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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

　　　　首先，关于神经网络，其实是一个结合很多知识点的一个算法，关于cnn（卷积神经网络）大家需要了解： 　　　　　　　　　　下面给出我之前总结的这两个知识点（基于吴恩达的机器学习） 　　　　　　　　　　代价函数： 　　　　　　　　　　代价函数 　　　　　　　　　　代价函数（Cost ...

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 ...

最近忙里偷闲学习了一点机器学习的知识，看到神经网络算法时我和阿Kun便想到要将它用Python代码实现。我们用了两种不同的方法来编写它。这里只放出我的代码。 MNIST数据集基于美国国家标准与技术研究院的两个数据集构建而成。训练集中包含250个人的手写数字，其中50%是高中生，50%来自人口 ...