将神经网络做成实时分布式架构: Storm 分布式BP神经网络:    http://bbs.csdn.net/topics/390717623 流式大数据处理的三种框架:Storm,Spark和Samza: 许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流.本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速.高度概述其异同. Apache Storm 在Storm中, 先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology).这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节

https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/ https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/details/79112872 https://blog.csdn.net/and_w/article/details/70336506 https://hackernoon.com/visualizing-parts-of-convolutional-neural-networks-using-keras-

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import seaborn as sns %matplotlib inline np.random.seed(2) from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confus

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单个字符,识别方法一是采用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比较,如果结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是采用BP神经网络训练,通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. 关键字: 倾斜矫正,字符分割,模板

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单个字符.识别方法一是採用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比較,假设结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是採用BP神经网络训练.通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. keyword: 倾斜矫正.字符切

这段话放在前面:之前一种用的Pytorch,用着还挺爽,感觉挺方便的,但是在最近文献的时候,很多实验都是基于Google 的Keras的,所以抽空学了下Keras,学了之后才发现Keras相比Pytorch而言,基于keras来写神经网络的话太方便,因为Keras高度的封装性,所以基于Keras来搭建神经网络很简单,在Keras下,可以用两种两种方法来搭建网络模型,分别是Sequential()与Model(),对于网络结构简单,层次较少的模型使用sequential方法较好,只需不断地mode

BP 神经网络的简单实现 from keras.models import Sequential #导入模型 from keras.layers.core import Dense #导入常用层 train_x,train_y #训练集 test_x,text_y #测试集 model=Sequential() #初始化模型 model.add(Dense(3,input_shape=(32,),activation='sigmoid',init='uniform'))) #添加一个隐含层,注:

基于BP神经网络的字符识别研究 原文作者:Andrew Kirillov. http://www.codeproject.com/KB/cs/neural_network_ocr.aspx 摘要:本文通过对人工智能课程中BP神经网络的学习,基于一个神经网络的开源项目,开发实现了一个简易的字符识别系统,并给出了较为理想的实验效果.该系统可以在手写体,印刷体字符识别上有广泛的应用. 关键词:BP神经网络; 字符识别:开源:AForge.NET 0 引言 在处理光学字符识别(OCR)问题上有很多种方法

本文均属自己阅读源代码的点滴总结.转账请注明出处谢谢. 欢迎和大家交流.qq:1037701636 email:gzzaigcn2009@163.com 写在前面的闲话: 自我感觉自己应该不是一个非常擅长学习算法的人.过去的一个月时间里由于须要去接触了BP神经网络.在此之前一直都觉得算法界的神经网络.蚁群算法.鲁棒控制什么的都是特别高大上的东西,自己也就听听好了,未曾去触碰与了解过.这次和BP神经网络的邂逅.让我初步掌握到.理解透彻算法的基本原理与公式,转为计算机所能识别的代码流,这应该就是所谓

语言:c++ 环境:windows 训练内容:根据从steam中爬取的数据经过文本分析制作的向量以及标签 使用相关:无 解释: 就是一个BP神经网络,借鉴参考了一些博客的解释和代码,具体哪些忘了,给出其中一个: http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/44514073 代码: #include <iostream> #include <cstring> #include <cmath> #include

工序工时由该工序的工艺参数决定,有了工时后乘以固定因子就是计件工资.一般参考本地小时工资以及同类小时工资并考虑作业的风险等因素给出固定因子 采用的VS2010 , Matlab2015a 64,  开发端是win7 64 , 部署端是win2012 R2 Datacenter 64 Matlab部分 下面是样本数据: 注意样本数据要尽可能全面,比方这里会交换L与R后做为另一组样本数据一起交给系统训练 打钩的数据会抽取来训练,WTime是目标,所以5个输入1个输出. 训练代码 clc clear

[废话外传]:终于要讲神经网络了,这个让我踏进机器学习大门,让我读研,改变我人生命运的四个字!话说那么一天,我在乱点百度,看到了这样的内容: 看到这么高大上,这么牛逼的定义,怎么能不让我这个技术宅男心向往之?现在入坑之后就是下面的表情: 好了好了,玩笑就开到这里,其实我是真的很喜欢这门学科,要不喜欢,老子早考公务员,找事业单位去了,还在这里陪你们牛逼打诨?写博客,吹逼? 1神经网络历史(本章来自维基百科,看过的自行跳过) 沃伦·麦卡洛克)[基于数学和一种称为阈值逻辑的算法创造了一种神经网络的计算

BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法,其主要特点是信号前向传递,而误差后向传播,通过不断调节网络权重值,使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近,以达到训练的目的. 一.多层神经网络结构及其描述 下图为一典型的多层神经网络. 通常一个多层神经网络由L层神经元组成,其中:第1层称为输入层,最后一层(第L层)被称为输出层,其它各层均被称为隐含层(第2层~第L-1层). 令输入向量为: \[ \vec x = [x_1 \quad x_2 \quad \ldots \quad x_i \quad

BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是眼下应用最广泛的神经网络模型之中的一个.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描写叙述这样的映射关系的数学方程. 一个神经网络的结构示意图例如以下所看到的. BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output layer).输入层神经元的个数由样本属性的维度决定

对于BP神经网络算法,由于之前一直没有应用到项目中,今日偶然之时 进行了学习, 这个算法的基本思路是这样的:不断地迭代优化网络权值,使得输入与输出之间的映射关系与所期望的映射关系一致,利用梯度下降的方法更新调整各层的权值,求目标函数的最小化. 1:初始化网络权值和神经元阈值(最简单的方法是随机初始化): 2:前向算法:这是bp神经网络的经典算法,主要过程是,按照公式一层层计算隐层神经元和输出神经元的Input和Output. net=x1*w1 + x2*w2 + .....+xn*wn tan

上一次我们讲了M-P模型,它实际上就是对单个神经元的一种建模,还不足以模拟人脑神经系统的功能.由这些人工神经元构建出来的网络,才能够具有学习.联想.记忆和模式识别的能力.BP网络就是一种简单的人工神经网络.我们的第二话就从BP神经网络开始漫谈吧. BP的来源 “时势造英雄”,一个伟大的人物的登场总是建立在历史的需求之下,所以我们剖析一个人,得先看看他的出身时代.同样的道理,在讲BP网络的特性和用途之前,我们需要先了解一下它的来源和诞生原因,以便理解它的重要性. 1.1 最简单的神经网络结构——感

2.1 BP神经网络基本原理 BP网络模型处理信息的基本原理是:输入信号Xi通过中间节点(隐层点)作用于输出节点,经过非线形变换,产生输出信号Yk,网络训练的每一个样本包含输入向量X和期望输出量t,网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差,通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节点之间的联接强度Tjk以及阈值,使误差沿梯度方向下降,经过重复学习训练,确定与最小误差相相应的网络參数(权值和阈值),训练即告停止.此时经过训练的神经网络即能对相似样本的输入信息,自行处理输出误差最小

论文 <基于现代技术的河道浅滩演变研究> 利用BP神经网络来预测浅滩演变 BP输出因子:浅滩的年平均淤积厚度以及浅滩上最小水深,是反映浅滩变化的两个基本指标,是确定浅滩航道尺度能否满足航行要求的依据. BP输入因子的选取与浅滩形成以及影响浅滩变化的诸因素有关.从河床演变理论及河流地貌动力学角度,影响浅滩断面最小水深和浅滩的年平均淤积厚度的主要因素有:(1)上游来流量(Q).来流过程(Q一t);(2)上游来沙量(G).输沙过程(G一t),泥沙组成(ds一Ps);(3)河段比降(J);(4)河床形

2.1 BP神经网络基本原理 BP网络模型处理信息的基本原理是:输入信号Xi通过中间节点(隐层点)作用于输出节点.经过非线形变换,产生输出信号Yk,网络训练的每一个样本包含输入向量X和期望输出量t,网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差,通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节点之间的联接强度Tjk以及阈值,使误差沿梯度方向下降,经过重复学习训练,确定与最小误差相相应的网络參数(权值和阈值),训练即告停止.此时经过训练的神经网络即能对相似样本的输入信息.自行处理输出误差最小

1 贝叶斯网络在地学中的应用 1 1.1基本原理及发展过程 1 1.2 具体的研究与应用 4 2 BP神经网络在地学中的应用 6 2.1BP神经网络简介 6 2.2基本原理 7 2.3 在地学中的具体应用与研究 9 结论 11 参考文献 12 1 贝叶斯网络在地学中的应用 贝叶斯网络是一种概率网络,它是基于概率推理的图形化网络,而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础.贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程,基于概率推理的贝叶斯网络(Bayes