...
引言 数字识别是模式识别领域 中的一个重要分支,数字识别一般通过特征匹配及特征判别的传统方法进行处理。特征匹配通常适用于规范化的印刷体字符的识别,而 特征判别多用于手写字符识别,这些方法还处于探索阶段,识别率还比较低。随着神经网络技术的飞速发展,其本身具有的高度并行性 较强的自组织能力和容错性 较好抑制噪声干扰能力等特点,为快速准确地进行数字识别开辟了新的途径。目前,对于指针式表而言,可以根据二 ...
2016-03-05 20:57 0 11295 推荐指数:
...
相关源码可参考最新的实现:https://github.com/ronnyyoung/EasyML ,中的neural_network模块,后持续更新,包括加入CNN的结构。 一、引言 在前一篇关于神经网络的文章中,给出了神经网络中单个神经元的结构和作用原理,并且用梯度下降的方法推导了单个 ...
(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组 ...
跟着这位博主来学习C++的卷积网络实例,因为作者一直在更新代码,所以新的代码和这位博主的分析有所不同;这位博主写的东西太泛了,没有讲到实质, 可以参考下他分析的类与类之间的关系图。。 前四节:http://blog.csdn.net ...
人工神经网络概述: 人工神经元模型: 神经网络的分类: 按照连接方式,可以分为:前向神经网络 vs. 反馈(递归)神经网络; 按照学习方式,可以分为:有导师学习神经网络 vs. 无导师学习神经网络; 按照实现功能,可以分为:拟合(回归)神经网络 vs. 分类神经网络 ...
【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 ...
神经网络的基本工作原理 一、总结 一句话总结:先给一个初始值,然后依赖正确值(真实值)进行修复模型(训练模型),直到模型和真实值的误差可接受 初始值 真实值 修复模型 1、神经网络由基本的神经元组成,那么神经元的模型是怎样的? 神经网络由基本的神经元组成,下图就是一个神经元的数学 ...
BP神经网络是深度学习的重要基础,它是深度学习的重要前行算法之一,因此理解BP神经网络原理以及实现技巧非常有必要。接下来,我们对原理和实现展开讨论。 1.原理 有空再慢慢补上,请先参考老外一篇不错的文章:A Step by Step Backpropagation Example ...