BP神经网络现在来说是一种比较成熟的网络模型了,因为神经网络对于数字图像处理的先天优势,特别是在图像压缩方面更具有先天的优势,因此,我这一段时间在研究神经网络的时候同时研究了一下关于BP网络实现图像压缩的原理和过程...,并且是在MATLAB上进行了仿真的实验,结果发现设计的BP神经网络具有不错的泛化能力,对于用于图像压缩方面的效果还不错.
1:BP神经网络的模型的架构和训练的原理
BP神经网络是现在目前的发展的比较成熟的神经网络之一了...,也是一种比较给力的非线性的可微分函数进行权值修正和调整的多层前馈人工神经网络,经得住严密的数学逻辑推导,在很多的模式识别的书中和很多的数据压缩的论文中得以大量的广泛和认同.BP神经网络算法主要的特点是输入信号的正向传递...直观上来看神经网络的每个神经元的权重更新都是通过误差的偏导来更新的,在这里我们引入一个新的变量误差,对于第l层的第j个神经元的误差定义为
这样的权重更新过程可以为:
在这里我们需要用到的就是链式求导法则....
3:基于MATLAB的BP神经网络图像压缩过程的分析:
因为在MATLAB上应用BP神经网络对于数字图像进行压缩主要包括训练样本构造,仿真以及图像重建这三个环节.
1:训练样本的构建
因为我的机器的性能不够