三层神经网络，训练0到9十个数字并测试：1 import numpy
2 import scipy.special
3 # import matplotlib.pyplot
4 import time
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7 class NeuralNetwork:
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9 # 初始化神经网络
10 def __init__(self, inputnod
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2023-08-19 18:10:44
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opencv为我们提供了多种机器学习方法，比如adaboost、svm、神经网络等。本文主要记录其神经网络的原理和用法(参考赵春江的“机器学习经典算法剖析基于ｏｐｅｎｃｖ”，人民邮电出版社，214-220)下面就以照片的方式贴出其原理：OpenCV的人工神经网络是机器学习算法中的其中一种，使用的是多层感知器（Multi- Layer Perception，MLP），是常见的一种ANN算法。MLP算
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2023-09-29 09:48:49
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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 如下图所示，来自其它神经元的信号，$x_1, x_2, ... , x_n $，传递过来作为输入信号，并通过带权重 ($w_1, w_2, ... , w_n$) 的
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2023-12-11 08:38:42
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VS版本VS2015 opencv版本3.4.1简单介绍流程：opencv自带有ANN-MLP(神经网络--多层感知器)的模块，该模块在我们编写训练程序时提供很大的帮助首先简单介绍多层感知机构的概念 上图为一个简单的感知器，其中X1,X2....Xn为图像的基本特征，W1,W2....Wn代表每个特征的权重，对所有特征进
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2023-09-10 10:07:43
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第九章 基于opencv的神经网络简介1 人工神精网络ann 2 人工神精网络的结构输入层网络的输入数目如动物有体重,长度,牙齿三个属性,网络则需要三个输入节点中间层 输出层与定义的类别数相同,如定义了猪,狗,猫,鸡,则输出层的数目为4 创建ANN常见规则神经元数 位于输入/输出层之间, 接近输出层较小的输入,神经元数=(输入+输出
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2024-05-23 07:39:32
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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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在本文中，我们继续来讲一下池化层、全连接层的基础知识。我们这里所说的全连接层，就是上篇文章中所说的5层网络中的O5层，其实它如果更细分的话，又可以分成Affine层和输出层。1. 池化层池化层通常连接在卷积层后面，在卷积神经网络中添加池化层的目的是：在不丢失主要信息的前提下，降低卷积层输出结果的数据量。这样一来，既可以减小运算的复杂度，也可以有效避免过拟合现象（所谓过拟合，即训练神经网络所得到的参
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2024-02-10 20:33:15
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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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在上一篇博文中我们着重分析了partial_connected_layer类的成员变量的结构，在这篇博文中我们将继续对partial_connected_layer类中的其他成员函数做一下简要介绍。 一、构造函数 由于partial_connected_layer类是继承自基类layer，因此在构造函数中同样分为两部分，即调用基类构造函数以及初始化自身成员变量： partial_conne
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2023-11-26 12:57:14
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动机：为了更加深入的理解深度学习，我们将使用 python 语言从头搭建一个神经网络，而不是使用像 Tensorflow 那样的封装好的框架。我认为理解神经网络的内部工作原理，对数据科学家来说至关重要。这篇文章的内容是我的所学，希望也能对你有所帮助。神经网络是什么？介绍神经网络的文章大多数都会将它和大脑进行类比。如果你没有深入研究过大脑与神经网络的类比，那么将神经网络解释为一种将给定输入映射为期望
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2023-08-08 10:44:38
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2近年来，深度学习大火，在无人驾驶、智能机器人、图片识别及分类、目标检测、预测未来、疾病诊断等等领域，无一不是深度学习发挥着重大、关键作用。那么深度学习到底是什么，真的有那么神秘吗？其实也不然，就像大脑由一个个脑细胞构成一样，深度学习也是由一个个神经元构成的，如果只看单个细胞或者神经元，觉得没那么复杂，但是很多很多个细胞或者神经元组合起来形成一个整体，就变得那么的神奇与伟大。那么深度学习与神经网络
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2024-01-10 15:39:26
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Tensorflow是Google 的深度学习框架，非常流行，我自己学习深度学习就使用它。为了使代码更加简单，使用Keras做前端，Keras用目前很火的人工智能第一语言 Python 编写，是一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU。Keras使用文档：http://keras.io/，中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 下面开始部
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2024-01-08 20:34:23
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首先我们采用一个简单的小游戏进行神经网络的初步学习游戏的简单介绍——从1开始数数，如果是3的倍数输出fizz，是5的倍数输出buzz，是15的倍数输出fizzbuzz下面这串代码我们将文件名命名为fizz_buzz，存放在chapter2文件夹下，在接下来的神经网络学习过程中，我们需要用到# 首先我们对所数的数（i）据进行编码
def fizz_buzz_encode(i):
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2023-10-18 18:52:39
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前两个笔记笔者集中探讨了卷积神经网络中的卷积原理，对于二维卷积和三维卷积的原理进行了深入的剖析，对 CNN 的卷积、池化、全连接、滤波器、感受野等关键概念进行了充分的理解。本节内容将继续秉承之前 DNN 的学习路线，在利用 Tensorflow 搭建神经网络之前，先尝试利用 numpy 手动搭建卷积神经网络，以期对卷积神经网络的卷积机制
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2023-11-04 18:55:43
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OpenCV DNN模块介绍OpenCV自从发布了DNN模块之后，就开始以开挂的方式支持各种深度学习预训练模型的调用，DNN模块的全称为深度神经网络，但是并不是所有深度学习模型导出到OpenCV DNN模块中都可以使用，只有那些OpenCV声明支持的层与网络模型才会被DNN模块接受,当期OpenCV支持的模型与层类型可以在下面链接中找到相关文档https://github.com/opencv/o
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2023-09-04 18:35:22
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上篇文章中我们讲了5层网络的前向传播的代码实现，有前向就有反向，本文就让我们同样使用C++和Opencv来实现反向传播的代码吧~如上图所示，误差信息的反向传播过程可以分为以下5步：1. Softmax-->Affine2. Affine-->S43. S4-->C34. C3-->S25. S2-->C1公式推导我们前文已经详细讲过，核心
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2023-11-25 07:09:16
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0.怕了怕了，看网络来自Facebook，发表到了ICCV2019。 对传统的convolution进行改进，降低空间冗余。1.motivationreducing both memory and computation cost. 这篇文章，也是发现了在自然图像中，图像可以分为高低频率。如下图： 可以看出，高频部分多对应于图像的global信息，而低频则对应一些纹理信息。图像的频率是表征图像中灰
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2024-01-11 13:11:36
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背景介绍影像分析（video）：一个影像分析模块，它包括动作判断，背景弱化和目标跟踪算法。3D 校准（calib3d）：基于多视图的几何算法，平面和立体摄像机校准，对象姿势判断， 立体匹配算法，和 3D 元素的重建。平面特征（features2d）：突出的特征判断，特征描述和对特征描述的对比。对象侦查（objdetect）：目标和预定义类别实例化的侦查（例如：脸、眼睛、杯子、 人、汽车等等）。hi
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2023-11-24 13:08:53
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四. 神经网络与误差反向传播1. 人工神经网络的架构1.1 什么是神经网络神经网络：大量（结构简单，功能接近的）神经元节点按一定体系架构连接成的网状结构神经网络的作用：分类、模式识别、连续值预测，建立输入与输出的映射关系1.2 人工神经元如图所示：每个神经元都是一个结构相似的独立单元，它接受前一层传来的数据，并将这些数据的加权和输入非线性作用函数中，最后将非线性作用函数的输出结果传递给后一层。非线
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2023-12-12 12:40:55
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2近年来，深度学习大火，在无人驾驶、智能机器人、图片识别及分类、目标检测、预测未来、疾病诊断等等领域，无一不是深度学习发挥着重大、关键作用。那么深度学习到底是什么，真的有那么神秘吗？其实也不然，就像大脑由一个个脑细胞构成一样，深度学习也是由一个个神经元构成的，如果只看单个细胞或者神经元，觉得没那么复杂，但是很多很多个细胞或者神经元组合起来形成一个整体，就变得那么的神奇与伟大。那么深度学习与神经网络
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2023-07-20 17:11:17
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