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

基于BP神经网络的字符识别研究 原文作者:Andrew Kirillov. http://www.codeproject.com/KB/cs/neural_network_ocr.aspx 摘要:本文通过对人工智能课程中BP神经网络的学习,基于一个神经网络的开源项目,开发实现了一个简易的字符识别系统,并给出了较为理想的实验效果.该系统可以在手写体,印刷体字符识别上有广泛的应用. 关键词:BP神经网络; 字符识别:开源:AForge.NET 0 引言 在处理光学字符识别(OCR)问题上有很多种方法

语言:c++ 环境:windows 训练内容:根据从steam中爬取的数据经过文本分析制作的向量以及标签 使用相关:无 解释: 就是一个BP神经网络,借鉴参考了一些博客的解释和代码,具体哪些忘了,给出其中一个: http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/44514073 代码: #include <iostream> #include <cstring> #include <cmath> #include

摘要:本文先从梯度下降法的理论推导开始,说明梯度下降法为什么能够求得函数的局部极小值.通过两个小例子,说明梯度下降法求解极限值实现过程.在通过分解BP神经网络,详细说明梯度下降法在神经网络的运算过程,并详细写出每一步的计算结果.该过程通俗易懂,有基本的高数和线代基础即可理解明白.最后通过tensorflow实现一个简单的线性回归,对照理解梯度下降法在神经网络中的应用.码字不易,转载请标明出处.该文中部分内容是研究生课堂论文内容,为避免课程论文被误解为抄袭,所用截图特意添加水印. 一.梯度下降法的

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

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

import numpy import math import scipy.special#特殊函数模块 import matplotlib.pyplot as plt #创建神经网络类,以便于实例化成不同的实例 class BP_mnist: def __init__(self,input_nodes,hidden_nodes,output_nodes,learning_rate): #初始化输入层.隐藏层.输出层的节点个数.学习率 self.inodes = input_nodes self

前情提示:Go语言学习者.本文参考https://labuladong.gitee.io/algo,代码自己参考抒写,若有不妥之处,感谢指正 关于golang算法文章,为了便于下载和整理,都已开源放在: https://github.com/honlu/GoLabuladongAlgorithm https://gitee.com/dreamzll/GoLabuladongAlgorithm 方便就请分享,star!备注转载地址!欢迎一起学习和交流! 涉及题目 Leetcode 111. 二叉树

选择排序 #include <stdio.h> /* * 选择排序 * 稳定性:不稳定 * 时间复杂度:O(N^2) **/ void select_sort(int a[], int l, int r) { for (int m_v, m_idx, t, i = l; i < r; ++i) { m_v = a[i]; m_idx = i; ; j < r; ++j) { if (m_v > a[j]) { m_v = a[j]; m_idx = j; } } t = a[

1.C语言实现链表数据的反转({1,2,3,4}->{4,3,2,1}). int trav(PNode *head){ PNode p_1,p_2,tmp; //判断参数是否有效 if(*head == NULL) ; //判断是否少于两个节点 if((*head)->next == NULL) ; //处理多余两个节点的情况 p_1 = *head; p_2 = (*head)->next; tmp = (*head)->next->next; do{ p_2->n