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关于数字识别的神经网络算法
u010437546
2017-12-04 10:06:43
假如有两个数字甚至是三个数字写到了一起,也就是在同一个位置重叠起来,如果是人的话一般是可以很容易看出来是哪几个数字,但是如果我想用神经网络识别出来,需要用什么样的神经网络才有用。或者说我将一张狗的照片和猫的照片融合在一起,用怎样的神经网络方法可以将两种动物都识别出来。我对神经网络了解的很少,所以希望大神能指条明路!
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关于数字识别的神经网络算法
假如有两个数字甚至是三个数字写到了一起,也就是在同一个位置重叠起来,如果是人的话一般是可以很容易看出来是哪几个数字,但是如果我想用神经网络识别出来,需要用什么样的神经网络才有用。或者说我将一张狗的照片和猫的照片融合在一起,用怎样的神经网络方法可以将两种动物都识别出来。我对神经网络了解的很少,所以希望大神能指条明路!
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aysplzp
2017-12-14
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这个涉及到图像的分离和识别问题,用网络来解决,核心问题是在于图像的分离,图像的分离在神经网络方面现在发展还不是很成熟,可以考虑用lstm或者rnn来做,结合上下文的图像分离;或者采用传统的统计特征上的算法,比如主成分分析或者独立性分析可以解决,看你是想用网络解决还是单纯的想解决这个问题。
神经网络
算法
识别
手写
数字
minst
神经网络
算法
识别
手写
数字
minst
神经网络
算法
概述神经元模型多层前馈
神经网络
backpropagation
算法
(BP
算法
)
识别
手写
数字
minst数据集介绍编码流程完整代码
神经网络
算法
概述 神经元模型 x1x_1x1到xnx_nxn表示输入的特征,在实际的编码当中会转化成向量或是矩阵来操作。 winw_{in}win表示第一层的权重,其中i表示层数,n表示特征的个数。 wi0w_{i0}wi0表示偏置量,x0x_0x0一般设置为1或是-1,这样就可以将偏置量直接包含到矩阵乘法运算当中,不需要额
实验四 手写
数字
识别
的
神经网络
算法
设计与实现
实验四 手写
数字
识别
的
神经网络
算法
设计与实现 一、实验目的 通过学习BP
神经网络
技术,对手写
数字
进行
识别
,基于结构的
识别
法及模板匹配法来提高
识别
率。 二、实验器材 PC机 matlab软件 三、实验内容 按照BP
神经网络
设计方法选用两层BP网络,构造训练样本集,并构成训练所需的输入矢量和目标向量,通过画图工具,获得
数字
原始图像,截取图像像素为0的最大矩形区域,经过集合变换,变成1616的二值图像,再进行反色处理,其图像数据特征提取为
神经网络
的输入向量。通过实验证实,BP
神经网络
应用于手写
数字
识别
神经网络
算法
---手写
数字
体
识别
神经网络
的背景 1,1980年backpropagation是
神经网络
算法
最著名的
算法
,以人脑中的
神经网络
为启发。 多层向前
神经网络
backpropagation被使用在多层向前
神经网络
上 多层向前
神经网络
由一下3个部分组成:输入层,隐藏层,输出层 ...
基于
神经网络
的
数字
识别
,
神经网络
识别
算法
包括
一共有四种
算法
及原理,如下所示:1、自适应谐振理论(ART)网络自适应谐振理论(ART)网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。这两层完全互连,该连接沿着正向(自底向上)和反馈(自顶向下)两个方向进行。2、学习矢量量化(LVQ)网络学习矢量量化(LVQ)网络,它由三层神经元组成,即输入转换层、隐含层和输出层。该网络在输入层与隐含层之间为完全连接,而在隐含层与输出层之间为部分连接,每个输出神经元与隐含神经元的不同组相连接。3、Kohonen网络Kohonen网络或自组织特征映射网
基于BP
神经网络
的手写
数字
识别
基于BP
神经网络
的手写
数字
识别
摘要 本文实现了基于MATLAB关于
神经网络
的手写
数字
识别
算法
的设计过程,采用
神经网络
中反向传播
神经网络
(即BP
神经网络
)对手写
数字
的
识别
,由MATLAB对图片进行读入、灰度化以及二值化等处理,通过
神经网络
进行训练和测试。实验证明:该
神经网络
对手写
数字
的
识别
可以达到95.65%。关键词 手写
数字
识别
;BP
神经网络
;MATLAB语言1 绪论1.1 图像
识别
的...
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