opencv BP神经网络使用过程
2.神经网络的训练
int
CvANN_MLP::train(
const
Mat& inputs,
const
Mat& outputs,
const
Mat& sampleWeights,
const
Mat& sampleIdx=Mat(),
CvANN_MLP_TrainParams params=CvANN_MLP_TrainParams(),
int
flags=0 );
1) inputs:输入矩阵。它存储了所有训练样本的特征。假设所有样本总数为nSamples,而我们提取的特征维数为ndims,
则inputs是一个nSamples∗ndims的矩阵,每个样本的特征占一行。
2) outputs:输出矩阵。我们实际在训练中,我们知道每个样本所属的种类,假设一共有nClass类。那么我们将outputs设置为
一个nSample*nClass列的矩阵,每一行表示一个样本的预期输出结果,该样本所属的那类对应的列设置为1,其他都为0。
比如我们需要识别0-9这10个数字,则总的类数为10类,那么样本数字“3”的预期输出为[0,0,1,0,0,0,0,0,0,0];
3) sampleWeights:一个在使用RPROP方法训练时才需要的数据,所以这里我们不设置,直接设置为Mat()即可。
4) sampleIdx:相当于一个遮罩,它指定哪些行的数据参与训练。如果设置为Mat(),则所有行都参与。
5) params:这个在刚才已经说过了,是训练相关的参数。
3.神经网络的测试
float
CvANN_MLP::predict(constMat&inputs,Mat&outputs)
图像进行特征提取,把它保存在inputs里,通过调用predict函数,我们得到一个输出向量,它是一个1*nClass的行向量,
其中每一列说明它与该类的相似程度(0-1之间),也可以说是置信度。我们只用对output求一个最大值,就可得到结果。
这个函数的返回值是一个无用的float值,可以忽略。
opencv BP神经网络使用过程的更多相关文章
- BP神经网络推导过程详解
BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法,其主要特点是信号前向传递,而误差后向传播,通过不断调节网络权重值,使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近,以达到训练的目的. 一.多层神经网络结构及其描述 ...
- 练习推导一个最简单的BP神经网络训练过程【个人作业/数学推导】
写在前面 各式资料中关于BP神经网络的讲解已经足够全面详尽,故不在此过多赘述.本文重点在于由一个"最简单"的神经网络练习推导其训练过程,和大家一起在练习中一起更好理解神经网络训 ...
- BP神经网络算法学习
BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是眼下应用最广泛的神经网络模型之中的一个 ...
- BP神经网络分类器的设计
1.BP神经网络训练过程论述 BP网络结构有3层:输入层.隐含层.输出层,如图1所示. 图1 三层BP网络结构 3层BP神经网络学习训练过程主要由4部分组成:输入模式顺传播(输入模式由输入层经隐含层向 ...
- BP 神经网络
BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP ...
- 转载——关于bp神经网络
一.BP神经网络的概念 BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的.具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经网络模型: (三层BP神经网络模型) ...
- 简单易学的机器学习算法——神经网络之BP神经网络
一.BP神经网络的概念 BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其基本的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的.详细来说.对于例如以下的仅仅含一个隐层的神经网络模型: watermark/ ...
- 基于BP神经网络的简单字符识别算法自小结(C语言版)
本文均属自己阅读源代码的点滴总结.转账请注明出处谢谢. 欢迎和大家交流.qq:1037701636 email:gzzaigcn2009@163.com 写在前面的闲话: 自我感觉自己应该不是一个非常 ...
- 详细BP神经网络预测算法及实现过程实例
1.具体应用实例.根据表2,预测序号15的跳高成绩. 表2 国内男子跳高运动员各项素质指标 序号 跳高成绩() 30行进跑(s) 立定三级跳远() 助跑摸高() 助跑4—6步跳高() 负重深蹲杠铃() ...
随机推荐
- linux nVidia driver 304 319 . installation by hand
It's so painful to install nVidia driver by hand on linux. If you remove it or you want to upgrade b ...
- PHP:获取指定日期所在月的开始日期与结束日期
/** * 获取指定日期所在月的开始日期与结束日期 * @param string $date * @param boolean 为true返回开始日期,否则返回结束日期 * @return arra ...
- Kendo UI开发教程(9): Kendo UI Validator 概述
Kendo UI Validator 支持了客户端校验的便捷方法,它基于HTML 5 的表单校验功能,支持很多内置的校验规则,同时也提供了自定义规则的便捷方法. 完整的Kendo UI 的Valida ...
- 解决TXT乱码问题
初装Ubuntu,打开windows保存的txt文件很可能会遇到各种乱码问题. 下面是wiki ubuntu里的解决办法: Gedit中文乱码 缺省配置下,用 Ubuntu 的文本编辑器(gedit) ...
- Android 中单位讲解
1. dip(dp): device independent pixels(设备独立像素). dp也就是dip.这个和sp基本类似.如果设置表示长度.高度等属性时可以使用dp 或sp.但如果设置字体, ...
- icon 图标下载
1. http://www.easyicon.net/ 2.http://www.iconpng.com/
- VS2012下基于Glut 矩阵变换示例程序2:
在VS2012下基于Glut 矩阵变换示例程序:中我们在绘制甜圈或者圆柱时使用矩阵对相应的坐标进行变换后自己绘制甜圈或者圆柱.我们也可以使用glLoadMatrixf.glLoadMatrixd载入变 ...
- 从零开始学C++之构造函数与析构函数(二):初始化列表(const和引用成员)、拷贝构造函数
一.构造函数初始化列表 推荐在构造函数初始化列表中进行初始化 构造函数的执行分为两个阶段 初始化段 普通计算段 (一).对象成员及其初始化 C++ Code 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 ...
- Java 实现下载
效果就是点击就可以下载到本机. 前台代码示例 后台代码示例 前台代码示例 <a target='_self' href='../downTask/downloadFileToLocal?file ...
- PHP常用之封装分页工具类
分页基本上是每个项目都会使用到的,所以呢,把它封装成一个工具类,以后直接调用就可以了(虽然TP框架的灰常强大,但是自己封一个也未尝不可.),这样既省时又省力还赚'工分'. 我封的这个分页工具类还比较完 ...