神经网络图像预测方法,神经网络预测结果分析 _神经

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、人员、停车计时器和动物。
YOLO是“”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。

文章插图
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
神经网络提取图像的概率分布特征
神经网络提取图像的概率分布特征：由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数，降低了网络参数选择的复杂度好文案。
卷积神经网络中的每一个特征提取层（C-层）都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层（S-层），这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力。
神经网络特点：例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。
预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。
本人毕设题目是关于神经网络用于图像识别方面的，但是很没有头续~我很不理解神经网络作用的这一机理
。
我简单说一下，举个例子，比如说我们现在搭建一个识别苹果和橘子的网络模型：我们现在得需要两组数据，一组表示特征值，就是网络的输入（p），另一组是导师信号，告诉网络是橘子还是苹果（网络输出t）：我们的样本这样子假设（就是）：这两组数据是这样子解释的：我们假设通过3个特征来识别一个水果是橘子还是苹果：形状，颜色，味道，第一组形状、颜色、味道分别为：103（当然这些数都是我随便乱编的，这个可以根据实际情况自己定义），有如上特征的水果就是苹果（t为1），而形状、颜色、味道为：214的表示这是一个橘子（t为2）。
【神经网络图像预测方法,神经网络预测结果分析】好了，我们的网络模型差不多出来了，输入层节点数为3个（形状、颜色，味道），输出层节点为一个（1为苹果2为橘子），隐藏层我们设为一层，节点数先不管，因为这是一个经验值，还有另外的一些参数值可以在里设定，比如训练函数，训练次数之类，我们现在开始训练网络了，首先要初始化权值，输入第一组输入：103,网络会输出一个值，我们假设为4，那么根据导师信号（正确的导师信号为1&#x