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 ...
自己实践了一下,对神经网络作分类器有了初步了解。 本文主要内容包括: 介绍神经网络基本原理 Matlab实现前向神经网络的方法 第 节 引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http: en.wikipedia.org wiki Iris flower data set 找到。这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花 ...
2017-06-13 20:19 0 23052 推荐指数:
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 ...
1.单一神经元 神经网络是由许许多多的单一神经元构成的,那每一个神经元的实质是什么呢?神经元就干一件事情,叫做非线性变换。如下图所示: 2.神经网络 sigmod激活函数的作用是什么呢?它把一个数从负无穷到正无穷映射为0到1的部分,它只干这么一件事。那什么是神经网络呢?神经 ...
转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 ...
文章写的不清晰请大家原谅QAQ 这篇文章我们将用 CIFAR-10数据集做一个很简易的图片分类器。 在 CIFAR-10数据集包含了60,000张图片。在此数据集中,有10个不同的类别,每个类别中有6,000个图像。每幅图像的大小为32 x 32像素。虽然这么小的尺寸通常给人类识别正确的类别 ...
特征提取和分类是典型计算机视觉系统的两个关键阶段。视觉系统的准确性、稳健性和效率很大程度上取决于图像特征和分类器的质量。特征提取方法可以分为两个不同的类别,即基于手工的方法和基于特征学习的方法。分类器可以分为两组,即浅层模型和深层模型。 特征是任何独特的方面或特性,用于解决与特定应用相关 ...
基于卷积神经网络的ImageNet分类器 作者: Alex Krizhevsky-多伦多大学(加拿大) Ilye Sutskever-多伦多大学 Geoffrey E. Hinton-多伦多 ...
python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...
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