基于matlab实现简单的手写字母/数字/汉字程序（神经网络）本篇博客主要参考了《模式识别与智能计算：MATLAB技术实现(第2版)》。如果想深入了解，我会在评论区贴出链接。原理：原理很简单，主要是对于输入的手写样本图片进行切分，切分成5X5的25个小cell。并且对每一个cell进行黑色像素量的计算，将25个cell的像素量以列向量的形式存入结构体的一个类的一列中，完成对一个样本图片的读取。对每
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2023-12-23 23:08:32
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一、人工神经网络关于对神经网络的介绍和应用，请看如下文章 神经网络潜讲 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么二、人工神经网络分类按照连接方式——前向神经网络、反馈(递归)神经网络按照学习方式——有导师学习神经网络、无导师学习神经网络按照实现功能——拟合(回归)神经网络、分类神经网络三、BP神经网络概述1. 特点BP神经网络中 BP 是指 BackPropagation (反向传播)
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2023-10-30 22:54:36
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人工智能学习——神经网络 文章目录人工智能学习——神经网络前言一、神经网络理论知识1.人工神经网络的概念2.神经元的概念3.MP神经元模型4.常见的激活函数5.人工神经网络模型种类6.人工神经网络学习方式、规则，分类二、感知器的介绍1.单层感知器（单层神经网络）2.多层感知器（两层神经网络）三、人工神经网络算法1.常见神经网络算法2.反向传播算法（BP）1.BP算法特点2.BP算法学习过程3.BP
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2023-09-14 16:44:17
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介绍神经网络算法在机械结构优化中的应用的例子(大家要学习的时候只需要把输入输出变量更改为你自己的数据既可以了，如果看完了还有问题的话可以加我微博“极南师兄”给我留言，与大家共同进步)。把一个结构的8个尺寸参数设计为变量，如上图所示，对应的质量，温差，面积作为输出。用神经网络拟合变量与输出的数学模型，首相必须要有数据来源，这里我用复合中心设计法则构造设计点，根据规则，八个变量将构造出81个设计点。然
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2023-09-07 10:48:35
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。⛄ 内容介绍采用 DNN 深度神经网络作为模型训练架构，具体如图 3 所示．模型输入将网络训练中的每层输出特征数据分成“小批”样本，对每个“小批”样本结合标准差拟合方法进行批量归一化算法后再输入到神经网络的下一
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2023-08-10 18:15:12
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学习视频：【零基础教程】老哥：数学建模算法、编程、写作和获奖指南全流程培训！ 文章目录1. 神经网络Matlab编程讲解1.1 BP神经网络数据处理：数据分析：1.2 RBF神经网络1.3 GRNN神经网络2. 决策树和随机森林3. 随机森林 神经网络的特点是非线性拟合能力超强，如果你的问题非常非线性，而且有足够的数据，可以考虑一下神经网络。 1. 神经网络Matlab编程讲解1.1 BP神经网络
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2023-07-31 23:43:27
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% 线性神经网络
% 感知器的传输函数只能输出两种可能的值,而线性神经网络的输出可以是任意值
% 线性神经网络采用widow-hoff学习规则,即lms(least mean square)来更新权值和偏置
%% 1.newlind--设计一个线性层
%{
语法格式: net=newlind(P,T,Pi)
P: R×Q矩阵,包含Q个训练输入向量
T: S
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2023-10-08 19:07:53
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目录1.模型压缩定义2.模型压缩必要性及可行性3.模型压缩分类3.1 主流分类3.2 前端和后端4.剪枝4.1 剪枝定义4.2 剪枝分类4.2.1 基于粒度 4.2.2 基于是否结构化4.2.3 基于目标5. 结构化剪枝和非结构化剪枝5.1 非结构化剪枝（移除单个权重或神经元）5.2 结构化剪枝（移除一组规则的的权重，如过滤器剪枝、通道剪枝） 6 
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2023-12-09 15:58:04
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前言最近在自学吴恩达的机器学习，还有学校的数据挖掘课程。课程结课设计要求剖析一个分类器程序，这是我在网上找的一篇文章（ANN神经网络入门——分类问题（MATLAB） ），我这篇主要是要介绍代码其中函数的用法。%读取训练数据
[f1,f2,f3,f4,class] = textread('trainData.txt' , '%f%f%f%f%f',150);
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2023-07-23 21:40:14
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BP（back propagation，反向传播）神经网络功能及其MATLAB实现。反向传播指误差函数会由输出端向前反向传播，隐含层借此调整权值来缩小误差。结构图：W为权值，b为阈值。1. 数据输入：数据输入时需先使用传递函数进行变化，变换方法包括阈值（阶跃）函数、分段线性变换、归一化函数（mapminmax）、对数S形变换（l
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2023-08-31 10:07:43
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神经网络编程
原创
2022-06-10 01:44:00
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输出连续值的深度神经网络1. 前言 本文设计并实现了输出连续值的深度神经网络。可用于自动构图特征线位置判断等需要连续值的场合。特征线的位置可以是垂直的，也可以是水平的。即特征线有垂直和水平两种特征线。 所设计的深度神经网络基于Deeplearnin
目 录摘要 ⅠABSTRACT Ⅱ第一章 绪论 11.1手写体数字识别研究的发展及研究现状 11.2神经网络在手写体数字识别中的应用 21.3 论文结构简介 3第二章 手写体数字识别 42.1手写体数字识别的一般方法及难点 42.2 图像预处理概述 52.3 图像预处理的处理步骤 52.3.1 图像的平滑去噪 52.3.2 二值话处理 62.3.3 归一化 72.3.4 细化 82.4 小结 9第
一，说明1）有以下几个文件：BP_Net.m--用于网络训练；BPTest.m--用于测试；net_value.m--用于求输出值；sigmod_func.m--定义激活函数；test_func.m--逼近的函数；2）实验说明1、本实现隐藏层采用tanh作为激活函数，输出层线性函数为激活函数；2、逼近函数为sin(x) + cos(x)；3、由于逼近函数值为1附近，所以没有进行归一化处理；二、程序
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2023-07-20 11:36:09
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例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。用matlab自带的神经网络训练样本定义如下：
输入矢量为
p =[-1 -2 3 1
-1 1 5 -3]
目标矢量为 t = [-1 -1 1 1]
解：本例的 MATLAB 程序如下：
close all
clear
echo on
clc
% NEWFF——生成一个新的前向神经网络
% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练
% SIM
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2023-06-13 22:27:30
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参考及文献：4 Strategies for Multi-Step Time Series ForecastingMultivariate Time Series Forecasting LSTMs in Keras (machinelearningmastery)LSTM进阶：使用LSTM进行多维多步的时间序列预测_lstm多维多部预测_一只小EZ的-（更新
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2023-07-14 21:49:51
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步骤如下： 1、打开matlab，点击“app”,图示“三角形”图标。 2、图中圈出工具箱，即为神经网络工具箱工具箱。这四种分别为BP、拟合、模式识别和时间序列神经网络。这里我们使用时间序列神经网络。 3、图示，右边即为选择问题处理方式，第一个有出入有反馈，第二个有反馈无输入，第三个无反馈有输入。 4、选择有输入有反馈方式，点击next。 5、图示选择好输入输出，选择时间步骤行或列，然后点击nex
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2023-05-31 16:10:44
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文章目录前言一、多层前向神经网络原理介绍二、Matlab相关函数介绍1.网络初始化函数2.网络训练函数3.网络泛化函数三、示例1.函数拟合2.蠓的分类（MCM89A） 前言一、多层前向神经网络原理介绍多层前向神经网络（MLP）是神经网络中的一种，它由一些基本的神经元即节点组成，如上图。除输入层外，每一节点的输入为前一层所有节点输出值得和。每一节点的激励输出值由节点输入、激励函数及偏置量决定。二、
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2023-07-05 09:17:05
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前言本章主要参考《MATLAB 神经网络原理与实例精讲 陈明等编著》一、线性神经网络原理一般来说，线性神经网络就是感知器的升级版，但相比于单层感知器，线性神经网络有很多的优点，其对比如下表所示：对比单层感知器（前向传输）线性神经网络传输函数阈值函数线性函数(purelin)输出值1/（0/-1）归一化任意值调整权重和偏置INIT初始化算法LMS(least mean square)算法网络层结构1
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2023-08-07 14:53:57
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近期学习了RNN（循环神经网络），但网上的代码大多都是python编写的，且基本都是用工具箱。于是自己结合网上的代码，用MATLAB进行了编写，大致框架如下，但可能存在问题，希望与读者多交流，后面的激活函数可以选择sigmid/tanh/Ruel. % implementation of RNN
% 以自己编写的函数为例进行计算
clc
clear
close all
%%
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2023-12-17 13:46:51
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