写在前面   各式资料中关于BP神经网络的讲解已经足够全面详尽,故不在此过多赘述.本文重点在于由一个"最简单"的神经网络练习推导其训练过程,和大家一起在练习中一起更好理解神经网络训练过程. 一.BP神经网络 1.1 简介   BP网络(Back-Propagation Network) 是1986年被提出的,是一种按误差逆向传播算法训练的   多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一,用于函数逼近.模型识别分类.数据压缩和时间序列预测等.   一个典型的BP网络应该包括三层:输

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

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L2正则化的定义形式如下: \[ J(W,b)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}l(y^{(i)},\hat y^{(i)})+\frac{\lambda}{2m}\sum_{i=1}^{m}||W^{(i)}||_F^2\] 其中,J(W,b)为正则化下的cost functio

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)的角度来理解神经网络中十分重要的weight decay正则化方法. 前面的文章中讲到了梯度下降法可以从最大似然概率估计(ML)的角度来理解,最大似然是一种典型的频率统计方法,还有一种非常不同的贝叶斯统计方法(具体的区别请参考花书).由于贝叶斯统计方法很多时候是复杂不易于处理的,因此我们更想要一种类似

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

   1.OpenCV中的神经网络 OpenCV中封装了类CvANN_MLP,因而神经网络利用很方便.   首先构建一个网络模型:     CvANN_MLP ann;     Mat structure(1,3,CV_32SC1);     structure.at<uchar>(0) = 10;     structure.at<uchar>(0) = 4;     structure.at<uchar>(0) = 2;  // structure中表示每一层中神经

http://blog.csdn.net/zhang11wu4/article/details/7585632

下载CUDA8.0,安装 下载cuDNN v5.1安装.放置环境变量等. 其他版本就不装了.不用找其他版本的关系. 使用tensorflow-gpu1.0版本. 使用keras2.0版本. 有提示的. 有时候可能需要分配使用空间自动增长: config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True session = tf.Session(config=config) 英伟达 MX150.华硕FL8000

1.BP神经网络训练过程论述 BP网络结构有3层:输入层.隐含层.输出层,如图1所示. 图1 三层BP网络结构 3层BP神经网络学习训练过程主要由4部分组成:输入模式顺传播(输入模式由输入层经隐含层向输出层传播计算).输出误差逆传播(输出的误差由输出层经隐含层传向输入层).循环记忆训练(模式顺序传播与误差逆传播的计算过程反复交替循环进行)和学习结果判别(判定全局误差是否趋向极小值). 下面具体介绍和分析用梯度下降法训练BP神经网络,在第1次输入样品(1=1,2,--,N)进行训练时各个 参数的表

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

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

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,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程. 一个神经网络的结构示意图如下所示. 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,输出层神经元的个数

先挖个坑,快期末考试了,有空填上w 好了,今晚刚好有点闲,就把坑填上吧. //-------------------------------开篇------------------------------------------- 首先讲一下,这篇随笔不是讲HOG特征是什么,怎么提取(这种图像特征网上一搜一大把),也不是讲BP神经网络工作原理,发展史啥的(机器学习小白,ANN深究我也不懂).在这里我要讲的是,车标识别怎么code,怎么使用OpenCV自带的BP神经网络训练,以及识别.好了废话不多

一.BP神经网络的概念     BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的.具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经网络模型: (三层BP神经网络模型) BP神经网络的过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后到达输出层:第二阶段是误差的反向传播,从输出层到隐含层,最后到输入层,依次调节隐含层到输出层的权重和偏置,输入层到隐含层的权重和偏置. 二.BP神经网络的流程     在知道了BP神经网络的特点后,我们需要依据信号

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

本文学习笔记是自己的理解,如有错误的地方,请大家指正批评.共同进步.谢谢! 之前的教学质量评价,仅仅是通过对教学指标的简单处理.如求平均值或人为的给出各指标的权值来加权求和,其评价结果带有非常大主观性.利用BP神经网络建立教学质量评价系统的模型,通过调查分析得到教学评价指标.将其标量化成确定的数据作为其输入,用BP神经网络训练后作为实际输出,将之前得到的教学效果作为期望输出.比較期望输出与实际输出的误差.当误差达到期望的最小值时,觉得训练成功. 训练成功后能够得到比較准确的权值和阈值.用训练成功

一.BP神经网络的概念     BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其基本的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的.详细来说.对于例如以下的仅仅含一个隐层的神经网络模型: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZ29vZ2xlMTk4OTAxMDI=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" /

简介:感知机在1957年就已经提出,可以说是最为古老的分类方法之一了.是很多算法的鼻祖,比如说BP神经网络.虽然在今天看来它的分类模型在很多数时候泛化能力不强,但是它的原理却值得好好研究.先学好感知机算法,对以后学习神经网络,深度学习等会有很大的帮助. 一,感知机模型 (1).超平面的定义 令w1,w2,...wn,v都是实数(R) ,其中至少有一个wi不为零,由所有满足线性方程w1*x1+w2*x2+...+wn*xn=v 的点X=[x1,x2,...xn]组成的集合,称为空间R的超平面. 从

2.1 案例背景 在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模.在这种情况下,可以建立BP神经网络表达这些非线性系统.该方法把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后用训练好的BP神经网络预测系统输出. 本章拟合的非线性函数为\[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\]该函数的图形如下图所示. t=-5:0.1:5; [x1,x2] =meshgrid(t); y=x1.^2+x2.^2; s