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引言 數字識別是模式識別領域 中的一個重要分支,數字識別一般通過特征匹配及特征判別的傳統方法進行處理。特征匹配通常適用於規范化的印刷體字符的識別,而 特征判別多用於手寫字符識別,這些方法還處於探索階段,識別率還比較低。隨着神經網絡技術的飛速發展,其本身具有的高度並行性 較強的自組織能力和容錯性 較好抑制噪聲干擾能力等特點,為快速准確地進行數字識別開辟了新的途徑。目前,對於指針式表而言,可以根據二 ...
2016-03-05 20:57 0 11295 推薦指數:
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相關源碼可參考最新的實現:https://github.com/ronnyyoung/EasyML ,中的neural_network模塊,后持續更新,包括加入CNN的結構。 一、引言 在前一篇關於神經網絡的文章中,給出了神經網絡中單個神經元的結構和作用原理,並且用梯度下降的方法推導了單個 ...
(Back Propagation)網絡是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組 ...
跟着這位博主來學習C++的卷積網絡實例,因為作者一直在更新代碼,所以新的代碼和這位博主的分析有所不同;這位博主寫的東西太泛了,沒有講到實質, 可以參考下他分析的類與類之間的關系圖。。 前四節:http://blog.csdn.net ...
人工神經網絡概述: 人工神經元模型: 神經網絡的分類: 按照連接方式,可以分為:前向神經網絡 vs. 反饋(遞歸)神經網絡; 按照學習方式,可以分為:有導師學習神經網絡 vs. 無導師學習神經網絡; 按照實現功能,可以分為:擬合(回歸)神經網絡 vs. 分類神經網絡 ...
【廢話外傳】:終於要講神經網絡了,這個讓我踏進機器學習大門,讓我讀研,改變我人生命運的四個字!話說那么一天,我在亂點百度,看到了這樣的內容: 看到這么高大上,這么牛逼的定義,怎么能不讓我這個技術宅男心向往之?現在入坑之后就是下面的表情: 好了好了,玩笑就開到這里,其實我是真的很喜歡這門 ...
神經網絡的基本工作原理 一、總結 一句話總結:先給一個初始值,然后依賴正確值(真實值)進行修復模型(訓練模型),直到模型和真實值的誤差可接受 初始值 真實值 修復模型 1、神經網絡由基本的神經元組成,那么神經元的模型是怎樣的? 神經網絡由基本的神經元組成,下圖就是一個神經元的數學 ...
BP神經網絡是深度學習的重要基礎,它是深度學習的重要前行算法之一,因此理解BP神經網絡原理以及實現技巧非常有必要。接下來,我們對原理和實現展開討論。 1.原理 有空再慢慢補上,請先參考老外一篇不錯的文章:A Step by Step Backpropagation Example ...