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BP网络模式识别
基于
bp
神经
网络
的数字
识别
的Matlab实现
答:
基于
BP
神经
网络
的数字识别主要内容•1.课题研究背景•2图像预处理•3
模式识别
•4识别效果•5总结1.课题研究背景近年来,人工神经网络技术取得了巨大的发展,它所具有的优势:固有的并行结构和并行处理、知识的分布存储、容错性、自适应性、模式识别能力,为手写体数字识别开辟了...
前馈神经
网络
、
BP
神经网络、卷积神经网络的区别与联系
答:
1、前馈神经网络:主要应用包括感知器网络、
BP网络
和RBF网络。2、BP神经网络:(1)函数逼近:用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数;(2)
模式识别
:用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来;(3)分类:把输入向量所定义的合适方式进行分类;(4)数据压缩:减少输出向量维数以便于...
BP
神经
网络
的原理的BP什么意思
答:
输出层输出
网络
训练的结果矢量,输出矢量的维数应根据具体的应用要求来设计,在设计时,应尽可能减少系统的规模,使系统的复杂性减少。如果网络用作
识别
器,则识别的类别神经元接近1,而其它神经元输出接近0。以上三层网络的相邻层之间的各神经元实现全连接,即下一层的每一个神经元与上一层的每个神经元...
什么是
BP
神经
网络
?
答:
BP
算法的基本思想是:学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成;正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层依次逐层处理,传向输出层,若输出层输出与期望不符,则将误差作为调整信号逐层反向回传,对神经元之间的连接权矩阵做出处理,使误差减小。经反复学习,最终使误差减小到可接受的范...
如何通过人工神经
网络
实现图像
识别
答:
尤其是基于误差反向传播(Error Back Propagation)算法的多层前馈网络(Multiple-Layer Feedforward Network)(简称
BP 网络
),可以以任意精度逼近任意的连续函数,所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。目标识别是模式识别领域的一项传统的课题,这是因为目标识别不是一个孤立的问题,而是模式识别领域中大多数课题...
BP
神经
网络
方法
答:
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、最活跃的方法之一。BP网络是多层前向网络的权值学习采用误差逆传播学习的一种算法(Error Back Propagation,简称BP)。在具体应用该网络时分为网络训练及网络工作两个阶段。在网络训练阶段,根据给定的训练模式,按照“模式的顺传播”→“误差...
求助用Matlab进行
BP网络
的
模式识别
答:
首先把你的数据写成输入,输出的形式。你有四个类别,所以可以用2个neuron来表示:0 0 0 1 1 0 1 1 这个应该会写吧?然后看以下教学视频:
bp
神经
网络
答:
BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络
能学习和存贮大量的输入-输出
模式
映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播...
bp
神经
网络
和卷积神经网络区别
答:
2、用途:
BP
神经
网络
具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构,能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数,而且可以精确实现任意有限训练样本集,因此常被应用于函数逼近、
模式识别
、分类和数据压缩等领域。卷积神经网络则具有表征学习能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类,因此在计算机视觉...
前馈神经
网络
、
BP
神经网络、卷积神经网络的区别与联系
答:
1、前馈神经网络:主要应用包括感知器网络、
BP网络
和RBF网络。2、BP神经网络:1)函数逼近:用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数;2)
模式识别
:用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来;3)分类:把输入向量所定义的合适方式进行分类;4)数据压缩:减少输出向量维数以便于传输或存储...
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