训练样本空间   每个样本使用5×5的二值矩阵表征一个字母.一共10个字母类型,分别是N,I,L,H,T,C,E,F,Z,V.每个字母9个样本.共90个. N1=[1,0,0,0,1; 1,0,0,0,1; 1,0,1,0,1; 1,0,0,1,1; 1,0,0,0,1]; N2=[1,0,0,0,1; 1,1,0,0,1; 1,0,1,0,0; 1,0,0,1,1; 1,0,0,0,1]; · · · · · · N9=[1,0,0,0,1; 1,1,0,0,1; 1,0,1,1,1; 1,0…

感知机网络的参数设置 % 具体用法: % net=newp(pr,T,TF,LF); % % pr: pr是一个R×2的矩阵,R为感知器中输入向量的维度(本例中使用35个字符表征一个字母,那么其维度为35),每一行表示输入向量每个分量的最小值和最大值.在本例中只有0和1. % T: T表示输出节点的个数,标量(本例使用三个输出节点的组合结果来 表示某一个类标号.实际上三个类标号至少需要两个比特位表示.) % TF: 传输函数,可选hardlim和hardlims,默认为hardlim,建议取ha…

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12966.html 记得把这几点描述好咯:代码实现过程 + 项目文件结构截图 + 演示效果 1.准备工作 1.1 训练集和测试集准备 先将数据集手动划分成训练集和测试集,并分好类,比如第一类就放在文件夹名为0的文件夹下,第二类就是1,如此类推. 当前程序只能处理10类以下车标,因为当前程序逻辑不支持10以上的数字识别(具体可以仔细看下代码) 所有训练集的图片放在train文件夹中,测试集放在test文件夹下.最终的文件树…

1.神经网络工具箱概述 Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器.线性网络.BP网络.径向基函数网络.竞争型神经网络.自组织网络和学习向量量化网络.反馈网络.本文只介绍BP神经网络工具箱. 2.BP神经网络工具箱介绍 BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值,使得网络输出的均方误差和最小.下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称: (1)newff:创建一前馈BP网络(隐含层只有一层) (2)newcf:创建一多层前馈BP网络(隐含…

MATLAB 中BP神经网络算法的实现 BP神经网络算法提供了一种普遍并且实用的方法从样例中学习值为实数.离散值或者向量的函数,这里就简单介绍一下如何用MATLAB编程实现该算法. 具体步骤   这里以一个普遍实用的简单案例为例子进行编程的说明. 假设一组x1,x2,x3的值对应一个y值,有2000组这样的数字,我们选择其中1900组x1,x2,x3和y作为样本,其余100组x1,x2,x3作为测试数据来验证.   首先需要读取这些数据,并把数据赋值给input 和 output . 我是把数据…

背景 前段时间,用过一些模型如vgg,lexnet,用于做监督学习训练,顺带深入的学习了一下相关模型的结构&原理,对于它的反向传播算法记忆比较深刻, 就自己的理解来描述一下BP网络. 关于BP网络的整体简述 BP神经网络,全程为前馈神经网络,它被用到监督学习中的主体思想是(我们假定我们这里各个层Layer次间采用的是全链接): 通过各个Layer层的激励和权值以及偏置的处理向前传递,最终得到一个预期的值,然后通过标签值和预期的值得到一个残差值,残差值的大小反映了预期值和残差值的偏离程度,然后使用…

经过一个多月的努力,终于完成了BP网络,参考的资料为: 1.Training feed-forward networks with the Marquardt algorithm 2.The Levenberg-Marquardt method for nonlinear least squares curve-fitting problems 3.Neural Network Design 4.http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFL…

title: "Python实现bp神经网络识别MNIST数据集" date: 2018-06-18T14:01:49+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 前言 训练时读入的是.mat格式的训练集,测试正确率时用的是png格式的图片 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import math import sys import os import numpy…

从头推导与实现 BP 网络 回归模型 目标 学习 \(y = 2x\) 模型 单隐层.单节点的 BP 神经网络 策略 Mean Square Error 均方误差 \[ MSE = \frac{1}{2}(\hat{y} - y)^2 \] 模型的目标是 \(\min \frac{1}{2} (\hat{y} - y)^2\) 算法 朴素梯度下降.在每个 epoch 内,使模型对所有的训练数据都误差最小化. 网络结构 Forward Propagation Derivation \[ E = \…

最近在学习tf的神经网络算法,十多年没有学习过数学了,本来高中数学的基础,已经彻底还给数学老师了.所以我把各种函数.公式和推导当做黑盒子来用,理解他们能做到什么效果,至于他们是如何做到的,暂时不去深究,最多知道哪个公式的效果会比哪个更适合哪个场合. BP网络应该是最入门级的算法了. #用伪代码描述下大概如此 # 单层BP x = tf.placeholder(tf.float32,[None,256]) y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) w = t…