实际上.微软早在2014年7月14日首次透露了一项雄心勃勃的研究计划"亚当计划"("Projrct Adam"),该项目是有关计算机视觉方面的研究项目,也就是后来的"小冰识狗"功能. "亚当计划"使用了普通PC处理器(即CPU)作为人工神经元的"替身",在这些处理器之间建立了二十多亿个了"逻辑连接",可以高效率训练系统(即向系统不断输入參考图片). 比方,识别威尔士短腿犬(Corgis)…

2014年8月21日,微软"小冰"网络机器人推出了一项图像识别技能:"小冰识狗". "小冰"怎么会"识狗"呢? 依据微软方面的说法,仅仅要"小冰"用户"将一张包括狗狗的照片发给"小冰".而且说出"小冰识狗"四个字(语音指令),"小冰"机器人会立马分辨出上传照片中狗狗的品种,瞬间回答用户发出的指语音令. 据称,识别的精确度达到83.8%.…

http://www.cnblogs.com/bambipai/p/7922981.html------误差逆传播算法讲解 人工神经网络包含多种不同的神经网络,此处的代码建立的是多层感知器网络,代码以<集体智慧编程>第四章 "nn.py" 为原型和框架,可以指定隐藏网络的层数和每层的节点数,利用反向传播法修正权值,并连接数据库,保存每层每个节点的权值等信息.代码在算法方面并没有做出改进,结构上可能不是特别严谨和简洁,在算法.结构方面并不一定可取,只是为建立多层隐藏网络提供一…

0 网络计算结果 B(m)=f( ∑n( W(n,m)*X(n) ) + Θ(m) ) %中间层的输出 Y(k)=f( ∑m( V(m,k)*B(m) ) + ф(k) ) %输出层的输出 1 计算误差值 E(k)=Y'(k)-Y(K) %Y'表示样本真实的输出值 2 计算校正误差 dV(k)=E(K) * Y(k) * ( 1-Y(k) )* [学习率] dW(m)=∑k( dV(k) * V(m,k) ) * B(m) * ( 1-B(m) ) * [学习率] 3 误差校正 V(m,k)=V…

神经网络是一门重要的机器学习技术.它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础.学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术. 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络.适合对神经网络了解不多的同学.本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文. 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术.人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织.成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多. 图1 人脑神经网络 那么机…

人工神经网络集成开发环境 :  http://www.neurosolutions.com/ keras:   https://github.com/fchollet/keras 文档    https://keras.io/     中文: http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 深度学习资源:    https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning…

先一层一层的说卷积神经网络是啥: 1:卷积层,特征提取 我们输入这样一幅图片(28*28): 如果用传统神经网络,下一层的每个神经元将连接到输入图片的每一个像素上去,但是在卷积神经网络中,我们只把输入图像的一部分连接到下一层的神经元上. 比如每个神经元连接对应的一个5*5的区域: 这个输入图像的区域被称为隐藏神经元的局部感受野(local receptive fields),它是输入像素上的一个小窗口.每个连接学习一个权重.而隐藏神经元同时也学习一个总的偏置.可以把特定的隐藏神经元看作是在学习分…

前言:这只是我的一个学习笔记,里边肯定有不少错误,还希望有大神能帮帮找找,由于是从小白的视角来看问题的,所以对于初学者或多或少会有点帮助吧. 1:人工全连接神经网络和BP算法 <1>:人工神经网络结构与人工神经网络可以完美分割任意数据的原理: 本节图片来源于斯坦福Andrew Ng老师coursea课件(此大神不多介绍,大家都懂) 在说明神经网络之前,先介绍一下神经网络的基础计算单元,感知器. 上图就是一个简单的感知器,蓝色是输入的样本,g(z)是激活函数,z=x1*w1+-,a=g(z) 这…

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神…

这年头机器学习非常的火,神经网络算是机器学习算法中的比较重要的一种.这段时间我也花了些功夫,学了点皮毛,顺便做点学习笔记. 介绍人工神经网络的基本理论的教科书很多.我正在看的是蒋宗礼教授写的<人工神经网络导论>,之所以选这本书,主要是这本比较薄,太厚的书实在是啃不动.这本书写的也比较浅显,用来入门正合适. 看书的同时也在网上找了找人工神经网络的库代码.感觉 FANN 这个库还不错,就顺道学了学这个库的使用方法. FANN 是个开源的 C 语言实现的人工神经网络库,由于是标准 C 语言写成的,所…