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一、毕业设计有没有给点建议的,题目是毕业设计相似度检测查重分析系统,需要用什么算法来实现
主题模型或者各种基于神经网络的模型计算文本相似度
也可以直接文本裸的匹配。
二、深入浅出BP神经网络算法的原理
深入浅出BP神经网络算法的原理
相信每位刚接触神经网络的时候都会先碰到BP算法的问题,如何形象快速地理解BP神经网络就是我们学习的高级乐趣了（画外音:乐趣你在跟我谈乐趣）
本篇博文就是要简单粗暴地帮助各位童鞋快速入门采取BP算法的神经网络。
BP神经网络是怎样的一种定义看这句话:一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络。
BP的思想就是:利用输出后的误差来估计输出层前一层的误差,再用这层误差来估计更前一层误差,如此获取所有各层误差估计。这里的误差估计可以理解为某种偏导数,我们就是根据这种偏导数来调整各层的连接权值,再用调整后的连接权值重新计算输出误差。直到输出的误差达到符合的要求或者迭代次数溢出设定值。
说来说去,误差这个词说的很多,说明这个算法是不是跟误差有很大的关系
没错,BP的传播对象就是误差,传播目的就是得到所有层的估计误差。
它的学习规则是:使用最速下降法,通过反向传播（就是一层一层往前传）不断调整网络的权值和阈值,最后使全局误差系数最小。
它的学习本质就是:对各连接权值的动态调整。
拓扑结构如上图:输入层（input）,隐藏层（hide layer）,输出层（output）
BP网络的优势就是能学习和储存大量的输入输出的关系,而不用事先指出这种数学关系。那么它是如何学习的
BP利用处处可导的激活函数来描述该层输入与该层输出的关系,常用S型函数δ来当作激活函数。
我们现在开始有监督的BP神经网络学习算法:
1.正向传播得到输出层误差e
=>输入层输入样本=>各隐藏层=>输出层
2.判断是否反向传播
=>若输出层误差与期望不符=>反向传播
3.误差反向传播
=>误差在各层显示=>修正各层单元的权值,直到误差减少到可接受程度。
算法阐述起来比较简单,接下来通过数学公式来认识BP的真实面目。
假设我们的网络结构是一个含有N个神经元的输入层,含有P个神经元的隐层,含有Q个神经元的输出层。
这些变量分别如下:
认识好以上变量后,开始计算:
(一)用（1,1）内的随机数初始化误差函数,并设定精度ε,最多迭代次数M
(二)随机选取第k个输入样本及对应的期望输出
重复以下步骤至误差达到要求:
(三)计算隐含层各神经元的输入和输出
(四)计算误差函数e对输出层各神经元的偏导数,根据输出层期望输出和实际输出以及输出层输入等参数计算。
(五)计算误差函数对隐藏层各神经元的偏导数,根据后一层（这里即输出层）的灵敏度（稍后介绍灵敏度）δo(k),后一层连接权值w,以及该层的输入值等参数计算
(六)利用第四步中的偏导数来修正输出层连接权值
(七)利用第五步中的偏导数来修正隐藏层连接权值
(八)计算全局误差（m个样本,q个类别）
比较具体的计算方法介绍好了,接下来用比较简洁的数学公式来大致地概括这个过程,相信看完上述的详细步骤都会有些了解和领悟。
假设我们的神经网络是这样的,此时有两个隐藏层。
我们先来理解灵敏度是什么
看下面一个公式:
这个公式是误差对b的一个偏导数,这个b是怎么它是一个基,灵敏度δ就是误差对基的变化率,也就是导数。
因为ub=1,所以Eb=Eu=δ,也就是说bias基的灵敏度Eb=δ等于误差E对一个节点全部输入u的导数Eu。
也可以认为这里的灵敏度等于误差E对该层输入的导数,注意了,这里的输入是上图U级别的输入,即已经完成层与层权值计算后的输入。
每一个隐藏层第l层的灵敏度为:
这里的表示每个元素相乘,不懂的可与上面详细公式对比理解
而输出层的灵敏度计算方法不同,为:
而最后的修正权值为灵敏度乘以该层的输入值,注意了,这里的输入可是未曾乘以权值的输入,即上图的Xi级别。
对于每一个权值(W)ij都有一个特定的学习率ηIj,由算法学习完成。
三、yolo算法是什么
YOLO 是一种使用神经网络提供实时对象检测的算法。该算法因其速度和准确性而广受欢迎。它已在各种应用中用于检测交通信号和人员和停车计时器和动物。
YOLO 是You Only Look Once一词的缩写。这是一种算法,可以（实时）检测和识别图片中的各种对象。YOLO 中的对象检测是作为回归问题完成的,并提供检测到的图像的类别概率。
YOLO 算法采用卷积神经网络 (CNN) 实时检测物体。顾名思义,该算法只需要通过神经网络进行一次前向传播来检测物体。
这意味着整个图像中的预测是在单个算法运行中完成的。CNN 用于同时预测各种类别概率和边界框。
YOLO 算法由各种变体组成。
优点。
1.速度:该算法提高了检测速度,因为它可以实时预测物体。
2.高精度:YOLO 是一种预测技术,可提供准确的结果且背景误差最小。
3.学习能力:该算法具有出色的学习能力,使其能够学习对象的表示并将其应用于对象检测。
四、神经网络——BP算法
对于初学者来说,了解了一个算法的重要意义,往往会引起他对算法本身的重视。BP(Back Propagation,后向传播)算法,具有非凡的历史意义和重大的现实意义。
1969年,作为人工神经网络创始人的明斯基(Marrin M insky)和佩珀特(Seymour Papert)合作出版了感知器一书,论证了简单的线性感知器功能有限,不能解决如异或(XOR )这样的基本问题,而且对多层网络也持悲观态度。这些论点给神经网络研究以沉重的打击,很多科学家纷纷离开这一领域,神经网络的研究走向长达10年的低潮时期。1
1974年佛大学的Paul Werbos发明BP算法时,正值神经外网络低潮期,并未受到应有的重视。2
1983年,加州理工学院的物理学家John Hopfield利用神经网络,在旅行商这个NP完全问题的求解上获得当时最好成绩,引起了轰动2。然而,Hopfield的研究成果仍未能指出明斯基等人论点的错误所在,要推动神经网络研究的全面开展必须直接解除对感知器——多层网络算法的疑虑。1
真正打破明斯基冰封魔咒的是,Did Rumelhart等学者出版的平行分布处理:认知的微观结构探索一书。书中完整地提出了BP算法,系统地解决了多层网络中隐单元连接权的学习问题,并在数学上给出了完整的推导。这是神经网络发展史上的里程碑,BP算法迅速走红,掀起了神经网络的第二次。1,2
因此,BP算法的历史意义:明确地否定了明斯基等人的错误观点,对神经网络第二次具有决定性意义。
这一点是说BP算法在神经网络领域中的地位和意义。
BP算法是迄今最成功的神经网络学习算法,现实任务中使用神经网络时,大多是在使用BP算法进行训练2,包括最近炙手可热的深度学习概念下的卷积神经网络(CNNs)。
BP神经网络是这样一种神经网络模型,它是由一个输入层和一个输出层和一个或多个隐层构成,它的激活函数采用sigmoid函数,采用BP算法训练的多层前馈神经网络。
BP算法全称叫作误差反向传播(error Back Propagation,或者也叫作误差逆传播)算法。其算法基本思想为:在2.1所述的前馈网络中,输入信号经输入层输入,通过隐层计算由输出层输出,输出值与标记值比较,若有误差,将误差反向由输出层向输入层传播,在这个过程中,利用梯度下降算法对神经元权值进行调整。
BP算法中核心的数学工具就是微积分的 链式求导法则 。
BP算法的缺点,首当其冲就是局部极小值问题。
BP算法本质上是梯度下降,而它所要优化的目标函数又非常复杂,这使得BP算法效率低下。
1和BP算法的哲学思考,成素梅和郝中华著
2和机器学习,周志华著
3和 Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现
20230513 第一次发布
20230604 较大幅度修改,完善推导过程,修改文章名
20230723 修改了公式推导中的一个错误,修改了一个表述错误。
点评,本文是和论文查抄袭查重类有关的教程,为你的检测提供相关的研读。