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 ...

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 ...

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 ...

　　　　首先，關於神經網絡，其實是一個結合很多知識點的一個算法，關於cnn（卷積神經網絡）大家需要了解： 　　　　　　　　　　下面給出我之前總結的這兩個知識點（基於吳恩達的機器學習） 　　　　　　　　　　代價函數： 　　　　　　　　　　代價函數 　　　　　　　　　　代價函數（Cost ...

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 ...

最近忙里偷閑學習了一點機器學習的知識，看到神經網絡算法時我和阿Kun便想到要將它用Python代碼實現。我們用了兩種不同的方法來編寫它。這里只放出我的代碼。 MNIST數據集基於美國國家標准與技術研究院的兩個數據集構建而成。訓練集中包含250個人的手寫數字，其中50%是高中生，50%來自人口 ...