基于深度学习模型的人脸识别部分主要包含三个模块：数据预处理模块、深度学习模块和识别模块。数据预处理模块主要由数据整合和构造数据立方体两个部分组成。深度学习模块通过两个具体过程来实现：RBM 调节和深度模型的反馈微调。RBM 的调节过程是自下而上的各个层间的调节过程，以这种方式来初始化整个深度模型的系统权值，而深度模型的反馈微调，首先进行自下而上的识别模型转换，然后再进行自上而下的生成模型转换，最后通过不同层次之间的不断调节，使生成模型可以重构出具有较低误差的原样本，这样就得到了此样本的本质特征，即深度模型的最高抽象表示形式。

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内容提要: 本书共8章。包括前向多层人工神经网络,按照自适应谐振理论构成的自组织神经网络,自组织特征映射与联想记忆等。

固有频率与故障距离之间存在数学关系，故障行波暂态能量在固有频率附近较集中，其暂态能量包含丰富的故障距离信息。利用人工神经网络（ANN）的非线性函数逼近拟合能力，建立直流输电线路故障定位的ANN模型。利用小波变换的等距特性提取单端线模电压7尺度的小波能量，并将其作为样本属性对神经网络进行训练、测试。所提方法将不易提取的固有频率点特征转化为容易提取的频带特征，提高了测距的可靠性。数字实验结果表明，所提方法在不同过渡电阻和不同故障距离下均能准确测距。

根据人工神经网络原理,结合贵州省某矿的实测数据,建立BP神经网络模型,借助计算机MATLAB 7.5,对瓦斯浓度进行了预测,说明人工神经网络在矿井安全预测上的可行性。

3、常见的神经元激活函数 MP 神经元模型是人工神经元模型的基础，也是神经网络理论的基础。在神经元模型中，激活函数除了阶跃函数之外，还有其它形式。不同的激活函数，可构成不同的神经元模型。

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系统论述了机器人视觉伺服发展的历史和现状。从不同角度对机器人视觉控制系统进行分类, 重点介绍了基于位置的视觉伺服系统和基于图像的视觉伺服系统。对人工神经网络在机器人视觉伺服 方面的应用情况作了介绍。 讨论了视觉伺服中图像特征的选择问题。 对机器人视觉所涉及的前沿问题进 行阐述,并指出了目前研究中所存在的问题及今后发展方向。

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