这个网络的内部使用的是hebb学习规则 贴上两段代码: package geym.nn.hopfiled; import java.util.Arrays; import org.neuroph.core.data.DataSet; import org.neuroph.core.data.DataSetRow; import org.neuroph.nnet.Hopfield; import org.neuroph.nnet.comp.neuron.InputOutputNeuron; imp…

一.TSP问题 旅行商问题,又叫货郎担问题.它是指如下问题:在完全图中寻找一条最短的哈密尔顿回路. 哈密尔顿回路问题:给定一个图,判断图中是否存在哈密尔顿回路. 哈密尔顿回路:寻找一条回路,经过图中所有点且每个点只经过一次. 欧拉回路:寻找一条回路,经过图中所有的边且每条边只经过一次. 判断一个图是否存在欧拉回路只需要判断每个顶点的出度和入度是否相同. 判断一个图是否存在一条哈密尔顿回路是一个NP问题. 旅行商问题和哈密尔顿回路问题最大的区别在于:旅行商研究的图是完全图,必然存在一条哈密尔顿回路…

1.知识点 """ 1.基础知识: 1.神经网络结构:1.输入层 2.隐含层 3.全连接层(类别个数=全连接层神经元个数)+softmax函数 4.输出层 2.逻辑回归:只能解决二分类问题 3.线性回归:只能用于预测 4.softmax:有多少类别,就会有多少个输出 5.信息熵:信息熵越大,不确定性越大,信息熵越小,则不确定小,属于的类别也更加清晰 6.softmax公式: Si = e^i / (e^1+....+e^j) ,用于计算概率值. 特点:所有类别概率值相加等于1…

前馈网络一般指前馈神经网络或前馈型神经网络.它是一种最简单的神经网络,各神经元分层排列.每个神经元只与前一层的神经元相连.接收前一层的输出,并输出给下一层,数据正想流动,输出仅由当前的输入和网络权值决定,各层间没有反馈.包括:单层感知器,线性神经网络,BP神经网络.RBF神经网络等. 递归神经网络(RNN)是两种人工神经网络的总称.一种是时间递归神经网络(recurrent neural network),又名循环神经网络,包括RNN.LSTM.GRU等:另一种是结构递归神经网络(recursi…

神经网络分类 多层神经网络:模式识别 相互连接型网络:通过联想记忆去除数据中的噪声 1982年提出的Hopfield神经网络是最典型的相互连结型网络. 联想记忆 当输入模式为某种状态时,输出端要给出与之相应的输出模式. 如果输入模式与输出模式一致,成为自联想记忆,否则,成为异联想记忆. Hopfield 网络结构上,Hopfield神经网络是一种单层互相全连接的反馈型神经网络.每个神经元既是输入也是输出,网络中的每一个神经元都将自己的输出通过连接权传送给所有其它神经元,同时又都接收所有其它神经元…

BP神经网络的手写数字识别 ANN 人工神经网络算法在实践中往往给人难以琢磨的印象,有句老话叫“出来混总是要还的”,大概是由于具有很强的非线性模拟和处理能力,因此作为代价上帝让它“黑盒”化了.作为一种general purpose的学**算法,如果你实在不想去理会其他类型算法的理论基础,那就请使用ANN吧.本文为笔者使用BP神经网络进行手写数字识别的整体思路和算法实现,由于近年来神经网络在深度学**,尤其是无监督特征学**上的成功,理解神经网络的实现机制也许可以让“黑盒”变得不再神秘. 首先,作…

根据其提出者,John Joseph Hopfield 命名.Hopfield 在 1982 年提出的划时代的:Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities 一文.顾名思义,从论文的名字中我们就可看出,Hopfield 神经网络是将物理学的相关思想(动力学)引入到神经网络的构造当中,事实上,Hopfield 本人正是一位物理学家. 这里所谓动力学的方式,不像 BP 神经网…

边学习边笔记 https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190602.html # https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190602.html # TensorFlow(十):卷积神经网络实现手写数字识别以及可视化 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.rea…

利用c++编写bp神经网络实现手写数字识别 写在前面 从大一入学开始,本菜菜就一直想学习一下神经网络算法,但由于时间和资源所限,一直未展开比较透彻的学习.大二下人工智能课的修习,给了我一个学习的契机.现将bp神经网络的推导和实践记录于此: 前置知识 微积分相关内容,如偏导,梯度等 (大一不懂偏导梯度,这就是我学不进去的原因) BP神经网络概况及计算方法 可以理解为一个多层的网络,包含输入层X,隐藏层H和输出层Y,其中隐藏层可以不止一层. 为了直观展示,隐藏层和输出层都被我拆成了两层进行讲解 以下…

效果展示 这不是OCR,有些人可能会觉得这东西会和OCR一样,直接进行整个字的识别就行,然而并不是. OCR是2维像素矩阵的像素数据.而手写识别不一样,手写可以把用户写字的笔画时间顺序,抽象成一个维度.这样识别的就是3维的数据了.识别起来简单很多. 最近需要做一个中文手写识别算法.搜索了网上的一些前人作品,发现都是只讲了理论,不讲实际开发.于是打算自己开发一个,并记录开发过程. 由于代码量比较多,这里不会全部贴上来讲解,代码已经放到了gitee,部分地方需对照代码进行观看,下面有URL. 思路…

一 感知器 感知器学习笔记:https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/51622695 感知器(Perceptron)是二分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1.这种算法的局限性很大: 只能将数据分为 2 类; 数据必须是线性可分的; 虽然有这些局限,但是感知器是 ANN 和 SVM 的基础,理解了感知器的原理,对学习ANN 和 SVM 会有帮助,所以还是值得花些时间的. 感知器可以表示为 f:Rn ->…

4.4特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 4.1什么是人脸识别 Face verification人脸验证 VS face recognition人脸识别 Face verification人脸验证 人脸验证 输入是一张图片,以及人的姓名或者ID作为标签 输出是这张输入的图片是否是这个确定的人 这时候也被称为1对1问题 人脸识别 人脸识别问题比人脸验证问题困难的多,其输入为一个具有K个人的数据集,将一张图片作为输入,如果这张图片是这K个人…

1. 知识点准备 在了解 CNN 网络神经之前有两个概念要理解,第一是二维图像上卷积的概念,第二是 pooling 的概念. a. 卷积 关于卷积的概念和细节可以参考这里,卷积运算有两个非常重要特性,以下面这个一维的卷积为例子: 第一个特性是稀疏连接.可以看到, layer m 上的每一个节点都只与 layer m-1 对应区域的三个节点相连接.这个局部范围也叫感受野.第二个特性是相同颜色的线条代表了相同的权重,即权重共享.这样做有什么好处呢?一方面权重共享可以极大减小参数的数目,学习起来更加有…

1实验环境 实验环境:CPU i7-3770@3.40GHz,内存8G,windows10 64位操作系统 实现语言:python 实验数据:Mnist数据集 程序使用的数据库是mnist手写数字数据库,数据库有两个版本,一个是别人做好的.mat格式,训练数据有60000条,每条是一个784维的向量,是一张28*28图片按从上到下从左到右向量化后的结果,60000条数据是随机的.测试数据有10000条.另一个版本是图片版的,按0~9把训练集和测试集分为10个文件夹.这里选取.mat格式的数据源.…

目录 数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST 下载数据集 加载数据集 构建神经网络 反向传播(BP)算法 进行预测 F1验证 总结 参考 数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST 在本章节中,并不会对神经网络进行介绍,因此如果不了解神经网络的话,强烈推荐先去看<西瓜书>,或者看一下我的上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(七点五)之神经网络介绍 本来是打算按照<Python数据挖掘入门与实践>…

在本篇博文当中,笔者采用了卷积神经网络来对手写数字进行识别,采用的神经网络的结构是:输入图片——卷积层——池化层——卷积层——池化层——卷积层——池化层——Flatten层——全连接层(64个神经元)——全连接层(500个神经元)——softmax函数,最后得到分类的结果.Flatten层用于将池化之后的多个二维数组展开成一维数组,再灌入全连接层的神经元当中. 首先导包: import keras from keras import layers from keras import models…

从这篇文章开始,终于要干点正儿八经的工作了,前面都是准备工作.这次我们要解决机器学习的经典问题,MNIST手写数字识别. 首先介绍一下数据集.请首先解压:TF_Net\Asset\mnist_png.tar.gz文件 文件夹内包括两个文件夹:training和validation,其中training文件夹下包括60000个训练图片validation下包括10000个评估图片,图片为28*28像素,分别放在0~9十个文件夹中. 程序总体流程和上一篇文章介绍的BMI分析程序基本一致,毕竟都是多元…

最近用python写了一个实现手写数字识别的BP神经网络,BP的推导到处都是,但是一动手才知道,会理论推导跟实现它是两回事.关于BP神经网络的实现网上有一些代码,可惜或多或少都有各种问题,在下手写了一份,连带着一些关于性能的分析也写在下面,希望对大家有所帮助. 加一些简单的说明,算不得理论推导,严格的理论推导还是要去看别的博客或书.  BP神经网络是一个有监督学习模型,是神经网络类算法中非常重要和典型的算法,三层神经网络的基本结构如下: 这是最简单的BP神经网络结构,其运行机理是,一个特征向量的…

打印超文本的时候,有时候会发现html中设置的css样式显示不正常,字体根本不是设置的字体,这种情况有可能是:1.该操作系统没有安装自己指定的那种字体,那么没有安装自然就不能显示设置的字体.2.该操作系统已经安装了该字体,但是在css样式中指定字体的时候,用的不是字体实名,而是字体别名,因为字体别名属于web领域的行业习惯,不属于国际规范,事实上非常乱,lodop出于性能考虑,所以lodop没有把别名对照功能加进去.如何查看字体实名:(1)可以进入打印设计,在打印设计里添加个超文本,展开字体选项…

import kerasimport matplotlib.pyplot as pltfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense,Activation,Flatten,Dropout,Convolution2D,MaxPooling2Dfrom keras.utils import np_utilsfrom keras.optimizers import RMSpropfrom skimage import…

主要内容: 1.基于CNN的cifar10识别(详细代码注释) 2.该实现中的函数总结 平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3的最新版本,TF1.2.0版本已经支持python3.6!) 3.TensorFlow1.1.0 CNN的介绍可以看:…

import mnist_loader import network training_data, validation_data, test_data = mnist_loader.load_data_wrapper() print("training_data") print(type(training_data)) print(list(training_data)) print(training_data[0][0].shape) print(training_data[0][…

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) class ConvModel(object):…

上代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 #计算一共有多少个批次 n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size #参数概要 def vari…

莫烦视频网址 这个代码实现了预测和可视化 import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed() # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = # train the tra…

仅做记录,后面慢慢整理 训练函数: from skimage import io, transform # skimage模块下的io transform(图像的形变与缩放)模块 import glob # glob 文件通配符模块 import os # os 处理文件和目录的模块 import tensorflow as tf import numpy as np # 多维数据处理模块 import time # 数据集地址 path = 'E:/tensor_data/powerpoint…

import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def get_weight_variable(shape, regularizer): weights = tf.get_variable("weights", shape, initializer…

时间序列相似性度量方法 时间序列相似性度量常用方法为欧氏距离ED(Euclidean distance)和动态时间规整DTW(Dynamic Time Warping).总体被分为两类: 锁步度量(lock-step measures) 和弹性度量(elastic measures) .锁步度量是时间序列进行 "一对一"的比 较; 弹性度量允许时间序列进行 "一对多"的比较. 欧氏距离属于锁步度量. 在时间序列中,我们通常需要比较两端音频的差异.而两段音频的长度大部…

利用平pytorch搭建简单的神经网络实现minist手写字体的识别,采用三层线性函数迭代运算,使得其具备一定的非线性转化与运算能力,其数学原理如下: 其具体实现代码如下所示:import torchimport matplotlib.pyplot as pltdef plot_curve(data): #曲线输出函数构建 fig=plt.figure() plt.plot(range(len(data)),data,color="blue") plt.legend(["va…

Hopfield神经网络使用说明. 该神经网络有两个特点: 1,输出值只有0,1 2,Hopfield没有输入(input) 这里解释一下第二个特点,什么叫没有输入?因为在使用Hopfield网络的时候,多用于图像仿真,图像仿真意思就是先给你一些标准的图像, 比如1~9的数字,然后用一些别的测试图像(模糊不清,让人识别基本靠半猜半看)去逼近标准图像.而所谓的没有输入,意思就是指,你输入的图像就是 输出结果,那么Hopfield就认为没有输入.MATLAB官方说明:Since Hopfield n…