BP神经网络
BP（Back Propagation）神经网络是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 ...
原文：使用HOG特征+BP神经网络进行车标识别
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。好了废话不多说，咱们开始吧。 要准备的东西 正式讲代码前讲一下 ...
2016-06-21 22:20 14 5492 推荐指数：
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代码为MNIST数据集上运行简单BP神经网络的python实现。 以下公式和文字来自Wanna_Go的博文 http://www.cnblogs.com/wxshi/p/6077734.html，包含详尽的描述和推导。 BP神经网络 单个神经 ...
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拟合别无二致。 Logistic回归对该模型进行了改良： 线性神经网络（回归）使用的LMS（ ...
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