神经网络与图像识别,人脸识别和神经网络

神经网络怎么辨识对象

神经网络模拟人脑的神经元，神经元之间相互连接，每个神经元接受数据，判断时候产生信号传递给下一个神经元，层层传送，最终达到识别的目的。

神经网络不像其它的模型有理论依据，它很多的像是一种模糊的统计预测模型。正因为这种特性，它的适应能力很强，只要有充足的数据与足够的神经元，便能实现识别，决策，预测等功能。

谷歌人工智能写作项目：爱发猫

神经网络可以识别没有训练过的数据吗

本人毕设题目是关于神经网络用于图像识别方面的，但是很没有头续~我很不理解神经网络作用的这一机理

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我简单说一下，举个例子，比如说我们现在搭建一个识别苹果和橘子的网络模型：我们现在得需要两组数据，一组表示特征值，就是网络的输入（p），另一组是导师信号，告诉网络是橘子还是苹果（网络输出t）：我们的样本这样子假设（就是）：pt10312142这两组数据是这样子解释的：我们假设通过3个特征来识别一个水果是橘子还是苹果：形状，颜色，味道，第一组形状、颜色、味道分别为：103（当然这些数都是我随便乱编的，这个可以根据实际情况自己定义），有如上特征的水果就是苹果（t为1），而形状、颜色、味道为：214的表示这是一个橘子（t为2）。

好了，我们的网络模型差不多出来了，输入层节点数为3个（形状、颜色，味道），输出层节点为一个（1为苹果2为橘子），隐藏层我们设为一层，节点数先不管，因为这是一个经验值，还有另外的一些参数值可以在matlab里设定，比如训练函数，训练次数之类，我们现在开始训练网络了，首先要初始化权值，输入第一组输入：103,网络会输出一个值，我们假设为4，那么根据导师信号（正确的导师信号为1，表示这是一个苹果）计算误差4-1=3，误差传给bp神经网络，神经网络根据误差调整权值，然后进入第二轮循环，那么我们再次输入一组数据：204（当仍然你可以还输入103，而且如果你一直输入苹果的特征，这样子会让网络只识别苹果而不会识别橘子了，这回明白你的问题所在了吧），同理输出一个值，再次反馈给网络，这就是神经网络训练的基本流程，当然这两组数据肯定不够了，如果数据足够多，我们会让神经网络的权值调整到一个非常理想的状态，是什么状态呢，就是网络再次输出后误差很小，而且小于我们要求的那个误差值。

接下来就要进行仿真预测了t_1=sim(net,p)，net就是你建立的那个网络，p是输入数据，由于网络的权值已经确定了，我们这时候就不需要知道t的值了，也就是说不需要知道他是苹果还是橘子了，而t_1就是网络预测的数据，它可能是1或者是2，也有可能是1.3，2.2之类的数（绝大部分都是这种数），那么你就看这个数十接近1还是2了，如果是1.5，我们就认为他是苹果和橘子的杂交，呵呵，开玩笑的，遇到x=2.5，我一般都是舍弃的，表示未知。

总之就是你需要找本资料系统的看下，鉴于我也是做图像处理的，我给你个关键的提醒，用神经网络做图像处理的话必须有好的样本空间，就是你的数据库必须是标准的。

至于网络的机理，训练的方法什么的，找及个例子用matlab仿真下，看看效果，自己琢磨去吧，这里面主要是你隐含层的设置，训练函数选择及其收敛速度以及误差精度就是神经网络的真谛了，想在这么小的空间给你介绍清楚是不可能的，关键是样本，提取的图像特征必须带有相关性，这样设置的各个阈值才有效。

OK，好好学习吧，资料去matlab中文论坛上找，在不行就去baudu文库上，你又不需要都用到，何必看一本书呢！祝你顺利毕业！

神经网络如何识别和编码性别？

神经网络模拟人脑中的神经元，神经元相互连接。每个神经元接收数据，并将判断过程中产生的信号传输到下一个神经元，该神经元逐层传输，最终达到识别的目的，与其他模型不同，神经网络很像模糊统计预测模型。

由于这一特点，其适应性非常强。只要有充足的数据和充足的神经元，就可以实现识别，决策，预测等功能。

坦率地说，语言模型是一个条件概率分布，给定前面所有的单词，称为历史，计算下一个单词的概率分布，总的来说，n－gram只考虑历史中的几个最近的词，如果使用神经网络，不仅可以编码最近的单词，还可以编码历史中的各种信息，例如是否出现了某种单词，某种单词出现了多少次，可以用作输入特征。

由于历史是一个序列，RNN也可以用来建立语言模型，声学模型神经网络可用于声学模型。

一种称为混合，它使用DNN而不是原始GMM来计算每个帧属于每个音素的概率，然后使用HMM＋viterbi算法来解码和编码性别的音素序列，另一种称为串联，它也使用DNN对帧进行分类，但不使用DNN的输出，而是采用窄层的值，这种的话他被称为瓶颈层在DNN作为特征的中间，然后使用传统的GMM＋HMM进行建模。

其实人工神经网络他