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 ...
一:人工神经网络 人类之所以能够思考,学习,判断,大部分都要归功于人脑中复杂的神经网络。虽然现在人脑的机理还没有完全破译,但是人脑中神经元之间的连接,信息的传递都已为人所知晓。于是人们就想能否模拟人脑的功能用于解决其他问题,这就发展出人工神经网络。 人工神经网络 artificial neural network,缩写ANN ,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量 ...
2014-10-28 22:56 0 2172 推荐指数:
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 ...
一.BP神经网络原理及结构 本片博客偏向于BP神经网络的MATLAB程序实现讲解,详细原理请参考:http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2012/06/05/2536425.html 1.神经元 神经 ...
导入依赖 下载数据集 mnist数据集是一个公共的手写数字数据集,一共有7W张28*28像素点的0-9手写数字图片和标签,其中有6W张是训练集,1W张是测试集。 其中,x_train为训练集特征,y_train为训练集标签,x_test为测试集特征 ...
1实验环境 实验环境:CPU i7-3770@3.40GHz,内存8G,windows10 64位操作系统 实现语言:python 实验数据:Mnist数据集 程序使用的数据库是mnist手写数字数据库,数据库有两个版本,一个是别人做好的.mat格式,训练数据有60000条,每条是一个 ...
1.1 感知器 感知器的输出为: wj为权重,表示相应输入对输出的重要性; threshold为阈值,决定神经元的输出为0或1。 也可用下式表示: 其中b=-threshold,称为感知器的偏置。 通过学习算法,能够自动调整人工神经元的权重和偏置。 1.2 ...
从mnist下载手写数字图片数据集,图片为28*28,将每个像素的颜色(0到255)改为(0倒1),将标签y变为10个长度,若为1,则在1处为1,剩下的都标为0。 接下来搭建CNN 卷积->池化->卷积->池化 使图片从(1,28,28)-> ...
文章导读: 1. 本书内容 2. 手写字体识别 3. 感知机 4. Sigmoid神经元 5. 神经网络的结构 6. 一个用于手写数字识别的简单神经网络 7. 梯度下降学习算法 8. 数字识别神经网络的实现 9. 关于深度学习 深度学习算是现在机器学习领域非常热门的方向 ...
第一小节。 人类的视觉系统是很神奇的。考虑一下下面几个手写的数字: 大多数人 ...