一.BP神經網絡原理及結構 本片博客偏向於BP神經網絡的MATLAB程序實現講解,詳細原理請參考:http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2012/06/05/2536425.html 1.神經元 神經 ...
BP神經網絡的手寫數字識別 ANN人工神經網絡算法在實踐中往往給人難以琢磨的印象,有句老話叫 出來混總是要還的 ,大概是由於具有很強的非線性模擬和處理能力,因此作為代價上帝讓它 黑盒 化了。作為一種general purpose的學 算法,如果你實在不想去理會其他類型算法的理論基礎,那就請使用ANN吧。本文為筆者使用BP神經網絡進行手寫數字識別的整體思路和算法實現,由於近年來神經網絡在深度學 , ...
2017-02-08 20:40 0 5408 推薦指數:
一.BP神經網絡原理及結構 本片博客偏向於BP神經網絡的MATLAB程序實現講解,詳細原理請參考:http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2012/06/05/2536425.html 1.神經元 神經 ...
1實驗環境 實驗環境:CPU i7-3770@3.40GHz,內存8G,windows10 64位操作系統 實現語言:python 實驗數據:Mnist數據集 程序使用的數據庫是mnist手寫數字數據庫,數據庫有兩個版本,一個是別人做好的.mat格式,訓練數據有60000條,每條是一個 ...
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 ...
本文將用Numpy實現簡單BP神經網絡完成對手寫數字圖片的識別,數據集為42000張帶標簽的28x28像素手寫數字圖像(提取圖片像素特征數據以csv文件保存)。在程序完成對手寫數字圖片的識別過程中,代表圖片的28x28=764個像素的特征數據值將會被作為神經網絡的輸入,經過網絡的正向 ...
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 ...
一:人工神經網絡 人類之所以能夠思考,學習,判斷,大部分都要歸功於人腦中復雜的神經網絡。雖然現在人腦的機理還沒有完全破譯,但是人腦中神經元之間的連接,信息的傳遞都已為人所知曉。於是人們就想能否模擬人腦的功能用於解決其他問題,這就發展出人工神經網絡。 人工神經網絡 ...
導入依賴 下載數據集 mnist數據集是一個公共的手寫數字數據集,一共有7W張28*28像素點的0-9手寫數字圖片和標簽,其中有6W張是訓練集,1W張是測試集。 其中,x_train為訓練集特征,y_train為訓練集標簽,x_test為測試集特征 ...
1.1 感知器 感知器的輸出為: wj為權重,表示相應輸入對輸出的重要性; threshold為閾值,決定神經元的輸出為0或1。 也可用下式表示: 其中b=-threshold,稱為感知器的偏置。 通過學習算法,能夠自動調整人工神經元的權重和偏置。 1.2 ...