人工神经网络算法的应用,人工神经网络算法步骤
视频数字水印的原理是什么？它如何改变你的生活？
隐形水印是什么技术？他会如何改变我们的生活？第一，方便我们的日常生活。
给图片和视频加隐形水印的思路也类似，比如一种最基础的方式叫做最低有效位算法，在计算机中，他每个像素点的颜色都可以用三个数字来代表，转化为二进制就是这样，如果我们只改变数字的最后两位，那么对画面的影响微乎其微，肉眼难以察觉。
但你已经通过修改像素值的方式实现了存储隐藏信息的目的。有对应的解码器，就可以读出图片里隐藏的信息。第二，保护自己的隐私。
生成对抗神经网络，简单来说，算法里面包含着生成器与判别器两种角色，你可以把他们想象成相互对抗的安全人员和黑客。
安全人员添加水印黑客识别水印一开始黑客很容易就能识别水印，这会让安全人员发现自己的缺陷，并在下次生成水印，是针对性的改进，当然黑客也会不断提升，等到双方反复对抗，直到黑客很难再识别水印，安全人员也没办法在提高自己添加水印。
第三，避免被盗取自己的研发成果。无论你用什么姿势去扫这些图片，手机都能为你找到想要的商品。除了购物之外，视频数字水印技术还能在其他很多你意想不到的地方发挥作用。
一旦有侵权内容流出，再结合影院监控等信息，就可以迅速追查到记录员。协助警方和版权方的维权工作。除了电影院外，视频网站也可以利用视频数字水印保护自己的。第四，维护人们的版权。
你上传到视频网站上的个人作品也不怕被人随意搬走了。
当然，视频数字水印也维护我们这些普通人的隐私，比如在视频会议和视频聊天时，同样可以添加视频数字水印，只要将参与者的用户名或其他登录信息以视频数字水印形式实时嵌入到画面中，那么一旦有人泄露视频，就能够立刻溯源，找出责任人。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
1.如何用MATLAB神经网络工具箱创建BP神经网络模型？具体有哪些步骤？请高手举实例详细解释下？ 2.如何把输
%人脸识别模型，脸部模型自己找吧写作猫。
functionmytest()clc;images=[];M_train=3;%表示人脸N_train=5;%表示方向sample=[];pixel_value=[];sample_number=0;forj=1:N_trainfori=1:M_trainstr=strcat('Images\',num2str(i),'_',num2str(j),'.bmp');%读取图像，连接字符串形成图像的文件名。
img=imread(str);[rowscols]=size(img);%获得图像的行和列值。
img_edge=edge(img,'Sobel');%由于在分割图片中我们可以看到这个人脸的眼睛部分也就是位于分割后的第二行中，位置变化比较大，而且眼睛边缘检测效果很好sub_rows=floor(rows/6);%最接近的最小整数,分成6行sub_cols=floor(cols/8);%最接近的最小整数，分成8列sample_num=M_train*N_train;%前5个是第一幅人脸的5个角度sample_number=sample_number+1;forsubblock_i=1:8%因为这还在i，j的循环中，所以不可以用iblock_num=subblock_i;pixel_value(sample_number,block_num)=0;forii=sub_rows:(2*sub_rows)forjj=(subblock_i-1)*sub_cols+1:subblock_i*sub_colspixel_value(sample_number,block_num)=pixel_value(sample_number,block_num)+img_edge(ii,jj);endendendendend%将特征值转换为小于1的值max_pixel_value=max(pixel_value);max_pixel_value_1=max(max_pixel_value);fori=1:3mid_value=10^i;if(((max_pixel_value_1/mid_value)>1)&&((max_pixel_value_1/mid_value)。
在看了案例二中的BP神经网络训练及预测代码后，我开始不明白BP神经网络究竟能做什么了。。。 程序最后得到
网络的训练过程与使用过程了两码事。
比如BP应用在分类，网络的训练是指的给你一些样本，同时告诉你这些样本属于哪一类，然后代入网络训练，使得这个网络具备一定的分类能力，训练完成以后再拿一个未知类别的数据通过网络进行分类。
这里的训练过程就是先伪随机生成权值，然后把样本输入进去算出每一层的输出，并最终算出来预测输出（输出层的输出），这是正向学习过程；最后通过某种训练算法（最基本的是感知器算法）使得代价（预测输出与实际输出的某范数）函数关于权重最小，这个就是反向传播过程。
您所说的那种不需要预先知道样本类别的网络属于无监督类型的网络，比如自组织竞争神经网络。
神经网络算法与进化算是什么关系?
。
应该没有太大的关系吧，我对遗传算法了解一点，遗传算法主要用来优化神经网络第一次运行时所用的连接权值，因为随机的连接权值往往不能对针对的问题有比较好的收敛效果（Matlab神经网络工具箱自动生成的初始权值其实已经比较好了）。
用matlab的神经网络工具箱（nntool命令打开的窗口化工具）做bp神经网络时怎么生成误差曲 30
训练结束后，训练窗口里有一个plot区域，点击performance按钮，就能弹出误差曲线下降图。
BP（BackPropagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。