本文主要内容包含: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 . 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集.Iris数据集能够在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现须要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼

IDE:jupyter   数据集请查看:鸢尾花数据集 测试效果预览   成功率96.7% 代码已上传到码云

IDE:jupyter 目前我知道的数据集来源有两个,一个是csv数据集文件另一个是从sklearn.datasets导入 1.1 csv格式的数据集(下载地址已上传到博客园----数据集.rar)   1.2  数据集读取 file = "flower.csv" import pandas as pd df = pd.read_csv(file, header=None) df.head(10) 1.3结果  2.1  sklearn中的数据集 from sklearn.datase

半年前用numpy写了个鸢尾花分类200行..每一步计算都是手写的  python构建bp神经网络_鸢尾花分类 现在用pytorch简单写一遍,pytorch语法解释请看上一篇pytorch搭建简单网络 import pandas as pd import torch.nn as nn import torch class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.fc = nn.Sequen

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

看了原理,总觉得需要用具体问题实现一下机器学习算法的模型,才算学习深刻.而写此博文的目的是,网上关于K-NN解决此问题的博文很多,但大都是调用Python高级库实现,尤其不利于初级学习者本人对模型的理解和工程实践能力的提升,也不利于Python初学者实现该模型. 本博文的特点: 一 全面性地总结K-NN模型的特征.用途 二  基于Python的内置模块,不调用任何第三方库实现 博文主要分为四部分: 基本模型(便于理清概念.回顾模型) 对待解决问题的重述 模型(算法)和评价(一来,以便了解模型特点

摘要:本实验主要是以基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类(仅推理)为例,学习如何在已经具备预训练模型的情况下,将该模型部署到昇腾AI处理器上进行推理. 本文分享自华为云社区<[CANN训练营][2022第二季][新手班]基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类(仅推理)的实验复现>,作者: StarTrek . 本实验主要是以基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类(仅推理)为例,学习如何在已经具备预训练模型的情况下,将该模型部署到昇腾AI处理器上进行推理.该

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

摘要:在项目中使用Solr作为搜索引擎对大数据量创建索引,提供服务,本文是作者对Solr的使用总结的一点心得体会, 具体包括使用DataImportHandler从数据库中近实时同步数据.测试Solr创建索引的性能.以及测试Solr的搜索效率总结等. 具体搜索引擎概念.Solr搭建方法.数据库mysql使用方法,假设读者已有了基础.本文操作均是在linux上进行的. 1.      Solr 1.1  Solr从数据库中读取数据并创建索引速度(使用DataImportHandler) l 一次性

·关于心得体会       当时小组提出这个校园二手交易市场的时候,就确定了对象范围,仅仅是面向在校大学生,而且在我们之前就已经有了很多成功的商品交易的例子可以让我们去借鉴,再加上我们或多或少的有过网购的经验,所以对于这份问卷调查我们还是很有信心去做好它的.但是过程往往并没有我想象的那样顺风顺水,我们小组六个同学还是遇到了不小的困难,下面做为组长的我来谈谈我的心得体会:       1.在我们讨论调查问卷的时候,往往会陷入这样的一个困境中,我们在一起讨论的时候,每个人都很投入,每个人都很认真(我

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

基于Spark Mllib的文本分类 文本分类是一个典型的机器学习问题,其主要目标是通过对已有语料库文本数据训练得到分类模型,进而对新文本进行类别标签的预测.这在很多领域都有现实的应用场景,如新闻网站的新闻自动分类,垃圾邮件检测,非法信息过滤等.本文将通过训练一个手机短信样本数据集来实现新数据样本的分类,进而检测其是否为垃圾消息,基本步骤是:首先将文本句子转化成单词数组,进而使用 Word2Vec 工具将单词数组转化成一个 K 维向量,最后通过训练 K 维向量样本数据得到一个前馈神经网络模型,以

一.问卷问题设计 调查背景:随着现代社会互联网的发展,基于家庭产生的服务项目也越来越多.为增加家庭之间的交流和互助,增加家庭内部.家庭与家庭之间的沟通互助,并利用互联网便捷交流的优势,使家庭在享受服务的同时,也能够提供自己的服务.为了解社会不同人群对于此种App的服务接受程度.真实需求.意见.建议等,特此设计此调查问卷. 从问卷问题要成为需求引导的功能出发,从我们的主要会使用人群.家庭结构.邻里之间信任关系.会不会互相帮助.围绕家庭生活产生的二手闲置物品处理以及一般处理方法.接受处理范围方式.是

从目前国内的网站流量来说,电影站,小说站,游戏站等的流量占总流量的比例还是很高的,许多站长把目光投入到了这几个方面,本文就着重来说对于小说站,尤其是多本小说站的SEO心得体会! 对于小说站来说,只要排名不在第一页,基本上流量是非常之少了,所以一种行之有效的营销方法就显得尤为重要! 作为一个网站,想要流量,就不得不谈到收录的问题,对于一个新站来说,如果收录量能达到一定的数量时,才可能获得排名! 由于本站是一个多本小说站,鉴于目前网上流传的源码和采集器,可定制性不强,所以本站的采集器和源码是叫人付费

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 = \

一.基本信息 标题:基于UML网络教学管理平台模型的搭建 时间:2013 出版源:网络安全技术与应用 领域分类:UML:网络教学管理平台:模型 二.研究背景 问题定义:网络教学管理平台模型的搭建 难点:模型的分析与设计, 相关工作:分析阶段,设计阶段,用例模型的构成,静态模型和动态模型的交互联系. 三.创新方法 1.静态模型主要借助类图描述 2.用时序图的形式体现动态模型的交互性 四.实验 实验:网络教学管理平台模型的搭建 要探究的问题:确定创建用例图的参与者,相关模型的构建,系统的分析与设计.

今天看了几个小时的微信小程序说说心得体会 小程序是个前端框架 根据微信相关提供了很多接口 1 先说说各种后缀的文件 .json 后缀的 JSON 配置文件.wxml 后缀的 WXML 模板文件.wxss 后缀的 WXSS 样式文件.js 后缀的 JS 脚本逻辑文件 2 JSON 配置 app.json 和 project.config.json,此外在 pages/logs 目录下还有一个 logs.json 项目比较重要的JSON文件 app.json 是当前小程序的全局配置,包括了小程序的所

现代办公要将纸质文档转换为电子文档的需求越来越多,目前针对这种应用场景的系统为OCR系统,也就是光学字符识别系统,例如对于古老出版物的数字化.但是目前OCR系统主要针对文字的识别上,对于出版物的版面以及版面文字的格式的恢复,并没有给出相应的解决方案.对于版面恢复中主要遇到的困难是文字字体的恢复.对于汉字字体识别问题,目前主要有几种方法,但是都是基于人工特征提取的方法.以往的方法主要分为两大类,第一种为整体分析法,将一整片数据看做采用小波纹理分析抽取字体特征用于分类:使用滤波器提取文字的全局文字特

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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

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