周志华机器学习BP改进 试设计一个算法,能通过动态调整学习率显著提升收敛速度,编程实现该算法,并选择两个UCI数据集与标准的BP算法进行实验比较. 1.方法设计 传统的BP算法改进主要有两类: - 启发式算法:如附加动量法,自适应算法 - 数值优化法:如共轭梯度法.牛顿迭代法.Levenberg-Marquardt算法 (1)附加动量项 这是一种广泛用于加速梯度下降法收敛的优化方法.其核心思想是:在梯度下降搜索时,若当前梯度下降与前一个梯度下降的方向相同,则加速搜索,反之则降速搜索. 标准BP算

参考文献:黄巧巧. 基于BP神经网络的手写数字识别系统研究[D].华中师范大学,2009.  47-52 BP神经网络的缺陷:收敛速度慢和局部极小点的问题 使用的改进方案有 1. 学习速率(learning rate)的改进 1.1在训练开始时采用较大的学习速率,在迭代训练时将学习速率减小. 1.2自适应学习速率(略) 2. 激励函数的改进.传统方式使用S函数,对收敛速度,学习效率,误入局部最小等问题进行调整 2.1采用三角函数f(x) = (0.5/λ)sin(λx)+0.5/λ 2.2采用改

[废话外传]:终于要讲神经网络了,这个让我踏进机器学习大门,让我读研,改变我人生命运的四个字!话说那么一天,我在乱点百度,看到了这样的内容: 看到这么高大上,这么牛逼的定义,怎么能不让我这个技术宅男心向往之?现在入坑之后就是下面的表情: 好了好了,玩笑就开到这里,其实我是真的很喜欢这门学科,要不喜欢,老子早考公务员,找事业单位去了,还在这里陪你们牛逼打诨?写博客,吹逼? 1神经网络历史(本章来自维基百科,看过的自行跳过) 沃伦·麦卡洛克)[基于数学和一种称为阈值逻辑的算法创造了一种神经网络的计算

BP神经网络综合评价法是一种交互式的评价方法,一种既能避免人为计取权重的不精确性, 又能避免相关系数求解的复杂性,还能对数量较大且指标更多的实例进行综合评价的方法,它可以根据用户期望的输出不断修改指标的权值,直到用户满意为止.因此,一般来说,人工神经网络评价方法得到的结果会更符合实际情况. BP神经网络是一种典型的多层前向神经网络,由输入层.隐,层和输出层组成,层与层之间采用全部连接方式,同层节点之间不存在相互连接,其中输入层节点仅在信号输入作用,输出层节点起线性加权作用,隐层节点负责对信息进行

转载:http://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/07/28/bp.html BP 神经网络中的 BP 为 Back  Propagation 的简写,最早它是由Rumelhart.McCelland等科学家于 1986 年提出来的,Rumelhart 并在Nature 上发表了一篇非常著名的文章 <Learning representations by back-propagating errors> .随着时代的迁移,BP神经网络理论不断的得到改进

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

关键词: 输入层(Input layer).隐藏层(Hidden layer).输出层(Output layer) 理论上如果有足够多的隐藏层和足够大的训练集,神经网络可以模拟出任何方程.隐藏层多的时候就是深度学习啦 没有明确的规则来设计最好有多少个隐藏层,可以根据实验测试的误差以及准确度来实验测试并改进. 交叉验证方法(cross -validation):把样本分为K份,取一份为测试集,其他为训练集.共取K次,然后取其平均值 BP的步骤 1.初始化权重(weight)以及偏向(bias),随

摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头采集字符图像,读取一帧保存为图像,然后对读取保存的字符图像,灰度化,二值化,在此基础上做倾斜矫正,对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取分割出单个字符,识别方法一是采用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比较,如果结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是采用BP神经网络训练,通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. 关键字: 倾斜矫正,字符分割,模板

摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头採集字符图像.读取一帧保存为图像.然后对读取保存的字符图像,灰度化.二值化,在此基础上做倾斜矫正.对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取切割出单个字符.识别方法一是採用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比較,假设结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是採用BP神经网络训练.通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. keyword: 倾斜矫正.字符切

BP神经网络是包含多个隐含层的网络,具备处理线性不可分问题的能力.以往主要是没有适合多层神经网络的学习算法,,所以神经网络的研究一直处于低迷期. 20世纪80年代中期,Rumelhart,McClelland等成立了Parallel Distributed Procession(PDP)小组,提出了著名的误差反向传播算法(Error Back Propagtion,BP). BP和径向基网络属于多层前向神经网络.广泛应用于分类识别.逼近.回归.压缩等领域. BP神经网络(强调是用BP算法)一般是

秋招刚结束,这俩月没事就学习下斯坦福大学公开课,想学习一下深度学习(这年头不会DL,都不敢说自己懂机器学习),目前学到了神经网络部分,学习起来有点吃力,把之前学的BP(back-progagation)神经网络复习一遍加深记忆.看了许多文章发现一PPT上面写的很清晰,就搬运过来,废话不多说,直入正题: 单个神经元 神经网络是由多个"神经元"组成,单个神经元如下图所示: 这其实就是一个单层感知机,输入是由ξ1 ,ξ2 ,ξ3和Θ组成的向量.其中Θ为偏置(bias),σ为激活函数(tran

BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法,其主要特点是信号前向传递,而误差后向传播,通过不断调节网络权重值,使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近,以达到训练的目的. 一.多层神经网络结构及其描述 下图为一典型的多层神经网络. 通常一个多层神经网络由L层神经元组成,其中:第1层称为输入层,最后一层(第L层)被称为输出层,其它各层均被称为隐含层(第2层~第L-1层). 令输入向量为: \[ \vec x = [x_1 \quad x_2 \quad \ldots \quad x_i \quad

 BP神经网络基本原理 BP神经网络是一种单向传播的多层前向网络,具有三层或多层以上的神经网络结构,其中包含输入层.隐含层和输出层的三层网络应用最为普遍. 网络中的上下层之间实现全连接,而每层神经元之间无连接.当一对学习样本提供给网络后,神经元的激活值从输入层经各中间层向输出层传播,在输出层的各神经元获得网络的输入相应.然后,随着减小目标输出与实际误差的方向,从输出层经过各中间层修正各连接权值,最后回到输入层. BP算法是在建立在梯度下降基础上的,BP算法的知道思想是对网络权值与阈值的修正,使误

BP神经网络基本原理: 误差逆传播(back propagation, BP)算法是一种计算单个权值变化引起网络性能变化的较为简单的方法.由于BP算法过程包含从输出节点开始,反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正,所以称为"反向传播".BP神经网络是有教师指导训练方式的多层前馈网络,其基本思想是:从网络输入节点输入的样本信号向前传播,经隐含层节点和输出层节点处的非线性函数作用后,从输出节点获得输出.若在输出节点得不到样本的期望输出,则建立样本的网络输出与

这几天围绕论文A Neural Probability Language Model 看了一些周边资料,如神经网络.梯度下降算法,然后顺便又延伸温习了一下线性代数.概率论以及求导.总的来说,学到不少知识.下面是一些笔记概要. 一. 神经网络 神经网络我之前听过无数次,但是没有正儿八经研究过.形象一点来说,神经网络就是人们模仿生物神经元去搭建的一个系统.人们创建它也是为了能解决一些其他方法难以解决的问题. 对于单一的神经元而言,当生物刺激强度达到一定程度,其就会被激发,然后做出一系列的反应.模仿这

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

对于BP神经网络算法,由于之前一直没有应用到项目中,今日偶然之时 进行了学习, 这个算法的基本思路是这样的:不断地迭代优化网络权值,使得输入与输出之间的映射关系与所期望的映射关系一致,利用梯度下降的方法更新调整各层的权值,求目标函数的最小化. 1:初始化网络权值和神经元阈值(最简单的方法是随机初始化): 2:前向算法:这是bp神经网络的经典算法,主要过程是,按照公式一层层计算隐层神经元和输出神经元的Input和Output. net=x1*w1 + x2*w2 + .....+xn*wn tan

<全连接的BP神经网络> 本文主要描述全连接的BP神经网络的前向传播和误差反向传播,所有的符号都用Ng的Machine learning的习惯.下图给出了某个全连接的神经网络图. 1前向传播 1.1前向传播 分别计算第l层神经元的输入和输出: 1.1.1偏执项为1时 向量整体形式: 分量形式: 1.1.2偏执项为b时 向量整体形式: 分量形式: 1.2网络误差 1.2.1偏执项为1时 对于某一个输入样本,它的输出为,它所对应的真实输出应该为,那么,该样本对应的误差E为     (1) 注意到输

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

1 贝叶斯网络在地学中的应用 1 1.1基本原理及发展过程 1 1.2 具体的研究与应用 4 2 BP神经网络在地学中的应用 6 2.1BP神经网络简介 6 2.2基本原理 7 2.3 在地学中的具体应用与研究 9 结论 11 参考文献 12 1 贝叶斯网络在地学中的应用 贝叶斯网络是一种概率网络,它是基于概率推理的图形化网络,而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础.贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程,基于概率推理的贝叶斯网络(Bayes