4、神经网络的多样化应用探索

神经网络的多样化应用探索

1. 神经网络在图像分析中的应用

神经网络在图像分析领域有着重要的应用。通过生成神经网络种群，每个神经网络遍历训练集，对所有神经网络进行评分后，选择最适配的网络并让它们产生变异后代。在这个选择 - 变异 - 应用的循环过程中，神经进化过程最终会生成高度适配的神经网络。当达到特定的适配分数，或者种群不再产生更优性能的神经网络时，选择种群中最适配的神经网络作为解决方案。

以面部压力信号分析为例，为了创建该问题的训练集，需要手动生成显示压力和无压力的面部图像，并使用“stress|no_stress”标签标记这些训练图像。有了这样的训练集，神经进化系统就能对神经网络的性能和适配性进行评分。在更复杂的情况下，图像可以是来自相机的动态图像。经过训练后，能够识别压力的神经网络可应用于各种场景，例如连接到 ATM 机的相机，用于发出胁迫信号，提示取款可能是在压力下进行的，取款人可能需要帮助。

2. 数据压缩中的神经网络应用

神经网络也可用于数据压缩，下面介绍两种简单的方法。
- 示例 1：传输压缩信号
- 构建一个三层的前馈神经网络，第一层有 10 个神经元，第二层有 5 个，第三层又有 10 个神经元。
- 假设有一个包含 100 个值的数据集 A，将其分成每组 10 个值的集合。
- 进化神经网络的权重，使其输出与输入信号相同。例如，输入向量为 [0,0,0,1,0,1,0,1,1,1] 时，输出也为 [0,0,0,1,0,1,0,1,1,1]。
- 当神经网络能够输出与输入相同的信号后，将其分为两部分：由前两层组成的压缩器/发射器部分，以及由第三层组成