1.神经网络工具箱概述 Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果，神经网络工具箱模型包括感知器、线性网络、BP网络、径向基函数网络、竞争型神经网络、自组织网络和学习向量量化网络、反馈网络。本文只介绍BP神经网络工具箱。 2.BP神经网络工具箱介绍 BP神经网络学习规则是不断地调整神 ...
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2019-04-12 00:46:04
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1、图像描述符、特征描述符和特征向量的定义 特征向量：用于表示和量化图像的数字列表，简单理解成将图片转化为一个数字列表表示。特征向量中用来描述图片的各种属性的向量称为特征矢量。 图像描述符：理解成一种算法和方法，控制整个图像如何转变为特征向量。量化是的图像形状，颜色，纹理，或三者的任何组合。输入1个 ...
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2018-06-20 12:49:57
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竞争型神经网络是基于无监督学习方法（unsupervised learning）的神经网络的一种重要类型，它经常作为基本的网络形式，构成其他一些具有组织能力的网络，如自组织映射网络、自适应共振理论网络、学习向量量化网络等。 生物神经网络存在一种侧抑制现象，即一个神经细胞兴奋后，通过它的分支会对周围其 ...
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2016-07-10 16:37:10
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概述SOM是芬兰教授Teuvo Kohonen提出的一种神经网络算法，它提供一种将高维数据在低维空间进行表示的方法(通常是一维或二维)。缩减向量维度的过程，叫做向量量化(vector quantisation)。此外，SOM网络能保留原有数据的拓扑关系。一个用来直观感受SOM网络规则的例子，是将3维...
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2015-12-19 14:58:21
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1.聚类与稀疏表示的关系 聚类,也可以称为向量量化（vector quantization,VQ），可以看作稀疏表示的一种特殊情况，反过来，稀疏表示则可以当成广义的聚类。在聚类中，每个样本（信号）都被表示成与之最近的码字（codeword），且系数为1；gain-shape VQ的系数可以使任意的....
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2015-10-06 16:41:10
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在竞争网络结构的基础上，学习向量化（learning vector quantization，LVQ）网络被提出来，融合竞争学习思想和有监督学习算法的特点，通过教师信号对输入样本的分配类别进行规定，从而克服自组织网络采用无监督学习算法带来的缺乏分类信息的弱点。
1. 向量量化
向量量化的思路是，将高维输入空间分成若干不同的区域，对每个区域确定一个中心向量作为聚类的中心，与其处于同一区域的...
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2015-08-15 13:31:45
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首先，进行非均匀量化，H,S,V三通道分别量化为16,4,4级，返回一个向量。量化依据如下表：function vec = getHsvHist(Image)[M,N,O] = size(Image);if O~= 3 error('3 components are needed for hi...
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2015-07-27 14:52:40
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注：本文学习自CVPR《Linear Spatial Pyramid Matching Using Sparse Coding
for Image Classification》、《Image classification Vy non-negative sparse coding, low-rank and sparse decomposition》及《基于稀疏编码的图像视觉特征提取及应用》...
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2015-07-08 13:05:09
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