InputOutputArray binImg, // 输入图像，非0的像素被看成1,0的像素值保持不变，8-bitOutputArrayOfArrays contours,// 全部发现的轮廓对象OutputArray, hierachy// 图该的拓扑结构，可选，该轮廓发现算法正是基于图像拓扑结构实现。int mode, // 轮廓返
一.BP算法的直观理解一个多层感知器(Multilayer perceptron)可以表示为下图.s中 x$_1$, x$_2$为输入, y为输出, e = w$_i1$x$_1$ + w$_i2$x$_2$. 左式方程组成的感知器可以很好地表达一个线性函数, 但无法表达非线性函数.现实生活中我们遇到的问题多为非线性的, 因此需要引入激活函数f. 常见的激活函数有 tanh,
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2024-05-17 18:35:55
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# Python BP函数科普
深度学习是当今人工智能领域的热门话题，而BP（Back Propagation）神经网络算法是深度学习中的核心算法之一。BP算法是一种通过反向传播误差来调整神经网络权重的方法，它可以帮助神经网络学习复杂的模式和规律。在本文中，我们将详细介绍Python中如何实现BP函数，并通过代码示例来说明其实现过程。
## 什么是BP函数？
BP算法是一种通过计算神经网络输
原创
2024-03-07 06:28:56
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文章目录一、BP算法理解二、BP算法数据模型三、误差反向传播代码实现 一、BP算法理解① BP算法全称 (Error) Back Propagation 算法，中文名曰：误差反向传播算法。②该算法是干嘛的？计算梯度。更简单点，求(偏)导。对于简单的函数如下：
我们使用肉眼就可以看出其导数为
但是对于特别复杂的多元函数(例如下图)，计算偏导数就会非常麻烦
# OpenCV BP神经网络实现指南
## 1. 简介
在本文中，我将教你如何使用OpenCV库来实现BP神经网络。BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，通过训练数据集来学习模式和关系，从而进行分类、回归等任务。
## 2. 实现流程
下面是整个实现过程的流程图，你可以根据流程图的步骤一步一步进行实现。
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B
原创
2023-09-08 04:27:04
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bp算法又称反向传导算法，英文： back propagation。 我们了解，前向传导，可以根据W，b来计算出隐层、输出层的各个神经元的值以及对应的激活值，最终得到输出。如果输出和我们的目标存在误差，这个误差可以用成本函数表示（loss function），那么我们就需要反向的把这个误差分配到前面的各个传导的过程中，也就是W和B上；我们需要知道每个神经元带来了多少误差，这个影响程度我们用“残差
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2024-05-10 16:11:45
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对于bp神经网络有无激活函数训练，本文使用sigmod函数。对于有sigmoid的bp神经网络，由于sigmod函数理论上讲可将线性相加的组合映射到（0，1）的区间，在一定程度上可以使得将输入进行预测并作出分类。同时，运用梯度下降来更新权重使得反向传播得到可能。对于无sigmod函数，从理论上讲，其模型就是简单的线性相加求和，对于非线性模型进行预测毫无理论支撑性可言，并且其线性相加的数值可根据权值
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2024-07-28 16:31:56
21阅读
# OpenCV实现BP神经网络
## 介绍
在本文中，我将教你如何使用OpenCV库来实现BP（Backpropagation）神经网络。BP神经网络是一种前馈神经网络，常用于模式识别、回归和分类问题。通过学习示例数据集，BP神经网络能够学习并进行预测。
## 整体流程
下面是实现BP神经网络的整体流程：
```mermaid
sequenceDiagram
participan
原创
2023-11-25 07:46:34
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这里写自定义目录标题概念性东西1、内部协变量转移2、 covariate shift 现象3、白化4、如何让神经网络每个隐藏层节点的激活输入分布固定下来呢？5、如何解决隐藏层神经元梯度消失问题6、 用什么样的指标来判断是否已经出现了covariate shift现象7. Batch Normalization8、Batch Normalization 的优点9、 Activation Funct
%% clc; clear all; close all; %% 生成正弦曲线 x = linspace(-2*pi, 2*pi, 100); y = sin(x); % 对目标值加入噪声 n = 0.1 * rand(1, length(x)); y = y + n; % figure(); % ...
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2021-09-01 23:46:00
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人工神经网络(ANN) 简称神经网络(NN)，能模拟生物神经系统对物体所作出的交互反应，是由具有适应性的简单单元(称为神经元)组成的广泛并行互连网络。1 神经元1.1 M-P 神经元x1,x2,...,xnx1,x2,...,xn，传递过来作为输入信号，并通过带权重 (w1,w2,...,wnw1,w2,...,wn) 的连接 (connection) 继续传
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2023-07-25 18:44:03
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上一次我们讲了M-P模型，它实际上就是对单个神经元的一种建模，还不足以模拟人脑神经系统的功能。由这些人工神经元构建出来的网络，才能够具有学习、联想、记忆和模式识别的能力。BP网络就是一种简单的人工神经网络。我们的第二话就从BP神经网络开始漫谈吧。BP的来源“时势造英雄”，一个伟大的人物的登场总是建立在历史的需求之下，所以我们剖析一个人，得先看看他的出身时代。同样的道理，在讲BP网络
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2024-05-22 20:57:35
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OpenCV中神经网络的应用OpenCV中也提供神经网络的算法，下面对其中的一些参数进行介绍。激活函数OpenCV中提供三种激活函数，分别是线性激活函数、sigmoid激活函数和高斯激活函数。我们最常用的也是OpenCV默认的激活函数是sigmoid激活函数，在α=1，β=1的情况下，其输出f(x)的区间是-1到1。尺寸选择神经网络的尺寸越大，也即隐藏层越多、神经元越多，训练得到的神经网络就越灵活
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2023-10-17 14:07:53
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1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存；
2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口；
3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像；
4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作；
5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存；
6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口；
7、cvCreateFileCapture
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2024-06-27 06:59:54
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本文主要介绍：Opencv常用函数，如均值、最大最小、归一化、滤波、旋转、求连通域等函数。 一、基本函数 //初始化
Mat img = Mat::zeros(Height, Width, CV_8UC1);
Mat img = Mat::ones(Height, Width, CV_8UC1);
Mat img(Height, Width,CV_32FC1, Scalar(5
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2024-03-05 23:02:38
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1,circle（）函数cvCircle(CvArr* img, CvPoint center, int radius, CvScalar color, int thickness=1, int lineType=8, int shift=0)img为图像指针，单通道多通道都行，不需要特殊要求center为画圆的圆心坐标radius为圆的半径color为设定圆的颜色，比如用CV_RGB(255,&
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2024-04-14 16:16:18
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**opencv常用函数总结（一）** opencv的使用首先需要import cv2，一般还要使用numpy，import numpy as npopencv主要用于对于图像的处理，那么我们首先要学的就是导入图片 **读取保存图像** 这里我们需要学的函数是cv2.imread(‘input_image’,0)imread函数有两个参数，第一个参数是图片路径，第二个参数表示读取图片的形式，有三种
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2024-02-17 16:40:15
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1. 激活函数与求导式 激活函数是改变BP神经网络线性特征的转换函数, 是用于forward进行预测的关键一步. 而求导是通过激活函数得到的最终结果与目标值的偏差的偏导, 这个求导目标是边权, 但是通过链式法则, 最终会影响到对激活函数的求导.1.1 Sigmod函数 Sigmoid的导函数: 定义域为
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2023-08-30 19:02:42
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1.指定图像中的某个区域进行图像处理后加到原图 （1）先指定敏感区域Mat roi = image(Rect(0,0,100,100));方框滤波操作boxFilter( roi, out, -1,Size(5, 5));（3） 再把处理后的图像添加到原图像中（4） addWeighted
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2024-04-06 08:45:54
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文章目录一、BP神经网络（MLP）1.1 感知机模型及其局限性1.2 BP神经网络基本原理1.3 softmax多分类、求导1.4 二分类使用softmax还是sigmoid好？1.5 为什么要用激活函数？1.6 梯度下降和链式求导1.7度量学习二、矩阵求导术2.1 标量对向量求导2.2 向量对向量求导2.3 标量对矩阵的矩阵2.4 向量求导及链式法则2.5 BP反向传播2.5 激活函数及其导数
