TensorFlow实战——卷积神经网络与图像识别经典的图像识别数据集在图像识别领域里，经典数据集包括MNIST数据集、Cifar数据集和ImageNet数据集。 在处理上述这些数据集时，全连接神经网络往往无法很好的处理图像数据。因为使用全连接神经网络处理图像的最大问题在于全连接层的参数太多。参数增多除了导致计算速度减慢，还很容易导致过拟合问题。  于是，卷积神经网络CNN应运而来。卷积神
TensorFlow实战——卷积神经网络与图像识别经典的图像识别数据集在图像识别领域里，经典数据集包括MNIST数据集、Cifar数据集和ImageNet数据集。 在处理上述这些数据集时，全连接神经网络往往无法很好的处理图像数据。因为使用全连接神经网络处理图像的最大问题在于全连接层的参数太多。参数增多除了导致计算速度减慢，还很容易导致过拟合问题。  于是，卷积神经网络CNN应运而来。卷积神
python卷积神经网络识别物体介绍函数卷积：tf.nn.conv2d(...)池化函数：数据集实现导入数据预处理建立模型训练可视化评估，预测代码 介绍模型：函数卷积：tf.nn.conv2d(…)参数： input：输入，4维（[batch,in_height,in_width,in_channels]），类型float32或float64。 filter：卷积核，（[filter_heigh
基于卷积神经网络的手写汉字识别[matlab版本][可识别509类汉字]####一、 数据集的获取 数据集的获取来自模式识别国家重点实验室共享,这个不解释直接上网址http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/download/feature_data/HWDB1.1trn_gnt.zip 此外还有一些别的数据集,一起列出来,留着以后用行为分析数据库三维人脸数据库中文语言资
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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什么是卷积神经网络卷积神经网络（ConvNets 或者 CNNs）属于神经网络的范畴，在图像识别和分类领域具有高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通信号，从而为机器人和自动驾驶汽车提供视力。在上图中，卷积神经网络可以识别场景，也可以提供相关的标签，比如“桥梁”、“火车”和“网球”；而下图展示了卷积神经网络可以用来识别日常物体、人和动物。最近，卷积神经网络也在一些自然语言处理任务（比如
实验3 基于神经网络的模式识别实验一、实验目的：理解BP神经网络和卷积神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。通过构建BP神经网络和卷积神经网络模式识别实例，熟悉前馈神经网络的原理、结构和工作过程。二、实验原理BP学习算法是通过反向学习过程使误差最小，其算法过程从输出节点开始，反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正。BP网络不
文章目录循环神经网络循环神经网络中的激活函数循环神经网络中能否使用ReLU作为激活函数循环神经网络的梯度消失问题循环神经网络为什么会出现梯度消失或梯度爆炸？有哪些改进方案LSTMLSTM是如何实现长短期记忆功能的?LSTM里各模块分别使用什么激活函数，可以使用别的激活函数吗？门控循环单元GRUSeq2Seq什么是Seq2Seq模型？Seq2Seq模型有哪些优点？注意力机制Seq2Seq模型引入注
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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参考文章：卫星定位系统在室内环境或高层建筑密集地区无法检测到卫星信号，无法满足人们对于定位精度的要求。Wi-Fi通信模块在移动终端上的广泛应用，使得WIFI无线定位转变成一种低成本和已于实现的技术。GET THE CODEGET THE DATASET1. 数据预处理数据集信息trainingData2.csv 结构WAP001~ WAP520无线应用协议LONGITUDE经度LATITUDE纬度
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2023-08-08 07:45:47
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粒子群优化人工神经网络的RFID 室内定位算法作者：陈珊珊，史志才，吴 飞，张玉金，陈计伟文章提出了一种基于粒子群优化( PSO) 的人工神经网络( ANN) 方法。采用 PSO 优化 ANN 的权值与阈值，避免了传统 ANN 预测结果易陷入局部最优的缺点，并建立了标签信号强度值与位置坐标的关系。RFID 室内定位算法分析一般阅读器获取定位标签的信号强度随着传播距离的增加而减弱，其中信号强度值和传
循环神经网络(RNN)，长期和短期记忆(LSTM)，这些红色和紫色的神经网络——，是时候放弃它们了！ LSTM和RNN是在20世纪80年代和90年代发明的，并在2014年复活。在接下来的几年里，他们成为解决序列学习和序列转换的方法(seq2seq)，这也使语音到文本的识别和Siri，Cortana，谷歌语音助手，Alexa的能力得到惊人的提高。 此外，不要忘记人工智能机器翻译，包括将文档翻
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2023-07-09 07:23:17
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1. 目标定位和特征点检测图片检测问题：分类问题：判断图中是否为汽车；目标定位：判断是否为汽车，并确定具体位置；目标检测：检测不同物体并定位。目标分类和定位：对于目标定位问题，我们卷积神经网络模型结构可能如下： 输出：包含图片中存在的对象及定位框行人， or ；汽车， or ；摩托车， or ；图片背景， or ；定位框： 、、、其中， 表示汽车中点， 分别表示定位框的高和宽。以图片左上角为，
论文：IRMCL: Implicit Representation-based Online Global Localization论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.03113.pdf代码：https://github.com/PRBonn/ir-mcl作者单位：德国波恩大学摘要确定移动机器人的状态是机器人导航系统中重要的组成部分。在本文中，我们提出了一种使用2D激光
实验原理BP算法由数据流的前向计算(正向传播)和误差信号的反向传播两个过程构成. 正向传播时,传播方向为输入层→隐层→输出层,每层神经元的状态只影响下一层神经元. 若在输出层得不到期望的输出,则转向误差信号的反向传播流程. 通过这两个过程的交替进行,在权向量空间执行误差函数梯度下降策略,动态迭代搜索一组权向量,使网络误差函数达到最小值,从而完成信息提取和记忆过程.实验目的通过学习BP神经网络技术，
YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。现在YOLO已经发展到v3版本，不过新版本也是在原有版本基础上不断改进演化的，所以本文先分析YOLO v1版本。输入一张图片，要求输出其中所包含的对象，以及每个对象的位置（包含该对象的矩形框）。
对象识别和定位，可以看成两个任务：
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2023-08-24 17:20:18
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目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献??4 Matlab代码?1 概述字符识别长期以来都是采用传统的识别方法, 对印刷体字符的识别率一般只是稳定在96%左右, 未能进一步提高, 而对手写体字符的识别, 其研究还处于探索阶段, 其识别率还相当低, 因此, 为了提高识别率, 就必须寻求新的方法和途径。20世纪80年代中期, 人们已经开始
6 人工神经网络汉字识别系统6.1 电脑能“变成”人脑吗计算机能够识字，也能够识别话音，辨别气味，实现某种通常与人类智能有关的功能。但是严格地说，现代的计算机并没有智能，只不过运算速度很高，能够执行人们事先精心编制的程序，完成规定的任务而已。也就是说，现代计算机的性能还不理想，抗干扰能力还较差，不能很好适应工作环境的变化，不像人脑那样能随机应变，去伪存真，去粗存精，具有高超的分析问题和解决问题的能
本文是对陈耀丹、王连明的基于卷积神经网络的人脸识别方法的理解。 摘要：实现了一种基于卷积神经网络的人脸识别方法，该网络由两个卷积层，两个池化层、一个全连接层和一个softmax回归层组成，它能自动提取人脸特征并进行分类，网络通过批量梯度下降法训练特征提取器和分类器，各隐层应用“dropout”方法解决了过拟合问题，应用于ORL和AR人脸数据库的人脸识别率分别达到99.50%和99.62%，识别单
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2023-08-04 23:27:16
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摘要：在人脸识别技术不断发展的今天，人们已经不局限于能够识别出人脸，更主要的侧重于人脸识别的准确性和高效性。人脸识别主要分成3个步骤人脸检测、特征提取、识别分类，其中识别分类的方法决定了是否能够正确识别出人脸。BP神经网络具有正向传播和反向传播的特性，从而保证了分类的准确性，所以本文中笔者主要研究如何在MATLAB中把BP神经网络应用在人脸的识别分类上。关键词：人工神经元网络；BP神经网络；mat
