转自:http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在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,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神

第一节.神经网络基本原理  1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型  人工神经元是神经网络的基本元素,其原理可以用下图表示: 图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值,θ表示一个阈值 ( threshold ),或称为偏置( bias ).则神经元i的输出与输入的关系表示为: 图中 yi表示神经元i的输出,函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfe

本文简述了以下内容: 神经概率语言模型NPLM,训练语言模型并同时得到词表示 word2vec:CBOW / Skip-gram,直接以得到词表示为目标的模型 (一)原始CBOW(Continuous Bag-of-Words)模型 (二)原始Skip-gram模型 (三)word analogy 神经概率语言模型NPLM 上篇文简单整理了一下不同视角下的词表示模型.近年来,word embedding可以说已经成为了各种神经网络方法(CNN.RNN乃至各种网络结构,深层也好不深也罢)处理NLP

在之前的博客中,我主要介绍了embedding用于处理类别特征的应用,其实,在学术界和工业界上,embedding的应用还有很多,比如在推荐系统中的应用.本篇博客就介绍了如何利用embedding来构建一个图书的推荐系统. 本文主要译自<Building a Recommendation System Using Neural Network Embeddings>,完整详细的代码见官方GitHub. 目录 一.背景&数据集读取 1.1 神经网络嵌入(Neural Network Em

前言: DNC可以称为NTM的进一步发展,希望先看看这篇译文,关于NTM的译文:人工机器-NTM-Neutral Turing Machine 基于神经网络的混合计算 Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory 原文:Nature:doi: 10.1038/nature20101 异义祠:memory matrix :存储矩阵,内存以矩阵方式编码,亦成为记忆矩阵. the neural Turing m

% 生成训练样本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5; 110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5; 110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5]; 0

▶ av15514817.这里集中了一些从视频中学到的散点. ▶ 语句 "edit + 函数名" 可以打开部分内置函数的源代码.非公开的源代码这会打开一个全是注释的文档. ▶ 函数文件中隐式定义了变量 varargin,varargout,nargin,nargout,分别代表输入函数的参数.输出函数的参数.输入函数的参数个数,输出函数的参数个数. ▶ 使用“发布”功能,MATLAB生 会将脚本运行一遍,生成一个 HTML 文档,内含脚本代码和输出结果,方便其他人在浏览器中阅读. ▶

最近在做基于无线感知的身份识别这个工作,在后期数据处理阶段,需要使用二分类的方法进行训练模型.本身使用matlab做,所以看了一下网上很多都是使用libsvm这个工具箱,就去下载了,既然用到了想着就把这个东西梳理一下,顺便记录一下过程中的遇到的问题. 1.  Libsvm下载与安装 Libsvm这个工具箱是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发的一套基于SVM的模式识别的软件包,网上也有详细的介绍,还有源代码,很方便学习. 下载:https://www.csie.ntu.edu.t

% Matlab实现简单BP神经网络 % http://blog.csdn.net/zjccoder/article/details/40713147 : %样本个数 xx(i)=*pi*(i-)/; d(i)=+cos(xx(i))); end n=length(xx);%样本个数 p=; %隐层个数 w=rand(p,); wk=rand(,p+); max_epoch=;%最大训练次数 error_goal=0.002;%均方误差 q=0.09;%学习速率 a(p+)=-; %traini

基本就三个函数: newff():创建一个bp神经网络 train():训练函数 sim():仿真函数 同时具有可视化界面,但目前不知道可视化界面如何进行仿真,且设置不太全 工具箱:Neural net fitting textread使用方法:http://blog.sina.com.cn/s/blog_9e67285801010bju.html ex1. clear; clc; %注意P矩阵,matlab默认将一列作为一个输入 P=[0.5152 0.8173 1.0000 ; 0.8173

//目的是学习在BP神经网络的基础上添加遗传算法,蚁群算法等优化算法来优化网络,这是后话. 先简单了解了MATLAB中的神经网络工具箱,工具箱功能还是非常强大的,已经可以拟合出非常多的曲线来分析了. 神经网络工具箱选择(4种) 今天下载了自带的example跑了一次试一下 选择隐藏神经元个数 训练结束后可以在plot查看各种图表,这里只对工具箱操作做简单介绍 最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数,在网上搜索了一下,发现了很多模型来预测,比如利用回归模型.时间序列模型,GM(1,1)模型,可是

自组织映射神经网络, 即Self Organizing Maps (SOM), 可以对数据进行无监督学习聚类.它的思想很简单,本质上是一种只有输入层--隐藏层的神经网络.隐藏层中的一个节点代表一个需要聚成的类.训练时采用“竞争学习”的方式,每个输入的样例在隐藏层中找到一个和它最匹配的节点,称为它的激活节点,也叫“winning neuron”. 紧接着用随机梯度下降法更新激活节点的参数.同时,和激活节点临近的点也根据它们距离激活节点的远近而适当地更新参数. 所以,SOM的一个特点是,隐藏层的节点

一.使用matlab2010b以后的版本会有完整的神经网络工具箱,使用nnstart可以调出toolbox,然后选择需要的功能,导入数据,选择训练参数和每层神经元个数,最后训练会输出网络与结果. 二. >> help nnet   神经网络工具箱   版本7.0(R2010b中)03月 - 2010     图形用户界面功能.     nnstart - 神经网络的启动界面     nctool - 神经网络分类工具     nftool - 神经网络拟合工具     nntraintool

1.使用误差反向传播(error back propagation )的网络就叫BP神经网络 2.BP网络的特点: 1)网络由多层构成,层与层之间全连接,同一层之间的神经元无连接 . 2)BP网络的传递函数必须可微.BP网络一般使用Sigmoid函数或线性函数作为传递函数.  在输出层使用Sigmoid函数会把输出限定在一个较小的范围内,经典方法是隐藏层用Sigmoid函数,输出层用线性函数 3)BP网络采用误差反向传播算法(Back-Propagation Algorithm)进行学习.在BP

论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Hu_FC4_Fully_Convolutional_CVPR_2017_paper.pdf 源代码(Python): https://github.com/yuanming-hu/fc4 一.    任务描述 网络的主要目的是能够对偏色的图片估计光源,从而移除偏色,恢复图片真实颜色.为满足此类网络训练要求,需要数据集中不仅包括图片且需要提供图片的真实光源数据. 二.    数

#K-NN分类 import os import sys import time import operator import cx_Oracle import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf conn=cx_Oracle.connect('doctor/admin@localhost:1521/tszr') cursor = conn.cursor() #获取数据集 def getdata(surgery,surg

1.设计函数 solvein    设计线性网络:                solverb   设计径向基网络:                      solverbe    设计精确的径向基网络: solvehop  设计Hopfield网络. 2.传递函数 hardlim  硬限幅传递函数:           hardlims   对称硬限幅传递函数:        purelin  线性传递函数: tansig   正切S型传递函数:         logsig  对数S型传

<span style="font-size:18px;">% 函数微分学 % 函数微分学难比功能区,中的积分函数的性质整体叙述性说明.在某些时候差描述叙事的斜率功能 % 由于很难鉴别是,,特别是对实验获得的数据进行微分,这样的情况下 % 最好用最小二乘曲线拟合这样的数据.然后对多项式进行微分 % 1.使用diff()求解数值微分 % diff(x) % x为向量,所得值为[x(2)-x(1),x(3)-x(2),x(4)-x(3)...] % x是矩阵.得到矩阵的差分 %

 这个函数默认使用最小二乘,所以不需要训练 % example5_1.m x=-:; y=*x-; % 直线方程为 randn(); % 设置种子,便于重复执行 y=y+randn(,length(y))*1.5; % 加入噪声的直线 plot(x,y,'o'); P=x;T=y; net=newlind(P,T); % 用newlind建立线性层 new_x=-:.:; % 新的输入样本 new_y=sim(net,new_x); % 仿真 hold on;plot(new_x,new_y);

第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在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,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度会有差异.我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度的数据. 一种解决方法是用已有的数据训练一个