从头推导与实现 BP 网络 回归模型 目标 学习 \(y = 2x\) 模型 单隐层.单节点的 BP 神经网络 策略 Mean Square Error 均方误差 \[ MSE = \frac{1}{2}(\hat{y} - y)^2 \] 模型的目标是 \(\min \frac{1}{2} (\hat{y} - y)^2\) 算法 朴素梯度下降.在每个 epoch 内,使模型对所有的训练数据都误差最小化. 网络结构 Forward Propagation Derivation \[ E = \

背景 前段时间,用过一些模型如vgg,lexnet,用于做监督学习训练,顺带深入的学习了一下相关模型的结构&原理,对于它的反向传播算法记忆比较深刻, 就自己的理解来描述一下BP网络. 关于BP网络的整体简述 BP神经网络,全程为前馈神经网络,它被用到监督学习中的主体思想是(我们假定我们这里各个层Layer次间采用的是全链接): 通过各个Layer层的激励和权值以及偏置的处理向前传递,最终得到一个预期的值,然后通过标签值和预期的值得到一个残差值,残差值的大小反映了预期值和残差值的偏离程度,然后使用

经过一个多月的努力,终于完成了BP网络,参考的资料为: 1.Training feed-forward networks with the Marquardt algorithm 2.The Levenberg-Marquardt method for nonlinear least squares curve-fitting problems 3.Neural Network Design 4.http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFL

最近在学习tf的神经网络算法,十多年没有学习过数学了,本来高中数学的基础,已经彻底还给数学老师了.所以我把各种函数.公式和推导当做黑盒子来用,理解他们能做到什么效果,至于他们是如何做到的,暂时不去深究,最多知道哪个公式的效果会比哪个更适合哪个场合. BP网络应该是最入门级的算法了. #用伪代码描述下大概如此 # 单层BP x = tf.placeholder(tf.float32,[None,256]) y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) w = t

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12966.html 记得把这几点描述好咯:代码实现过程 + 项目文件结构截图 + 演示效果 1.准备工作 1.1 训练集和测试集准备 先将数据集手动划分成训练集和测试集,并分好类,比如第一类就放在文件夹名为0的文件夹下,第二类就是1,如此类推. 当前程序只能处理10类以下车标,因为当前程序逻辑不支持10以上的数字识别(具体可以仔细看下代码) 所有训练集的图片放在train文件夹中,测试集放在test文件夹下.最终的文件树

本文的主要参考:How the backpropagation algorithm works 下面是BP网络的参数结构示意图 首先定义第l层网络第j个神经元的输出(activation) 为了表示简便,令 则有alj=σ(zlj),其中σ是激活函数 定义网络的cost function,其中的n是训练样本的个数. 下面主要介绍使用反向传播来求取cost function相对于权重wij和偏置项bij的导数. 显然,当输入已知时,cost function只是权值w和偏置项b的函数.这里为了方便

MATLAB实例:聚类网络连接图 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文给出一个简单实例,先生成2维高斯数据,得到数据之后,用模糊C均值(FCM)算法对数据进行聚类,得到聚类中心,然后绘制每一类数据到聚类中心的网络连接图. 1. 程序 generate_data.m function data=generate_data() %前两列是数据,最后一列是类标签 %% %数据规模 N=100; %混合比例 para_pi=[0.33, 0

训练样本空间   每个样本使用5×5的二值矩阵表征一个字母.一共10个字母类型,分别是N,I,L,H,T,C,E,F,Z,V.每个字母9个样本.共90个. N1=[1,0,0,0,1; 1,0,0,0,1; 1,0,1,0,1; 1,0,0,1,1; 1,0,0,0,1]; N2=[1,0,0,0,1; 1,1,0,0,1; 1,0,1,0,0; 1,0,0,1,1; 1,0,0,0,1]; · · · · · · N9=[1,0,0,0,1; 1,1,0,0,1; 1,0,1,1,1; 1,0

滤波器设计是一个创建满足指定滤波要求的滤波器参数的过程.滤波器的实现包括滤波器结构的选择和滤波器参数的计算.只有完成了滤波器的设计和实现,才能最终完成数据的滤波. 滤波器设计的目标是实现数据序列的频率成分变更.严格的设计规格需要指定通带波纹数.阻带衰减.过渡带宽度等.更准确的指定可能需要实现最小阶数的滤波器.需要实现任意形状的滤波器形状或者需要用fir滤波器实现.指定的要求不同,滤波器的设计也不同. Matlab的信号处理工具箱软件提供了两种方式设计滤波器:面向对象的和非面向对象的.面向对象的方

Matlab之对话框 对话框设计:在图形用户界面程序设计中,对话框是重要的信息显示和获取输入数据的用户界面对象. 1.公共对话框: 公共对话框是利用windows资源的对话框,包括文件打开.文件保存.颜色设置.字体设置.打印设置等. 1) 文件打开对话框:用于打开文件 uigetfile uigetfile(‘FilterSpec’) uigetfile(‘FilterSpec’,’DialogTitle’) uigetfile(‘FilterSpec’,’DialogTitle’,x,y) [

原创循环卷积代码,转载需注明出处 线性卷积与循环卷积的比较 实验目的和要求 掌握循环卷积和线性卷积的原理,与理论分析结果比较,加深理解循环卷积与线性卷积之间的关系. 实验内容和步骤 1) 已知两序列X(n) =   ;  h(n)=: 求两序列的线性卷积和它们的 N 点循环卷积: 2)设计一个GUI小软件,对N进行设定和调整,显示的序列(用stem 画出)时域信号图,线性卷积和N点循环卷积的时域结果图,要求N改变结果图也随之改变: 3)总结归纳循环卷积与线性卷积之间的关系. 实验要求 1) 提供

要实现射频最大的功率传输,必须使负载阻抗与源阻抗相匹配(即信号源阻抗与负载阻抗共轭相等),实现匹配的通常做法是在源和负载之间插入一个匹配网络,该网络不仅仅为减少功率损耗而设计,还可减少噪声干扰.提高功率容量和提高频率响应的线性度等(通常认为,匹配网络的用途就是实现阻抗变换,将给定的阻抗值变换成其他更合适的阻抗值). 利用Smith圆图作为匹配网络的图解设计工具不需要复杂的计算,对初步设计也比较省时.对于在复数负载连接一个电抗元件(电感或电容)的效果,在Smith图上有如下特性: 1. 电抗元件与

11. (1)界面设计 (2)添加按钮的回调函数 function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton1 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUID

作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 数据 推荐算法 协同过滤 基于流行度的推荐 基于用户标签相似度的推荐 评价指标 算法对比 推荐10本书籍 推荐20本书籍 推荐解释 探讨 结论 本文记录了我对owllook.net这一网络小说搜索引擎的推荐系统的分析与设计过程.这个项目是开源项目,地址在owllook repo,目前已经积累了一定的数据量,需要一个靠谱的推荐系统.注意我用到的数据是内部数据,并没有开源. 本文使用

目录 BP算法的简单实现 Linear 全连接层 ReLu MSELoss 交叉熵损失函数 BP算法的简单实现 """ BPnet 简易实现 约定输入数据维度为(N, input_size) 输出数据维度为(N, output_size) """ import pickle import os, sys import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 首先创建一个父类Fun, 主要定义了 fo

Matlab GUI常用函数总结 % — 文件的打开.读取和关闭% — 文件的保存% — 创建一个进度条% — 在名为display的axes显示图像,然后关闭% — 把数字转化为时间格式% — checkbox的callback函数% — 图像识别处理相关的两个函数% — 点击图像,调用函数% — montage % --- 文件的打开.读取和关闭 --- try [FileName,PathName] = uigetfile('*.raw','Select an image file'):

matlab自带的biography(产生一个句柄) 可以用于画图 R=[1 1 2 4 1 2 3 3 5 7 3 4 5 6 7 8]; % 起始节点编号 C=[2 3 3 3 4 5 5 6 6 6 7 7 8 8 8 7]; % 起始节点可连接的节点编号 W=[2 8 6 7 1 1 5 1 3 4 2 9 8 6 3 0]; %权重 G=sparse(R,C,W); %产生稀疏矩阵 view(biograph(G,[],'ShowW','ON')); %‘ShowW' ‘ON' 表示显

1.cmd窗口输入-guide------> 打开.fig文件 2.查看SPM源代码: 2.matlab中如何改x,y轴以及图例上字体大小 1) x,y轴 -------整个轴上面就一个设定字符 xlabel('\Delta [yesno^{-2}]','FontName','Times New Roman','FontSize',30,'FontWeight','bold',‘FontAngle’,’italic’,'Rotation', -50); 或者 ------每一个刻度上面都有相同且

感知机网络的参数设置 % 具体用法: % net=newp(pr,T,TF,LF); % % pr: pr是一个R×2的矩阵,R为感知器中输入向量的维度(本例中使用35个字符表征一个字母,那么其维度为35),每一行表示输入向量每个分量的最小值和最大值.在本例中只有0和1. % T: T表示输出节点的个数,标量(本例使用三个输出节点的组合结果来 表示某一个类标号.实际上三个类标号至少需要两个比特位表示.) % TF: 传输函数,可选hardlim和hardlims,默认为hardlim,建议取ha