在這篇文章中,會實現一個BP(backpropagation)算法,並將之應用到手寫的阿拉伯數字(0-9)的自動識別上。 訓練數據集(training set)如下:一共有5000個訓練實例(training instance),每個訓練實例是一個400維特征的列向量(20*20 pixel ...
本作業使用神經網絡 neural networks 識別手寫的阿拉伯數字 關於使用邏輯回歸實現多分類問題:識別手寫的阿拉伯數字 ,請參考:http: www.cnblogs.com hapjin p .html 由於邏輯回歸是線性分類 它的假設函數是一個線性函數,就是划一條直線,把數據分成了兩類。可參考這篇文章中的: 使用邏輯回歸來實現多分類問題 one vs all 部分 的圖片 對於一些復雜的 ...
2016-11-21 19:48 3 3806 推薦指數:
在這篇文章中,會實現一個BP(backpropagation)算法,並將之應用到手寫的阿拉伯數字(0-9)的自動識別上。 訓練數據集(training set)如下:一共有5000個訓練實例(training instance),每個訓練實例是一個400維特征的列向量(20*20 pixel ...
課程筆記 Coursera—Andrew Ng機器學習—課程筆記 Lecture 9_Neural Networks learning 作業說明 Exercise 4,Week 5,實現反向傳播 backpropagation神經網絡算法, 對圖片中手寫數字 0-9 進行識別。 數據集 ...
最近用python寫了一個實現手寫數字識別的BP神經網絡,BP的推導到處都是,但是一動手才知道,會理論推導跟實現它是兩回事。關於BP神經網絡的實現網上有一些代碼,可惜或多或少都有各種問題,在下手寫了一份,連帶着一些關於性能的分析也寫在下面,希望對大家有所幫助。 加一些簡單的說明 ...
看了幾天的BP神經網絡,總算是對它有一點點的理解了。今天就用python搭建了一個模型來實現手寫數字的識別。 一、BP神經網絡簡介 BP(back propagation)神經網絡是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡,是應用最廣泛的一種神經網絡。BP神經網絡算法的基本思想是學習過程 ...
原文鏈接:https://data-flair.training/blogs/python-deep-learning-project-handwritten-digit-recognition/ ...
作業說明 Exercise 3,Week 4,使用Octave實現圖片中手寫數字 0-9 的識別,采用兩種方式(1)多分類邏輯回歸(2)多分類神經網絡。對比結果。 (1)多分類邏輯回歸:實現 lrCostFunction 計算代價和梯度。實現 OneVsAll 使用 fmincg 函數進行訓練 ...
羅馬數字轉阿拉伯數字 羅馬數字時位置記數法嗎? 根據《計算機科學概論》可以知道,位置記數法的概念為: 位置記數法(positional notation):一種表達數字的系統,數位按順序排列,每個數位有一個位值,數字的值是每個數位和位值的乘積之和。 又根據羅馬數字轉換阿拉伯數字 ...
羅馬數字與阿拉伯數字對應關系如下: 且“II”表示2,“III”表示3,“IV”表示4,“VI表示6”,“VII”表示7,“VIII”表示8,“IX”表示9,其余的類似。 阿拉伯數轉換成羅馬數字 羅馬數字轉換為阿拉伯數字: ...