基于神经网络的人脸识别研究文献综述

 2022-08-16 18:03:18

二○二一 年 四 月

神经网络算法及案例分析

摘要:神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成,具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP(Back Propagation)算法又称为误差 反向传播算法,是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理论上可以逼近任意函数,基本的结构由非线性变化单元组成,具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定,灵活性很大,在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许 多领域都有着广泛的应用前景。

关键词:感知机,BP算法,深度学习

引言

神经网络(Neural Network ,NN),是由大量处理单元广泛互联而成的网络,是对大脑的抽象,简化和模拟。它与人脑的相似之处在于两方面:

1.通过学习过程利用神经网络从外部环境中获取知识

2.内部神经元用来存储获取的知识信息

神经网络发展历程

神经网络是一门崭新的信息处理科学, 是用来模拟人脑结构和智能的一个前沿研究领域, 因其具有独特的结构和处理信息的方法, 使其在许多实际应用中取得了显著成效。

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