http://blog.csdn.net/linj_m/article/details/40679085

模式识别之bpnn---神经网络训练的更多相关文章

  1. 模式识别之ocr项目---（模板匹配&BP神经网络训练）

    摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头采集字符图像,读取一帧保存为图像,然后对读取保存的字符图像,灰度化,二值化,在此基础上做倾斜矫正,对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取分割出 ...

  2. 神经网络训练中的Tricks之高效BP（反向传播算法）

    神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) 神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 ...

  3. tesorflow - create neural network+结果可视化+加速神经网络训练+Optimizer+TensorFlow

    以下仅为了自己方便查看,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客 一.添加层 def add_layer() 定义 add_layer()函数 在 Tensorflow 里定义一个添加层的函 ...

  4. 字符识别OCR研究一（模板匹配&BP神经网络训练）

    摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头採集字符图像.读取一帧保存为图像.然后对读取保存的字符图像,灰度化.二值化,在此基础上做倾斜矫正.对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取切割出 ...

  5. 从有约束条件下的凸优化角度思考神经网络训练过程中的L2正则化

    从有约束条件下的凸优化角度思考神经网络训练过程中的L2正则化 神经网络在训练过程中,为应对过拟合问题,可以采用正则化方法(regularization),一种常用的正则化方法是L2正则化. 神经网络中 ...

  6. TensorFlow+实战Google深度学习框架学习笔记（5）----神经网络训练步骤

    一.TensorFlow实战Google深度学习框架学习 1.步骤: 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果. 2.定义损失函数以及选择反向传播优化的算法. 3.生成会话(session)并且在训 ...

  7. TensorFlow实战第三课（可视化、加速神经网络训练）

    matplotlib可视化 构件图形 用散点图描述真实数据之间的关系(plt.ion()用于连续显示) # plot the real data fig = plt.figure() ax = fig ...

  8. 从MAP角度理解神经网络训练过程中的正则化

    在前面的文章中,已经介绍了从有约束条件下的凸优化角度思考神经网络训练过程中的L2正则化,本次我们从最大后验概率点估计(MAP,maximum a posteriori point estimate)的 ...

  9. Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例（ 使用神经网络训练Seq2Seq代码）

    Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例1 0. PyTorch Seq2Seq项目介绍 1. 使用神经网络训练Seq2Seq 1.1 简介,对论文中公式的解读 1.2 数据预 ...

  10. 一文读懂神经网络训练中的Batch Size，Epoch，Iteration

    一文读懂神经网络训练中的Batch Size,Epoch,Iteration 作为在各种神经网络训练时都无法避免的几个名词,本文将全面解析他们的含义和关系. 1. Batch Size 释义:批大小, ...

随机推荐

  1. (原创)c++11改进我们的模式之改进访问者模式

    本次讲c++11改进我们的模式之改进访问者模式 访问者模式是GOF23个设计模式中比较复杂的模式之一,但是它的功能也很强大,非常适合稳定的继承层次中对象的访问,可以在不修改被访问对象的情况下,动态添加 ...

  2. vue的全局引用

    1 一般在vue中,有很多vue组件,这些组件每个都是一个文件.都可能需要引用到相同模块(或者插件).我们不想每个文件都import 一次模块. 如果是基于vue.js编写的插件我们可以用 Vue.u ...

  3. django —— Celery实现异步和定时任务

    1. 环境 python==2.7 djang==1.11.2 # 1.8, 1.9, 1.10应该都没问题 celery-with-redis==3.0 # 需要用到redis作为中间人服务(Bro ...

  4. 判断URL文件是不是在于在。

    判断URL文件是不是在于在. private static bool UrlIsExist(string url) { System.Uri u = null; try { u = new Uri(u ...

  5. 4. Stacked AutoEncoder（堆栈自动编码器）

    1. AutoEncoder介绍 2. Applications of AutoEncoder in NLP 3. Recursive Autoencoder(递归自动编码器) 4. Stacked ...

  6. C++中的new、operator new与placement new

    转:http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/archive/2012/08/10/2631812.html new/delete与operator new/operator ...

  7. Winform仿制QQ微信聊天窗口气泡

    因为公司业务原因,不能上传原始项目,这是简化版本. 临时设计的窗体和气泡样式,有需要可以重新设计.效果如下: 主要原理:一个TextBlock + 一个三角形 项目结构: -- Form1 窗体类 - ...

  8. C/C++中的static关键字详解

    C++的static有两种用法:面向过程程序设计中的static和面向对象程序设计中的static.前者应用于普通变量和函数,不涉及类:后者主要说明static在类中的作用.一.面向过程设计中的sta ...

  9. mongoDB 删除集合后，空间不释放

    mongoDB 删除集合后,空间不释放,添加新集合,没有重新利用之前删除集合所空出来的空间,也就是数据库大小只增不减. 方法有: 1.导出导入 dump & restore 2.修复数据库 r ...

  10. WebForm发送邮件

    using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; using System.Ne ...