原文:神经网络用作分类器

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:

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BP神经网络分类器的设计

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 ...

Fri Mar 11 04:11:00 CST 2016 3 2519
神经网络之非线性分类器——神经网络

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 ...

Fri Oct 12 17:43:00 CST 2018 0 3117
用tensorflow神经网络实现一个简易的图片分类器

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 ...

Tue Oct 23 05:28:00 CST 2018 0 1824
特征和分类器——《卷积神经网络与计算机视觉》读书笔记

  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 ...

Thu Dec 05 21:41:00 CST 2019 0 352
 
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