根据前篇博文<神经网络之后向传播算法>,现在用java实现一个bp神经网络.矩阵运算采用jblas库,然后逐渐增加功能,支持并行计算,然后支持输入向量调整,最后支持L-BFGS学习算法. 上帝说,要有神经网络,于是,便有了一个神经网络.上帝还说,神经网络要有节点,权重,激活函数,输出函数,目标函数,然后也许还要有一个准确率函数,于是,神经网络完成了: public class Net { List<DoubleMatrix> weights = new ArrayList<D…

接上篇. 在(一)和(二)中,程序的体系是Net,Propagation,Trainer,Learner,DataProvider.这篇重构这个体系. Net 首先是Net,在上篇重新定义了激活函数和误差函数后,内容大致是这样的: List<DoubleMatrix> weights = new ArrayList<DoubleMatrix>(); List<DoubleMatrix> bs = new ArrayList<>(); List<Acti…

孔子曰,吾日三省吾身.我们如果跟程序打交道,除了一日三省吾身外,还要三日一省吾代码.看代码是否可以更简洁,更易懂,更容易扩展,更通用,算法是否可以再优化,结构是否可以再往上抽象.代码在不断的重构过程中,更臻化境.佝偻者承蜩如是,大匠铸剑亦复如是,艺虽小,其道一也.所谓苟日新,再日新,日日新. 本次对前两篇文章代码进行重构,主要重构函数接口体系,和权重矩阵的封装. 简单函数 所说函数,是数学概念上的函数.数学上的函数,一般有一自变量$x$(输入)和对应的值$y=f(x)$(输出).其中$x$可以是…

接上篇. Net和Propagation具备后,我们就可以训练了.训练师要做的事情就是,怎么把一大批样本分成小批训练,然后把小批的结果合并成完整的结果(批量/增量):什么时候调用学习师根据训练的结果进行学习,然后改进网络的权重和状态:什么时候决定训练结束. 那么这两位老师儿长的什么样子,又是怎么做到的呢? public interface Trainer { public void train(Net net,DataProvider provider); } public interface…

写在前面:本实验用到的图片均来自google图片,侵删! 实验介绍 用python手写一个简单bp神经网络,实现人脸的性别识别.由于本人的机器配置比较差,所以无法使用网上很红的人脸大数据数据集(如lfw数据集等等),所以我从google图片下载了一些中国明星的照片来作为本次实验的数据集. 训练数据集:5位中国的男明星(每个明星10张),6位中国的女明星(每个明星10张). 测试数据集:6张女生,6张男生 实验环境 win10 python3.5+opencv+dlib+PIL 说明:上面涉及到的…

工作中需要预测一个过程的时间,就想到了使用BP神经网络来进行预测. 简介 BP神经网络(Back Propagation Neural Network)是一种基于BP算法的人工神经网络,其使用BP算法进行权值与阈值的调整[78].在20世纪80年代,几位不同的学者分别开发出了用于训练多层感知机的反向传播算法,David Rumelhart和James McClelland提出的反向传播算法是最具影响力的.其包含BP的两大主要过程,即工作信号的正向传播与误差信号的反向传播,分别负责了神经网络中输出…

https://blog.csdn.net/u011913612/article/details/79253450…

BP神经网络的手写数字识别 ANN 人工神经网络算法在实践中往往给人难以琢磨的印象,有句老话叫“出来混总是要还的”,大概是由于具有很强的非线性模拟和处理能力,因此作为代价上帝让它“黑盒”化了.作为一种general purpose的学**算法,如果你实在不想去理会其他类型算法的理论基础,那就请使用ANN吧.本文为笔者使用BP神经网络进行手写数字识别的整体思路和算法实现,由于近年来神经网络在深度学**,尤其是无监督特征学**上的成功,理解神经网络的实现机制也许可以让“黑盒”变得不再神秘. 首先,作…

最近用python写了一个实现手写数字识别的BP神经网络,BP的推导到处都是,但是一动手才知道,会理论推导跟实现它是两回事.关于BP神经网络的实现网上有一些代码,可惜或多或少都有各种问题,在下手写了一份,连带着一些关于性能的分析也写在下面,希望对大家有所帮助. 加一些简单的说明,算不得理论推导,严格的理论推导还是要去看别的博客或书.  BP神经网络是一个有监督学习模型,是神经网络类算法中非常重要和典型的算法,三层神经网络的基本结构如下: 这是最简单的BP神经网络结构,其运行机理是,一个特征向量的…

人工神经网络模拟人体对于外界刺激的反应.某种刺激经过人体多层神经细胞传递后,可以触发人脑中特定的区域做出反应.人体神经网络的作用就是把某种刺激与大脑中的特定区域关联起来了,这样我们对于不同的刺激就可以调用大脑不同的功能区域进行处理了. 同时,人体神经系统还具有学习,归纳,推理的能力.我们使用计算机模拟了神经网络后,也具有了一定上述能力. 如上图,x层为输入,对应人体接收信号的神经元(比如眼睛,耳朵,手).y层为隐含层,对应人体的神经网络.z层为输出层,对应人体的大脑.wyx为x层到y层的权重,w…