BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。BP神经网络误差反向传播神经网络：置各权和阈值的初始化给定P个训练样本Xp(p=1,2,...,p)和对应的理想输出Dp(p=1,2,...p)信息前向传递：计算网络各层的输出4.误差反向传播5.修改权和阈值6.重复2~5步，直至P个样本都训练一边7.判断是否满足精度要求。若满足，则停止训练，否则重复第2步。
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2018-05-17 23:19:41
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欢迎大家关注我的微信公众号：FPGA开源工作室 基于FPGA的数字识别的实现二 作者：lee神 1 背景知识 1.1基于FPGA的数字识别的方法 通常，针对印刷体数字识别使用的算法有：基于模版匹配的识别方法、基于BP 神经网络的识别方法、基于数字特征的识别方法等。下文将对这几种算法进行讨论以及比较。 ...
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2018-04-24 14:54:38
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一、贝叶斯定理 机器学习所要实现的均是通过有限的训练样本尽可能的准确估计出后验概率，也就是所说的结果情况。大题分为判别式模型和生成式模型。 1. 判别式模型：直接通过建模P（结果|特征）的方式来预测结果，典型代表如决策树，BP神经网络、支持向量机等。 2. 生成式模型：先对联合概率分布P（特征，结果 ...
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2018-04-08 18:59:55
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一、工作流程 1、加载数据，产生训练集与测试集（验证集） 首先加载样本，其中样本的输入叫做：特征（变量），其输出值叫做：理想值，将样本分为训练样本（学习所用）和测试样本（效果测试仿真所用） 需要注意的是样本矩阵的列代表的是样本的个数，行代表每个样本的数据 代码如下： load spectra_dat ...
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2018-03-25 15:49:00
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引言 从本周，我将开始tensorflow的学习。手头只有一本《tensorflow:实战Google深度学习框架》，而这本书又讲的非常粗浅。tensorflow中文社区中的翻译的谷歌官方教程十分详细，是自学tensorflow的好帮手，当然如果是英文熟手可以直接看谷歌官方给出的原版教程（博主英语是 ...
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2018-03-07 21:52:47
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一、前向传播 w 权重 b 偏差 a 输入 一般地，我们可以把前向传播过程表示： 2. 损失函数和代价函数 损失函数主要指的是对于单个样本的损失或误差； 代价函数表示多样本同时输入模型的时候总体的误差——每个样本误差的和然后取平均值。 3. 反向传播 反向传播的基本思想 就是通过计算输出层与期望值之 ...
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2018-03-06 10:52:21
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神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 1. 神经元 神经元是神经网络的最基本单元。首先，我们先复习一下在生物学中什么是神经元。 神经元大致可以分为树突、突触、细胞体 ...
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2018-03-05 13:44:45
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global p global t global R % 输入神经元个数，此处是6个 global S1 % 隐层神经元个数，此处是10个 global S2 % 输出神经元个数，此处是4个 global S % 连接权值个数+阈值个数即(6*10+10*4)+(10+4) S1 = 10; p =... ...
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2018-02-25 19:23:01
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神经网络 神经网络主要分为两种，BP神经网络，RBF神经网络 BP神经网络 BP神经网络的认识 BP神经网络的认识 其实，BP神经网络就像我们生物学中的环境系统里面的生态稳定，正反馈，负反馈。看BP神经网络的名字就知道，的确这样。（Back Propagation） BP（Back Propagat ...
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2018-02-04 21:01:48
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1.具体应用实例。根据表2，预测序号15的跳高成绩。 表2 国内男子跳高运动员各项素质指标 序号 跳高成绩() 30行进跑(s) 立定三级跳远() 助跑摸高() 助跑4—6步跳高() 负重深蹲杠铃() 杠铃半蹲系数 100 (s) 抓举 () 1 2.24 3.2 9.6 3.45 2.15 140 ...
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2017-12-22 15:53:24
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