感知机与BP神经网络的简单应用

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感知机与BP神经网络的简单应用

感知机与神经元感知机(Perceptron)由两层神经元组成(输入层.输出层),输入层接收外界输入信号后传递给输出层,输出层是M-P神经元,亦称“阈值逻辑单元”(threshold logic unit). 输入层只接受输入而没有权重以及阈值,输出层的神经元有阈值,两层间连接有权重. 把阈值当做是第n+1个权重,第n+1个输入是-1,那么就可以把阈值放进权重里了.那么只需要做权重的学习. 根据错误程度进行调整. 这样两层神经元只能处理线性问题,而非线性问题则需要多层网络. 输入输出层之间的叫做…

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擅长学习算法的人.过去的一个月时间里由于须要去接触了BP神经网络.在此之前一直都觉得算法界的神经网络.蚁群算法.鲁棒控制什么的都是特别高大上的东西,自己也就听听好了,未曾去触碰与了解过.这次和BP神经网络的邂逅.让我初步掌握到.理解透彻算法的基本原理与公式,转为计算机所能识别的代码流,这应该就是所谓…

感知机和BP神经网络

一.感知机 1.感知机的概念感知机是用于二分类的线性分类模型,其输入是实例的特征向量,输出是实例的类别,类别取+1和-1二个值,+1代表正类,-1代表负类.感知机对应于输入空间(特征空间)中将实例分为正负两类的分割超平面,属于判别模型.感知机学习算法简单易于实现,分为原始形式和对偶形式. 2.感知机的原理感知机是二分类的线性模型,其输入是实例的特征向量,输出的是事例的类别,分别是+1和-1,属于判别模型. 假设训练数据集是线性可分的,感知机学习的目标是求得一个能够将训练数据集正实例点和负实例…

Keras实现简单BP神经网络

BP 神经网络的简单实现 from keras.models import Sequential #导入模型 from keras.layers.core import Dense #导入常用层 train_x,train_y #训练集 test_x,text_y #测试集 model=Sequential() #初始化模型 model.add(Dense(3,input_shape=(32,),activation='sigmoid',init='uniform'))) #添加一个隐含层,注:…

（转）神经网络和深度学习简史（第一部分）：从感知机到BP算法

深度|神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法 2016-01-23 机器之心来自Andrey Kurenkov 作者:Andrey Kurenkov 机器之心编译出品参与:chenxiaoqing.范娜Fiona.杨超.微胖.汪汪.赵巍导读:这是<神经网络和深度学习简史>第一部分.这一部分,我们会介绍1958年感知机神经网络的诞生,70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法让神经网络再度流行起来. 深度学习掀起海啸如今,深度学习浪潮拍打计算机语言的海岸已有好几年,但是,…

感知机算法及BP神经网络

简介:感知机在1957年就已经提出,可以说是最为古老的分类方法之一了.是很多算法的鼻祖,比如说BP神经网络.虽然在今天看来它的分类模型在很多数时候泛化能力不强,但是它的原理却值得好好研究.先学好感知机算法,对以后学习神经网络,深度学习等会有很大的帮助. 一,感知机模型 (1).超平面的定义令w1,w2,...wn,v都是实数(R) ,其中至少有一个wi不为零,由所有满足线性方程w1*x1+w2*x2+...+wn*xn=v 的点X=[x1,x2,...xn]组成的集合,称为空间R的超平面. 从…

Numpy实现简单BP神经网络识别手写数字

本文将用Numpy实现简单BP神经网络完成对手写数字图片的识别,数据集为42000张带标签的28x28像素手写数字图像.在计算机完成对手写数字图片的识别过程中,代表图片的28x28=764个像素的特征数据值将会被作为神经网络的输入,经过网络的正向传播,得到可以粗略作为0~9每个数字的概率的输出(输出层第一个神经元节点的输出看成是图片数字是0的概率,其余9个神经元节点以此类推),取概率最大的数字即为识别结果.神经网络的输出神经元节点有10个,假设待识别数字为1,就可以定义label为[0,1,0,…