因为最近在做一个轮廓检测的项目，其中需要用到findcontour函数对二值图像的轮廓进行提取，然而在使用时却出现了许多问题，在DEBUG模式下总是会报错“.......exe have triggered a breakpoint.在网上查找了一些资料主要是动态库连接问题，最终也没能解决我的问题。于是准备转而使用CVfindcontours函数进行，但是心里不是很痛快。毕竟在使用opencv3.
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2024-10-21 06:40:44
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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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文章目录1 回顾1.1 其他的相关代码2 快速搭建3 网络的保存4 网络的提取4.1提取整个网络的方法4.2提取网络中的参数的方法 1 回顾在之前的两篇文章中分别介绍了如何用pytorch搭建简单神经网络用于回归与分类。但是如何快速搭建一个简单的神经网络而不是定义一个类再去调用，以及我们定义了一个网络并训练好，该如何在日后去调用这个网络去实现相应的功能。1.1 其他的相关代码关于导包以及生成数据
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2024-05-30 13:07:37
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尽管ReLU相比其它激活函数已经大大避免了发生梯度消失或者为0的现象，但不好的参数初始化方法也会导致这种情况的出现。1. 使用标准正态分布初始化 这里用torch.randn()来做实际上就是对参数w和b进行了N~(0,1)的标准正态分布初始化，这个初始化值都很小，比较接近0。import torch
from torch.nn import functional as F
from t
文章目录前言一、简介二、BP神经网络的网络流程1.结构2.流程3.实例4.优缺点总结 前言BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。一、简介BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：是前向传播的，而误差是反向传播的。
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2023-08-14 19:34:27
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# 如何使用PyTorch实现BP网络
## 1. 引言
在机器学习中，BP（反向传播）网络是最基础的神经网络之一。它能够通过不断调整权重来最小化网络输出和目标之间的损失。本文将详细讲解如何在PyTorch框架中实现一个简单的BP网络。我们将分步骤进行，并通过代码和图示进行解释。
## 2. 实现流程
以下是实现BP网络的主要流程：
| 步骤 | 描述
1，内容简介 BP算法（backpropagation,反向传播算法）的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元介绍来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元。中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或多隐层结构。最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经过进一步处理后，完成一次正向的传播过程，由输出层向外界输出信息处理的结
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2023-09-26 15:05:42
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BP神经网络算法原理BP神经网络算法是一种神经网络学习算法[4]，其原理是在梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。其优点在于泛化能力、自学习和自适应能力强，及特别适合于求解内部机制复杂的问题。BP神经网络算法步骤BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是反向传播，从输出层到隐
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2018-11-07 11:46:43
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Stub网段： 在OSPF网络中，将Loopback网段成为Stub网段，在路由器中，将Stub网段看作一个节点。注：默认OSPF中Stub中loop口都是/32主机地址 2. Transit网段： 有至少两台路由器的广播型网段或NBMA网段就是一种Transit网段。P2P网段：六. 网络类型： 网络类型是指运行OSPF网段的二层链路类型，根据路由器所连接的二层链路类型的不同，OSPF将网络结构
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2023-08-17 17:10:56
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BP神经网络方法。人工神经网络是近几年来发展起来的新兴学科，它是一种大规模并行分布处理的非线性系统，适用解决难以用数学模型描述的系统，逼近任何非线性的特性，具有很强的自适应、自学习、联想记忆、高度容错和并行处理能力，使得神经网络理论的应用已经到了各个领域。近年来，人工神经网络在水质分析和评价中的应用越来越广泛，并取得良好效果。在这些应用中，纵观应用于模式识别的神经网络，BP网络是最有效、最活跃
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2023-07-29 11:26:16
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作业2：BP 算法实验报告1. 算法介绍BP 算法全称叫做误差反向传播（error Back Propagation， 或者叫作误差逆传播）算法。现实任务中使用神经网络时，大多是在是使用 BP 算法进行训练。BP 算法不仅可以用户多层前馈神经网络，还可以用于其它类型的神经网络，例如训练递归神经网络。但通常说“BP 网络”时，一般是指用 BP 算法训练的多层前馈神经网络。BP 神经网络是这样一种神经
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2023-10-12 19:00:21
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?1 概述在大数据、人工智能的背景下，神经网络算法被广泛的应用和普及，风险预测问题成为人们关注的热点，BP神经网络算法是用于解决预测问题效果最好的算法之一，但传统的BP神经网络算法在隐含层权值选择过程具有一定的局限性，会影响算法预测的效率和精度。针对这种情况，提出了改进的BP神经网络算法，利用遗传算法和BP神经网络算法相结合，提升算法的预测效率和预测精度。首先，分析传统BP神经网络算法流程及不足；
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2023-08-28 17:53:56
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神经网络BP模型一、BP模型概述误差逆传播(ErrorBack-Propagation)神经网络模型简称为BP(Back-Propagation)网络模型。PallWerbas博士于1974年在他的博士论文中提出了误差逆传播学习算法。完整提出并被广泛接受误差逆传播学习算法的是以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组。他们在1986年出版“ParallelDistributedPro
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2023-08-16 18:03:29
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BP神经网络——Error back PropagtionBP网络属于多层前向神经网络，BP网络是前向神经网络的核心部分，也是整个人工神经网络体系的精华，解决非线性问题**广泛应用在分类识别，逼近，回归，压缩等领域。**matlab只是一个计算工具，我们学习需要掌握其关键的原理。BP神经网络的结构BP神经网络一般是多层的网络，与之相关的另一个概念是多层感知器（MLP)。也就是说BP神经网络具有多个
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2023-09-19 21:38:07
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文章目录一、卷积神经网络简介（一）什么是卷积神经网络（二）卷积神经网络的结构（三）为何要用卷积神经网络二、PyTorch框架简介（一）环境搭建（二）一些基本概念和应用三、应用示例（一）项目目标（二）准备样本（三）构造卷积神经网络（四）训练并保存网络（五）加载并使用网络 PyTorch框架使得构造和训练神经网络方便了许多，为简述其用法，同时也为说明卷积神经网络的原理，本文举例说明如何基于PyTo
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2023-10-16 00:15:46
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文章目录1、2层前馈神经网络模型(1) 单个样本(2) 多个样本时的矩阵表示2、2层前馈NN的误差反向传播（BP）算法(1) 单个样本(2) 多个样本时的矩阵表示3、BP多层前馈网络 本文主要参考文献如下： 1、吴恩达《深度学习》视频。 2、周志华. 《机器学习》3.2.清华大学出版社。 3、陈明等，《MATLAB神经网络原理与实例精解》，清华大学出版社。 这部分强烈推荐吴恩达的《深度学
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2023-07-29 11:27:24
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本网络采用含有一个隐含层的BP神经网络，隐含层后面接一个sigmoid函数，输出层后面也接一个sigmoid函数。下面贴出代码进行分享。首先这个网络是最最传统的BP网络，同时batch_size为1，这段代码后面会贴一段改进后的代码，可以设置batch_size。#coding=utf-8
import numpy as np
import os
from tensorflow.examples.
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2023-10-17 18:28:11
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作者 | MrZhaoyx工作中需要预测一个过程的时间，就想到了使用BP神经网络来进行预测。简介BP神经网络(Back Propagation Neural Network)是一种基于BP算法的人工神经网络，其使用BP算法进行权值与阈值的调整。在20世纪80年代，几位不同的学者分别开发出了用于训练多层感知机的反向传播算法，David Rumelhart和James
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2023-07-04 17:31:28
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BP神经网络前面我们所讲的几节都是线性神经网络，都无法解决线性不可分的问题，今天我们就来学习非常非常经典的非线性多层前向网络——误差反向传播网络（BP——Error Back Propagtion）。BP神经网络和前面所说的线性神经网络有什么区别呢？1.隐含层可以不唯一，这就大大提高了非线性能力。 2.隐含层节点不唯一，也就是一层可以有多节点连接。 3.隐含层的传输函数为sigmoid函数，而
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2023-09-19 22:44:52
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个人理解BP神经网络属于人工智能范畴，在我看来它更多的是一个用于预测的工具，尽管它的用处还不仅于此。在数学建模上，很多时候，题目提供了很多历史数据，我经常用这些历史数据，用BP神经网络训练它，利用训练好的BP神经网络，来预测接下来的未知的值。BP神经网络关于该神经网络的繁多的理论这里就不去深究了，百度一查一大把，一堆的理论反正我是看不下去的，所以这里只是讲如何把BP神经网络当成一个工具来用，当然一
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2023-08-16 17:58:45
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