对抗神经网络，克服神经网络局部收敛有哪些算法

1，克服神经网络局部收敛有哪些算法

可以尝试以下方法：（1）加L1和L2正则（2）加momentum（3）开启dropout 参见论文：http://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/papers/srivastava14a.pdf

这是几乎所有优化算法的通病那你就把收敛速度设小一些，但是样本多样性要保证望采纳

克服神经网络局部收敛有哪些算法

2，什么是Kohonen神经网络

Kohonen SOFM 是一种前馈式无监督学习网络,它由两层即输入层和输出层组成。输入层又称匹配层,计算输入模式向量与权向量之间的距离,即匹配程度;输出层又称竞争层,各神元以匹配程度为依据进行竞争,确定匹配程度大(距离小)的神经元获胜。获胜的神经元及其领域内的神经元权向量朝与模式向量更靠近方向更新,经过多次反复的这种竞争与更新,最终神经元就会学会模式向量,并以权向量形式保存下来,从而实现对模式向量的聚类、识别与拓扑不变性映射等。这一过程就是自组织学习(映射)。可见Kohonen SOFM自组织映射学习映射包括两部分:最佳匹配神经元的选择和权向量的更新。

什么是Kohonen神经网络

3，目前进行图像处理通常使用什么神经网络

图像处理最常用的是卷积神经网络（CNN），有时也会用到生成式对抗神经网络（GAN）。

在加工每一针前根据设定轨迹、运动参数、物料材质、当前加工位置等先用bp神经网络得到加工点粗略的变形量,对加工轨迹进行预补偿。加工时动态采集加工点的局部图像,经数字图像处理得到加工点实际坐标与设定坐标的偏差值,一方面将所得值作为神经网络的输出样本,结合相关参数对神经网络进行在线培训,另一方面将此偏差值与加工点设定坐标之和(即加工点实际坐标)用神经网络的输出进行预补偿,求出其与针头实际位置的差值作为pid控制器的输入,从而提高控制系统的动态特性,实现快速精确绗缝的自动化加工。

目前进行图像处理通常使用什么神经网络

4，神经网络固有缺陷及如何克服

1、神经网络的学习，很难保证其是全局最优；一次训练结果，往往是局部最优的；2、神经网络的结构设计，仍然是经验的，没有完善的理论基础。比如，什么结构是最优的？3、过度学习和学习不足，学习程度与泛化能力，如何从理论上给予解答？？

应该是b超发现的吧，先天的神经管缺陷，会导致脊柱裂等情况，甚至导致死胎，彩超看循环系统有无先天畸形比较好，还有一种三维成像的，可以看到小孩的面容和动作，可以用来看有没有唇裂、神经管未闭等外在表现的畸形，抽取羊水可以检查染色体看有没有遗传性疾病（有创、有感染的风险）。如果小孩发育不正常，分娩时容易出危险，建议到正规医院的妇产科作进一步的咨询和检查。

5，RBF神经网络和BP神经网络有什么区别

1.RBF 的泛化能力在多个方面都优于BP 网络, 但是在解决具有相同精度要求的问题时, BP网络的结构要比RBF 网络简单。2. RBF 网络的逼近精度要明显高于BP 网络,它几乎能实现完全逼近, 而且设计起来极其方便, 网络可以自动增加神经元直到满足精度要求为止。但是在训练样本增多时, RBF 网络的隐层神经元数远远高于前者, 使得RBF 网络的复杂度大增加, 结构过于庞大, 从而运算量也有所增加。3. RBF神经网络是一种性能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。4. 他们的结构是完全不一样的。BP是通过不断的调整神经元的权值来逼近最小误差的。其方法一般是梯度下降。RBF是一种前馈型的神经网络，也就是说他不是通过不停的调整权值来逼近最小误差的，的激励函数是一般是高斯函数和BP的S型函数不一样，高斯函数是通过对输入与函数中心点的距离来算权重的。5. bp神经网络学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的。而rbf神经网络是种高效的前馈式网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。

6，Hopfield 神经网络有哪几种训练方法

人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。根据连接的拓扑结构，神经网络模型可以分为：（1）前向网络网络中各个神经元接受前一级的输入，并输出到下一级，网络中没有反馈，可以用一个有向无环路图表示。这种网络实现信号从输入空间到输出空间的变换，它的信息处理能力来自于简单非线性函数的多次复合。网络结构简单，易于实现。反传网络是一种典型的前向网络。（2）反馈网络网络内神经元间有反馈，可以用一个无向的完备图表示。这种神经网络的信息处理是状态的变换，可以用动力学系统理论处理。系统的稳定性与联想记忆功能有密切关系。Hopfield网络、波耳兹曼机均属于这种类型。学习是神经网络研究的一个重要内容，它的适应性是通过学习实现的。根据环境的变化，对权值进行调整，改善系统的行为。由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。Hebb规则认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位，突触的联系强度随着突触前后神经元的活动而变化。在此基础上，人们提出了各种学习规则和算法，以适应不同网络模型的需要。有效的学习算法，使得神经网络能够通过连接权值的调整，构造客观世界的内在表示，形成具有特色的信息处理方法，信息存储和处理体现在网络的连接中。根据学习环境不同，神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。在监督学习中，将训练样本的数据加到网络输入端，同时将相应的期望输出与网络输出相比较，得到误差信号，以此控制权值连接强度的调整，经多次训练后收敛到一个确定的权值。当样本情况发生变化时，经学习可以修改权值以适应新的环境。使用监督学习的神经网络模型有反传网络、感知器等。非监督学习时，事先不给定标准样本，直接将网络置于环境之中，学习阶段与工作阶段成为一体。此时，学习规律的变化服从连接权值的演变方程。非监督学习最简单的例子是Hebb学习规则。竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子，它是根据已建立的聚类进行权值调整。自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。研究神经网络的非线性动力学性质，主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论，来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质，探索神经网络的协同行为和集体计算功能，了解神经信息处理机制。为了探讨神经网络在整体性和模糊性方面处理信息的可能，混沌理论的概念和方法将会发挥作用。混沌是一个相当难以精确定义的数学概念。一般而言，“混沌”是指由确定性方程描述的动力学系统中表现出的非确定性行为，或称之为确定的随机性。“确定性”是因为它由内在的原因而不是外来的噪声或干扰所产生，而“随机性”是指其不规则的、不能预测的行为，只可能用统计的方法描述。混沌动力学系统的主要特征是其状态对初始条件的灵敏依赖性，混沌反映其内在的随机性。混沌理论是指描述具有混沌行为的非线性动力学系统的基本理论、概念、方法，它把动力学系统的复杂行为理解为其自身与其在同外界进行物质、能量和信息交换过程中内在的有结构的行为，而不是外来的和偶然的行为，混沌状态是一种定态。混沌动力学系统的定态包括：静止、平稳量、周期性、准同期性和混沌解。混沌轨线是整体上稳定与局部不稳定相结合的结果，称之为奇异吸引子。

两者不同的地方非常多吖，或者说，两者根本就没有多少相同的。hopfield网络，基本上是设置了一个机制，使每次能量都下跌。而遗传算法，则非常的不同，是种群搜索的机制，先初始化一堆的解，然后每次按概述让优秀解进入下一代（注意到，有可能有不优秀的也可以进入，而hopfield是每一代能量都会下跌），下一代再通过交叉和变异等机制，产生新的一代。由于每次竞选下一代都会让优秀的更大概率通过，所以按概率，每一代都会比上一代更优秀，就这样，最后进化到中够优秀的一代。两者同是通过数次跌代，最后趋于稳定。但两者不同，遗传算法是每一代是一个种群，而hopfield是一个个体。遗传算法每一代允许更差的情况，有助于跳出局部最成。而hopfield每次能量都是下跌的，有贪婪算法的味道，一般不能跳出局部最优。这样。《神经网络之家》