1.BP神經網絡訓練過程論述 BP網絡結構有3層:輸入層、隱含層、輸出層,如圖1所示。 圖1 三層BP網絡結構 3層BP神經網絡學習訓練過程主要由4部分組成:輸入模式順傳播(輸入模式由輸入層經隱含層向輸出層傳播計算)、輸出誤差逆傳播(輸出的誤差由輸出層經隱含層傳向輸入層 ...
自己實踐了一下,對神經網絡作分類器有了初步了解。 本文主要內容包括: 介紹神經網絡基本原理 Matlab實現前向神經網絡的方法 第 節 引例 本文以Fisher的Iris數據集作為神經網絡程序的測試數據集。Iris數據集可以在http: en.wikipedia.org wiki Iris flower data set 找到。這里簡要介紹一下Iris數據集: 有一批Iris花,已知這批Iris花 ...
2017-06-13 20:19 0 23052 推薦指數:
1.BP神經網絡訓練過程論述 BP網絡結構有3層:輸入層、隱含層、輸出層,如圖1所示。 圖1 三層BP網絡結構 3層BP神經網絡學習訓練過程主要由4部分組成:輸入模式順傳播(輸入模式由輸入層經隱含層向輸出層傳播計算)、輸出誤差逆傳播(輸出的誤差由輸出層經隱含層傳向輸入層 ...
1.單一神經元 神經網絡是由許許多多的單一神經元構成的,那每一個神經元的實質是什么呢?神經元就干一件事情,叫做非線性變換。如下圖所示: 2.神經網絡 sigmod激活函數的作用是什么呢?它把一個數從負無窮到正無窮映射為0到1的部分,它只干這么一件事。那什么是神經網絡呢?神經 ...
轉載請注明作者:夢里風林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 歡迎star,有問題可以到Issue區討論 官方教程地址 視頻/字幕下載 ...
文章寫的不清晰請大家原諒QAQ 這篇文章我們將用 CIFAR-10數據集做一個很簡易的圖片分類器。 在 CIFAR-10數據集包含了60,000張圖片。在此數據集中,有10個不同的類別,每個類別中有6,000個圖像。每幅圖像的大小為32 x 32像素。雖然這么小的尺寸通常給人類識別正確的類別 ...
特征提取和分類是典型計算機視覺系統的兩個關鍵階段。視覺系統的准確性、穩健性和效率很大程度上取決於圖像特征和分類器的質量。特征提取方法可以分為兩個不同的類別,即基於手工的方法和基於特征學習的方法。分類器可以分為兩組,即淺層模型和深層模型。 特征是任何獨特的方面或特性,用於解決與特定應用相關 ...
基於卷積神經網絡的ImageNet分類器 作者: Alex Krizhevsky-多倫多大學(加拿大) Ilye Sutskever-多倫多大學 Geoffrey E. Hinton-多倫多 ...
python機器學習-乳腺癌細胞挖掘(博主親自錄制視頻) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003& ...
5.1 案例背景 5.1.1 BP_Adaboost模型 Adaboost算法的思想是合並多個“弱”分類器的輸出以產生有效分類。其主要步驟為:首先給出弱學習算法和樣本空間($X$,$Y$),從樣本空間中找出$m$組訓練數據,每組訓練數據的權重都是$\frac{1}{m}$。然后用弱學習算法迭代 ...