bp神经网络算法

《机器学习》学习笔记(五)——神经网络

《机器学习》学习笔记(五)——神经网络

本专栏将以学习笔记形式对《机器学习》的重点基础知识进行总结整理,欢迎大家一起学习交流!神经网络的学习过程,就是根据训练数据来调整神经元之间的“连接权”以及每个功能神经元的阈值。现实生活中使用神经网络时,大多是在用BP算法进行训练。 »

多分类任务求解

神经网络模型详解与误差逆传播优化

文章目录一、神经元模型1.1 M-P神经元1.2 激励函数1.2.1 单位阶跃函数1.2.2 logistic函数(sigmoid)1.2.3 tanh函数(双曲正切函数)1.2.4 ReLU(修正线性单元)1.2.5 激励函数对比1.3 罗森布拉特感知器1.4 Adaline(自适应线性神经元)二、神经网络模型2.1 线性不可分问题2.2 多层前馈神经网络三、神经网络学习:误差逆传播四、Pyth... »

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基于MATLAB GUI的BP神经网络手写字体识别系统

首先采用MATLAB的imread.m函数读取手写体数字图像,因为字母图像还没有达到提取特征和输入识别的要求,本文中采用自定义的归一化算法进行图像预处理,将灰度化、二值话图像归一化处理,再用逐像素特征提取法提取数字特征。抽取输入样本的特征向量,对BP神经网络进行训练,然后将另外的样本输入到训练好的网络中,就可以根据网络的输出得到识别结果,并且本文的识别系统在MATLAB环境下进行了仿真模拟。 »

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深度学习——循环神经网络

理解循环神经网络是一类以序列数据为输入,在序列的演进方向进行递归且所有节点按链式连接的递归神经网络。循环神经网络可以看作是沿着时间维度上的权值共享在卷积神经网络中,一个卷积核通过在特征图上滑动进行卷积,是空间维度的权值共享。在卷积神经网络中通过控制特征图的数量来控制每一层模型的复杂度,而循环神经网络是通过控制W_xh和W_hh中h的维度来控制模型的复杂度。 »

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三角模糊神经网络的预测

` #模糊理论 在集合论中,一个对象要么属于要么不属于一个集合,仅仅表示的是“非 此即彼”的观念。但是在现实生活中,“亦此亦彼”和不确定的现象比比皆是,比如:温水和热水,物理学中速度的快慢,天气的好与坏,年轻与年老。这些概念处于过渡状态中,相互融合,彼此之间的分界线不清晰,因此很难用精确的尺度来进行划分。这种现象就被称为是模糊现象,对于模糊概念,经典的数学理论是无法解决的。 1965 年,Zade... »

纯用NumPy实现神经网络的示例代码

摘要: 纯NumPy代码从头实现简单的神经网络。 Keras、TensorFlow以及PyTorch都是高级别的深度学习框架,可用于快速构建复杂模型。前不久,我曾写过一篇文章,对神经网络是如何工作的进行了简单的讲解。该文章侧重于对神经网络中运用到的数学理论知识进行详解。本文将利用NumPy实现简单的神经网络,在实战中对其进行深层次剖析。最后,我们会利用分类问题对模型进行测试,并与Kera... »

Tensorflow实现卷积神经网络的详细代码

本文实例为大家分享了Tensorflow实现卷积神经网络的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.概述 定义: 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling laye... »

Python与人工神经网络:使用神经网络识别手写图像介绍

Python与人工神经网络:使用神经网络识别手写图像介绍

感知机在说人工神经网络之前,我们先说另外一个人工神经元系统,叫感知机。总结以上就是本文关于Python与人工神经网络:使用神经网络识别手写图像介绍的全部内容吗,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站:神经网络理论基础及Python实现详解神经网络python源码分享70行Java代码实现深度神经网络算法分享如有不足之处,欢迎留言指出。 »