹络算法公式：在三层BP神经⽹络中，输⼊向量,也就是输⼊层神经元为：隐藏层输⼊向量，也就是隐藏层神经元：输出层输出向量，也就是输出层神经元：期望输出向量可以表⽰为：输⼊层到隐藏层之间的权值⽤数学向量可以表⽰为：这⾥⾯的列向量vj为隐藏层第 j 个神经元对应的权重；隐藏层到输出层之间的权值⽤数学向量可以表⽰为： 上式中的列向量wk为输出层第 k 个神经元对应的权重。