神经网络识别仿真实验,神经网络算法实验报告

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我是靠谱客的博主甜甜薯片，最近开发中收集的这篇文章主要介绍神经网络识别仿真实验,神经网络算法实验报告，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

1、关于GAN生成式对抗网络中判别器的输出的问题

...
摘要
生成式对抗网络GAN（Generative adversarial networks）目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向.GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈，由一个生成器和一个判别器构成，通过对抗学习的方式来训练.目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本.在图像和视觉计算、语音和语言处理、信息安全、棋类比赛等领域，GAN正在被广泛研究，具有巨大的应用前景.本文概括了GAN的研究进展，并进行展望.在总结了GAN的背景、理论与实现模型、应用领域、优缺点及发展趋势之后，本文还讨论了GAN与平行智能的关系，认为GAN可以深化平行系统的虚实互动、交互一体的理念，特别是计算实验的思想，为ACP（Artificial societies，computational experiments，and parallel execution）理论提供了十分具体和丰富的算法支持.
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出版源
《自动化学报》 , 2017 , 43 (3) :321-332

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、在没有大量数据的情况下怎样在神经网络中构造数据,以BP神经网络为例，

你可以用随机数产生神经网络的训练和测试数据
如：下面是产生范围在0.2~2的150*4的矩阵，前三列为输入数据，第四列为输出数据
M=random('unif',0.2,2,150,4);
p1=M(1:125,1:3);
t1=M(1:125,4);
p2=M(126:150,1:3 );
t2=M(126:150,4);
p=p1';
t=t1';
[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);
a=10; %设置隐层节点数
net=newff(minmax(pn),[a,1],{'tansig','purelin'});
net.trainParam.epochs=500;
net.trainParam.lr=0.1;
net.trainParam.goal=10;
net=init(net);
net=train(net,pn,tn);

3、深度学习什么是对抗式神经网络？

对抗式神经网络 GAN
让机器学会“左右互搏”
GAN网络的原理本质上就是这两篇小说中主人公练功的人工智能或机器学习版本。
一个网络中有两个角色，修炼的过程中左手扮演攻方，即生成器(generator)，试图生成和自然世界中拟完成任务足够相似的目标;右手扮演守方，即判别器(discriminator)，试图把这个假的、生成的目标和真实目标区分开来。经过反复多次双手互搏，左手右手的功力都会倍增，从而达到“舍我其谁”的目标。