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

BP(Back Propagation)网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一. BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小. BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output layer)

BP(Back Propagation)网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一. BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小. BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output layer)

一,什么是BP "BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output

一,什么是BP "BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output

转载出处: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

KNN是数据挖掘中一种简单算法常用来分类,此次用来聚类实现对4种花的简单识别. 环境:python2.7+opencv3.0+windows10 原理:在使用KNN函数提取出4种花特征点以后,对需要辨认的图片提取体征点,与图库中4类花进行比较,匹配点最多的一类即视为同类. 代码: 读入图像数据: img =cv2.imread(name) q_img=[1]*10 q_img[0] = cv2.imread("images/qiangwei1.jpg") q_img[1] = cv2.

前言 项目有一个模块需要将不同类别的图片进行分类,共有三个类别,使用SVM实现分类. 实现步骤: 1.创建训练样本库: 2.训练.测试SVM模型: 3.SVM的数据要求: 实现系统: windows_x64.opencv2.4.10. VS2013 实现过程: 1.创建训练样本库: 1)将图片以包含类别的名称进行命名,比如0(1).jpg等等: 2)将所有已命名正确的训练样本保存在同一个文件夹中: 3)在训练样本库的文件夹目录下创建python源文件: python代码: import sys

前言 实现分类可以使用SVM方法,但是需要人工调参,具体过程请参考here,这个比较麻烦,小鹅不喜欢麻烦,正好看到SVM可以自动调优,甚好! 注意 1.reshape的使用: https://docs.opencv.org/3.3.1/d3/d63/classcv_1_1Mat.html#a4eb96e3251417fa88b78e2abd6cfd7d8 cv::Mat cv::Mat::reshape ( ) const 参数 cn: New number of channels. If th

约定: 所有的初始化权值范围,如下,就是说更换激活函数的情况,没有过大的调整初始权重. if(randomMode==1): numpy.random.seed(seedWih) self.wih = numpy.random.rand(self.hNodes, self.iNodes)-0.5 numpy.random.seed(seedWho) self.who = numpy.random.rand(self.oNodes, self.hNodes)-0.5 else: numpy.ran

主要参考博客: https://blog.csdn.net/u011046017/article/details/80672597#%E8%AE%AD%E7%BB%83%E4%BB%A3%E7%A0%81http://www.cs.toronto.edu/~frossard/post/vgg16/ 1.物体分类 imagenet_classes.py class_names = '''tench, Tinca tinca goldfish, Carassius auratus great whi

仅做记录,后面慢慢整理 训练函数: from skimage import io, transform # skimage模块下的io transform(图像的形变与缩放)模块 import glob # glob 文件通配符模块 import os # os 处理文件和目录的模块 import tensorflow as tf import numpy as np # 多维数据处理模块 import time # 数据集地址 path = 'E:/tensor_data/powerpoint

1.粒子群优化算法 粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出,该算法模拟鸟集群飞行觅食的行为,鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的,是一种基于 Swarm Inteligence的优化方法.同遗传算法类似,也是一种基于群体叠代的,但并没有遗传算法用的交叉以及变异,而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索.PSO的优势在于简单容易实现同时又有深刻的智能背景,既适合科学研究,又特别适合工程应用,并且没有许多参数需要

BP神经网络的手写数字识别 ANN 人工神经网络算法在实践中往往给人难以琢磨的印象,有句老话叫“出来混总是要还的”,大概是由于具有很强的非线性模拟和处理能力,因此作为代价上帝让它“黑盒”化了.作为一种general purpose的学**算法,如果你实在不想去理会其他类型算法的理论基础,那就请使用ANN吧.本文为笔者使用BP神经网络进行手写数字识别的整体思路和算法实现,由于近年来神经网络在深度学**,尤其是无监督特征学**上的成功,理解神经网络的实现机制也许可以让“黑盒”变得不再神秘. 首先,作

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

http://wenku.baidu.com/link?url=HQ-5tZCXBQ3uwPZQECHkMCtursKIpglboBHq416N-q2WZupkNNH3Gv4vtEHyPULezDb50ZcKor41PEikwv5TfTqwrsQ4-9wmH06L7bYD04u 用BP人工神经网络识别手写数字 yzw20091201上传于2013-01-31|暂无评价|356人阅读|13次下载|暂无简介|举报文档    在手机打开   赖勇浩(   http://laiyonghao.com

Matlab实现加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 内容大纲 加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 (1. PSK; 2. QPSK; 3.8QAM; 4. 16QAM; 5. 32QAM; 6.64QAM) 100次独立仿真,识别正确率 vs SNR 设计 我的实现方法是 基于高阶累积量的信号特征的识别算法 调制格式识别过程如下: 信号预处理 去除直流成分 信号在接收端由于接收机的影响,有可能产生直流成分.直流分量在后面混频等处理中会产

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

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:郑善友 腾讯MIG后台开发工程师 导语:在没有CNN以及更先进的神经网络的时代,朴素的想法是用多层感知机(MLP)做图片分类的识别:但残酷的现实是,MLP做这事的效果并不理想.本文通过使用MLP做图片分类识别的尝试作为思路指引,实为下一篇CNN相关笔记的引子文章. 本文的文档和代码,传送门: github项目地址 一. 用MLP做图像分类识别? 在没有CNN以及更先进的神经网络的时代,朴素的想法是用多层感知机(MLP)做图片分类的

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