人工神经网络算法原理和应用

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神

总体上来讲,神经网络的算法是比较复杂的,后面有非常精妙的数学原理,而且对这些数学方法,还需要证明其具有收敛性,所以很多神经网络的书籍,绝大部分都是一些数学模型介绍.推导和证明,对于非数学专业的我们来说,感沉像看天书一样.其实神经网络的精髓是将现实中的问题进行抽象,建立适合神经网络表示的模型,然后应用神经网络进行处理,不断调整优化网络结构和参数,直到最终达到满意的效果.所以成功应用神经网络,不需要太过高深的数学基础.但是如果可以适当掌握神经网络背后的数学原理,对于我们理解参数的含义,选择合适的网络

学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式.在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式.在机器学习领域,有几种主要的学习方式.将算法按照学习方式分类是一个不错的想法,这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果. 监督式学习: 在监督式学习下,输入数据被称为"训练数据",每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中"垃圾邮件""非垃圾邮件",对手写数字识别中的&

前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结,前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍,我为了展示方便,特地的整理了一个目录提纲篇:大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法总结连载,有兴趣的童鞋可以点击查阅,在开始Microsoft 神经网络分析算法之前,本篇我们先将神经网络分析算法做一个简单介绍,此算法由于其本身的复杂性,所以我打算在开始之前先将算法原理做一个简单的总结,因为本身该算法就隶属于高等数学的研究范畴,我们对算法的推断和验证过程不做研究,只介绍该算法特点以及应用场景,且个人技术能力有

参考:http://blog.csdn.net/helloaya/article/details/4224425 人工神经网络算法是模拟人的神经网络的一种算法. 该算法像人一样,具有一定的学习能力.人工神经网络可以学会它所能表达的任何东西. 该算法在模拟人类抽象思维方面较传统的算法具有优势,如图像识别 (人脸识别,车牌识别), 声音识别方面已经有成熟的运用. 举个简单的例子可以说明人工神经网络和传统算法的差别所在 (等会也要实现): 假设要解决这个问题: 写一个程序, 判断 0, 1, 2, 3

人工神经网络 人工神经网络,是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型,它对大脑的生理研究成果为基础,其目的在于模拟大脑的某些机理与机制,实现一些特定的功能 1943年, 美国心里学家和数学家联合提出了形式神经元的数学模型MP模型,证明了单个神经元能执行逻辑功能,开创了人工神经网络研究的时代.1957年,计算机科学家用硬件完成了最早的神经网络模型,即感知器,并用来模拟生物的感知和学习能力.1969年, M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后,指出感知器不能解决高

感知器作为人工神经网络中最基本的单元,有多个输入和一个输出组成.虽然我们的目的是学习很多神经单元互连的网络,但是我们还是需要先对单个的神经单元进行研究. 感知器算法的主要流程: 首先得到n个输入,再将每个输入值加权,然后判断感知器输入的加权和最否达到某一阀值v,若达到,则通过sign函数输出1,否则输出-1. 为了统一表达式,我们将上面的阀值v设为-w0,新增变量x0=1,这样就可以使用w0x0+w1x1+w2x2+…+wnxn>0来代替上面的w1x1+w2x2+…+wnxn>v.于是有: 从

具体原理网址:http://wenku.baidu.com/link?url=zSDn1fRKXlfafc_tbofxw1mTaY0LgtH4GWHqs5rl8w2l5I4GF35PmiO43Cnz3YeFrrkGsXgnFmqoKGGaCrylnBgx4cZC3vymiRYvC4d3DF3 自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Map.也称Kohonen映射),简称为SMO网络,主要用于解决模式识别类的问题.SMO网络属于无监督学习算法,与之前的Kmeans算

一提到人工神经网络应当想到三个基础的知识点:一是神经元模型:二是神经网络结构:三是学习算法.神经网络的种类多种多样,但其分类依据逃不出上面上个基础知识点.所以在学习中如果能够仅仅把握住以上三个线索,就能触类旁通,拥有一个非常好的视角看待神经网络.今天就对这三个基础知识点进行总结,达到指导神经网络学习以及深化对神经网络的理解的目的. 一.神经元模型 人工神经网络是在现代神经生物学研究基础上提出的模拟生物过程 ,反映人脑某些特性的一种计算结构.它不是人脑神经系统的真实描写,而只是它的某种抽象.简化和