基于小波变换与神经网络的ECG信号的身份识别。...
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2014-06-22 14:08:51
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主要讲述反向传输神经网络(BP)算法的基本流程和自己在训练BP神经网络的一些经验。
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2014-06-21 17:51:47
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2.1 BP神经网络基本原理 BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号Xi通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Yk，网络训练的每一个样本包含输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节...
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2014-06-14 16:25:56
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1. 概述
回想一下BP神经网络。BP网络每一层节点是一个线性的一维排列状态，层与层的网络节点之间是全连接的。这样设想一下，如果BP网络中层与层之间的节点连接不再是全连接，而是局部连接的。这样，就是一种最简单的一维卷积网络。如果我们把上述这个思路扩展到二维，这就是我们在大多数参考资料上看到的卷...
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2014-06-13 15:02:23
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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，是眼下应用最广泛的神经网络模型之中的一个。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描写叙述这样的映射关系的数学方程。...
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2014-06-05 19:17:16
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神经网络常用于机器学习中的分类，常用的分类算法有：朴素贝叶斯，遗传算法，神经网络，支持向量机等。
在互联网发达的今天，有很多东西需要进行分类，在分类之前，我们常常是有一些数据，找出这些数据符合什么样的
模型，然后根据这些已有数据来预测将来，神经网络就是用来进行这种数据建模的。
神经网络一般情况是有个输入，有个输出，在输入层和输出层之间通常还有若干个隐含层。实际上，在1989年...
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2014-06-05 02:40:25
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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，是眼下应用最广泛的神经网络模型之中的一个。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描写叙述这样的映射关系的数学方程。...
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2014-05-31 02:35:02
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紧锣密鼓的项目又开始了，经过一番研究准备融合神经网络与增强学习来实现基于FPGA的XX路径规划，越来越觉得这里边需要学的东西太多了，特别是机器学习好深邃啊。之前要在FPGA上实现的BP神经网络准备换成CMAC神经网络了，一开始以为CMAC神经网络挺容易，后来才发现理解起来也不是那么简单，而且与具体应用联系起来时实现起来还是问题重重，主要是在高维输入环境下权值的存取如何来解决，看了Jar-Shone...
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2014-05-11 13:18:17
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BP神经网络
function [W,err]=BPTrain(data,label,hiddenlayers,nodes,type)
%Train the bp artial nueral net work
%input data,label,layers,nodes,type
%data：dim*n
%label:1*n
%layers:m:number of hidden layers
%...
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2014-04-27 21:48:00
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