记得上次练习了神经网络分类,不过当时应该有些地方写的还是不对. 这次用神经网络识别mnist手写数据集,主要参考了深度学习工具包的一些代码. mnist数据集训练数据一共有28*28*60000个像素,标签有60000个. 测试数据一共有28*28*10000个,标签10000个. 这里神经网络输入层是784个像素,用了100个隐含层,最终10个输出结果. arc代表的是神经网络结构,可以增加隐含层,不过我试了没太大效果,毕竟梯度消失. 因为是最普通的神经网络,最终识别错误率大概在5%左右. 迭…

MATLAB 中BP神经网络算法的实现 BP神经网络算法提供了一种普遍并且实用的方法从样例中学习值为实数.离散值或者向量的函数,这里就简单介绍一下如何用MATLAB编程实现该算法. 具体步骤   这里以一个普遍实用的简单案例为例子进行编程的说明. 假设一组x1,x2,x3的值对应一个y值,有2000组这样的数字,我们选择其中1900组x1,x2,x3和y作为样本,其余100组x1,x2,x3作为测试数据来验证.   首先需要读取这些数据,并把数据赋值给input 和 output . 我是把数据…

matlab练习程序(SUSAN检测) SUSAN算子既可以检测角点也可以检测边缘,不过角点似乎比不过harris,边缘似乎比不过Canny.不过思想还是有点意思的. 主要思想就是:首先做一个和原图像等大的目标图像.然后用一个圆形的模板,用模板去遍历原图像每个像素,把模板内的每个像素都和模板中心像素比较,如果灰度小于一个阈值,那么就对目标图像当前和原图像相同位置的像素加一,直到结束.目标图像中在原图像是角点的位置就会取局部极小,所以做一个反向的相减.img=max(img)-img,if img…

sklearn神经网络分类 神经网络学习能力强大,在数据量足够,隐藏层足够多的情况下,理论上可以拟合出任何方程. 理论部分 sklearn提供的神经网络算法有三个: neural_network.BernoulliRBM,neural_network.MLPClassifier,neural_network.MLPRgression 我们现在使用MLP(Multi-Layer Perception)做分类,回归其实也类似.该网络由三部分组成:输入层.隐藏层.输出层,其中隐藏层的个数可以人为设定.…

matlab练习程序(HOG方向梯度直方图)http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/05/24/3097503.html HOG(Histogram of Oriented Gradient)方向梯度直方图,主要用来提取图像特征,最常用的是结合svm进行行人检测. 算法流程图如下(这篇论文上的): 下面我再结合自己的程序,表述一遍吧: 1.对原图像gamma校正,img=sqrt(img); 2.求图像竖直边缘,水平边缘,边缘强度,边缘斜率. 3.…

注:这里的练习鉴于当时理解不完全,可能会有些错误,关于神经网络的实践可以参考我的这篇博文 这里的代码只是简单的练习,不涉及代码优化,也不涉及神经网络优化,所以我用了最能体现原理的方式来写的代码. 激活函数用的是h = 1/(1+exp(-y)),其中y=sum([X Y].*w). 代价函数用的是E = 1/2*(t-h)^2,其中t为目标值,t为1代表是该类,t为0代表不是该类. 权值更新采用BP算法. 网络1形式如下,没有隐含层,1个偏置量,输入直接连接输出: 分类结果: 代码如下: cle…

clear all; close all; clc; %生成两组已标记数据 randn(); mu1=[ ]; S1=[; 0.5]; P1=mvnrnd(mu1,S1,); mu2=[ ]; S2=[; 0.5]; P2=mvnrnd(mu2,S2,); mu3=[ ]; S3=[; 0.5]; P3=mvnrnd(mu3,S3,); mu4=[ ]; S4=[; 0.5]; P4=mvnrnd(mu4,S4,); P = [P1;P2;P3;P4]'; %设置标记 T1 = zeros(,)…

1.神经网络工具箱概述 Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器.线性网络.BP网络.径向基函数网络.竞争型神经网络.自组织网络和学习向量量化网络.反馈网络.本文只介绍BP神经网络工具箱. 2.BP神经网络工具箱介绍 BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值,使得网络输出的均方误差和最小.下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称: (1)newff:创建一前馈BP网络(隐含层只有一层) (2)newcf:创建一多层前馈BP网络(隐含…

一个朋友让帮忙做图像分类,用FCM聚类算法,网上查了一下,FCM基本都是对一幅图像进行像素的分类,跟他说的任务不太一样,所要做的是将一个文件夹里的一千多幅图像进行分类.图像大概是这个样子的(是25*25的小图像): 自己写太麻烦,我花了些时间在GitHub上找了FCM的算法,有一个比较合适的算法,链接如下:https://github.com/HosseinAbedi/FCM ,这个代码本来是用FCM处理鸢尾花分类的,输入是鸢尾花的四个特征,输出是三个预测类别.因为图像就是矩阵,矩阵也是多维向量…

翻译的太垃圾,不建议其它人阅读本文. Note:LSP现在已经不推荐使用.自windows8和windows Server2012开始,使用Windows Filtering Platform. Winsock2 允许一种分层协议.分层协议是实现一种更高层级的通信函数,根据下层的传输栈来实现数据的远程交换.一个LSP使用的例子可能是为了安全,他增加一层协议到连接建立处理,以执行认证,并建立在加密方式的相互同意的安全层.这种安全协议通常会需要一个下层的传输协议,类似TCP或SPX的服务.由基提供商…