BP神经网络介绍 神经网络是机器学习中一种常见的数学模型,通过构建类似于大脑神经突触联接的结构,来进行信息处理.在应用神经网络的过程中,处理信息的单元一般分为三类:输入单元.输出单元和隐含单元. 顾名思义:输入单元接受外部给的信号与数据:输出单元实现系统处理结果的输出:隐含单元处在输入和输出单元之间,从网络系统外部是无法观测到隐含单元的结构的.除了上述三个处理信息的单元之外,神经元间的连接强度大小由权值等参数来决定. 图为BP神经网络结构:(图片均为截图来的笔记,蒟蒻手动狗头) 单个神经元的工作

下载源代码请访问原文地址:借助全新 MATLAB® 适配器代码示例读取英特尔® 实感™ 摄像头数据流 简介 该可下载代码示例简要介绍了如何使用英特尔® 实感™ SDK 和 MATLAB 的图像采集工具箱适配器套件在 MATLAB® 工作区获取英特尔® 实感™ 摄像头(R200 和 F200)的原始摄像头数据流. 该示例代码支持 MATLAB 开发人员开发面向英特尔® 平台.并具备以下特性的英特尔® 实感™ 应用: 多数据流同步. 同时获取颜色数据流和景深数据流(见图 1). 多摄像头支持. 同时

在caffe ImageNet例子中有对图片进行resize的部分,文中使用的是linux shell脚本命令: for name in /path/to/imagenet/val/*.JPEG; do convert -resize 256x256\! $name $name done 1 2 3 但该命令在运行后光标就一直处于等待状态,直到所有的图片全部运行结束.这种情况在图片数量比较大时就很恼人(对于ILSVRC2012数据集中的100多万张图片来说,这种状态可能会持续好几天),你不知道程

ID3决策树算法是基于信息增益来构建的,信息增益可以由训练集的信息熵算得,这里举一个简单的例子 data=[心情好 天气好  出门 心情好 天气不好 出门 心情不好 天气好 出门 心情不好 天气不好 不出门] 前面两列是分类属性,最后一列是分类 分类的信息熵可以计算得到:出门=3,不出门=1,总行数=4分类信息熵 = -(3/4)*log2(3/4)-(1/4)*log2(1/4) 第一列属性有两类,心情好,心情不好 心情好 ,出门=2,不出门=0,行数=2 心情好信息熵=-(2/2)*log2

MATLAB 中 SVM 实现 直接上代码 main.m %% Initialize data clear, clc, close all; load('data.mat'); y(y == 0) = -1; % X_train = X(1:35, :); % y_train = y(1:35); % X_test = X(36:51, :); % y_test = y(36:51); %% Visualize data % jhplotdata(X_train, y_train); %% Tr

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

在Udacity上很多关于机器学习的课程几乎都是基于python语言的,博主“ttang”的博文“重新发现梯度下降法——backtracking line search”里对回溯线搜索的算法实现也是用python写的,这对没有接触过python的我来说,内心是非常“抓狂”的.看到代码有想看到运行结果的冲动,暂时又不想去下载软件,好在这段代码简单.清晰,不信,你看原代码[1] # -*- coding: cp936 -*- #optimization test, y = (x-3)^2 from

一.K均值聚类算法 算法步骤如下: 1.初始化 已知数据集合X,及事先指定聚类的总类数N,在X中随机选取N个对象作为初始的聚类中心. 2.设定迭代终止条件 通常设置最大循环次数或者聚类中心的变化误差. 3.更新样本对象所属类 根据距离准则将数据对象分配到距离最接近的类. 4.更新类的中心位置 将每一类的平均向量作为下次迭代的聚类中心. 5.重复步骤3~4,满足步骤2中的迭代终止条件时,停止 Matlab代码见下图: K均值聚类算法-Matlab代码 二.K均值聚类算法应用举例 1.随机生成三组数

1. 判断是否存在指定的video_name, 若不存在,则在给定save_path下,新建一个video_name文件夹: 1 sec_path = [save_path, video_name, '/']; 2 if ~exist(sec_path,'file') 3 mkdir([save_path, video_name]); 4 end 2. 将gpuArray转换为matlab可以保存的格式,如:uint8 等. if you save the gpuArray data direc

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

1.注释一块代码: %{ 此处代码块 %} 2.注释数行代码: 先选中,然后用组合键Ctrl+R 取消注释,用组合键Ctrl+T 3.双%%的作用:代码分块运行,点击双%%之间的代码,再点Run Section,就可 以分块运行代码了,这样更方便调试.

本文主要是实现论文--基于稀疏表示的图像超分辨率<Image Super-Resolution Via Sparse Representation>中的Figure2.通过对100000个高分辨率和低分辨率图像块训练得到的高分辨率图像块字典,字典原子总数为512,图像块尺寸大小为9X9 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gr

http://www.ilovematlab.cn/thread-177006-1-1.html LEACH協議clear;%清除內存變量 xm=100;%x軸範圍ym=100;%y軸範圍 sink.x=0.5*xm;%基站x軸sink.y=0.5*ym;%基站y軸 n=100;%節點總數 p=0.1;%簇頭概率 E0=0.02;%初始能量ETX=50*0.000000000001;%傳輸能量,每bitERX=50*0.000000000001;%接收能量,每bitEfs=10*0.000000

使用函数error('message_id', 'message'),出现错误时函数中止运行. 参考http://www.ilovematlab.cn/thread-43261-1-1.html

#电池老化率测定的神经网络模型 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd path = 'SOH_Data.xlsx' #训练集读取及归一化 xTrainData = pd.read_excel(path, sheetname = 0) yTrainData = pd.read_excel(path, sheetname = 1) n1 = np.s

http://www.cse.oulu.fi/CMV/Downloads http://www.cse.oulu.fi/wsgi/CMV/Downloads/LBPMatlab

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

学习笔记 V1.0 2015/4/17 如何加速MATLAB代码运行 概述 本文源于LDPCC的MATLAB代码,即<CCSDS标准的LDPC编译码仿真>.由于代码的问题,在信息位长度很长(大于10000)情况下,代码无法正常运行或执行速度很慢.本文将叙述代码修改过程中的一系列手段,然对其加速原理不做探究 修订历史 以下表格展示了本文档的修订过程 日期 版本号 修订内容 2015/04/17 V1.0 初始版本 简介 本程序基于MATLAB 2014a 编写,本文档中提到的"MATL

MEX文件是一种可在matlab环境中调用的C语言(或fortran)衍生程序,mex的编译结果实际上就是一个带输出函数mexFunction 的dll文件. 中文名 mex文件 外文名 MATLAB和Executable 介    绍 在matlab环境中调用的C语言 定    义 输出函数mexFunction 的dll文件 目录 1简介 2MEX的编写 ▪ MEX文件格式 ▪ 操作输入数据 ▪ 操作输出数据 3MEX的编译 4MEX的调用 5MEX环境配置     1简介编辑 MEX从字面