卷积神经网络是看matlab 的一个toolbox入的门: https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox 还有一篇原理推导文献,全是公式: http://cogprints.org/5869/1/cnn_tutorial.pdf 贴上之前做的ppt 然后是帮助理解卷积网络的一张图,太赞!!! 初学神经网络,觉得还有很多可以深入,像递归卷积网络,深度信念(DNN),迁移学习等等,希望能有志同者一起讨论,互相进步!

import tensorflow as tf#取数据,目的是辨别数字from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data'''手动添加数据集:先把4个数据包放进当前目录的文件夹里面'''MNIST_data_folder="C:\\Users\\悟悔\\MNIST_data"#路径mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)de

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar

对于一个二维信号,比如灰度图像,灰度值的范围是0-255,因此只要根据像素灰度值(0-255)出现的概率,就可以计算出信息熵.    但是,对于一个一维信号,比如说心电信号,数据值的范围并不是确定的,不会是(0-255)这么确定,如果进行域值变换,使其转换到一个整数范围的话,就会丢失数据,请高手指点,怎么计算. 比如数字信号是x(n),n=1~N(1)先用Hist函数对x(n)的赋值范围进行分块,比如赋值范围在0~10的对应第      一块,10~20的第二块,以此类推.这之前需要对x(n)做

# 手写数字识别 ----卷积神经网络模型 import os import tensorflow as tf #部分注释来源于 # http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6052541.html from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) '''获取程序集'''

转:https://blog.csdn.net/cqfdcw/article/details/84995904 小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取   (Matlab 程序详解) -----暨 小波包分解后解决频率大小分布重新排列问题 本人当前对小波理解不是很深入,通过翻阅网络他人博客,进行汇总总结,重新调试Matlab代码,实现对小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取,供大家参考,后续将继续更新! 本人在分析信号的过程中发现,按照网上所述的小波包分解方法理解

人工智能分为强人工,弱人工. 弱人工智能就包括我们常用的语音识别,图像识别等,或者为了某一个固定目标实现的人工算法,如:下围棋,游戏的AI,聊天机器人,阿尔法狗等. 强人工智能目前只是一个幻想,就是自主意识,具有自我成长.创造力的AI.如妇联2里的奥创,各种电影都有这个概念了. 我希望不久的将来能目睹这一奇迹. 不积跬步无以至千里. 先从基础讲起. 目前比较先进的算法理论据我所知应该分成3大类 1,神经网络 2,遗传算法 3,隐马尔柯夫链 这篇的主题是神经网路,其他两种我以后可能会写出来(可能!

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.

1.LeNet-5模型简介 LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授于 1998 年在论文 Gradient-based learning applied to document         recognitionr [1] 中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络.在 MNIST 数据集上, LeNet-5 模型可以达到大约 99.2%的正确率. 2.LeNet-5模型结构 LeNet-5 模型总共有 7 层 ,下图展示了 LeNet-5 模型的架构 . 下面总结

处理多演示样例学习(MIL)特征(matlab) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/27206325 多演示样例学习(MIL)的特征(features)包括, "演示样例编号+视频编号+标签+特征"的形式; 须要组成多演示样例学习特定包的形式, 每个元胞是一个多演示样例包, 后面一位是标签, 即"特征包+标签"的形式; 代码: %author @ C.L.Wang %time @ 20

首先看一下卷积神经网络模型,如下图: 卷积神经网络(CNN)由输入层.卷积层.激活函数.池化层.全连接层组成,即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC池化层:为了减少运算量和数据维度而设置的一种层. 代码如下: n_input = 784 # 28*28的灰度图 n_output = 10 # 完成一个10分类的操作 weights = { #'权重参数': tf.Variable(tf.高期([feature的H, feature的W, 当前feature连接的输入的深度, 最终想得到

这里我们会用 Python 实现三个简单的卷积神经网络模型:LeNet .AlexNet .VGGNet,首先我们需要了解三大基础数据集:MNIST 数据集.Cifar 数据集和 ImageNet 数据集 三大基础数据集 MNIST 数据集 MNIST数据集是用作手写体识别的数据集.MNIST 数据集包含 60000 张训练图片,10000 张测试图片.其中每一张图片都是 0~9 中的一个数字.图片尺寸为 28×28.由于数据集中数据相对比较简单,人工标注错误率仅为 0.2%. Cifar 数据

转载和参考以下几个链接:https://www.cnblogs.com/itmorn/p/11177439.html; https://blog.csdn.net/jack__linux/article/details/91357456?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2~aggregatepage~first_rank_v2~rank_aggregation-2-91357456.pc_agg_rank

19:44:23 1 http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/CRF/crf.html matlab程序包: 该条件随机场程序(CRF)是针对语句进行标注,matlab实现,部分程序由C语言实现并在matlab上进行编译.该程序包中实现了线性链结构的条件随机场(chain structured CRF),包括解码采用维特比(Viterbi)算法,推理采用前向-后向算法,采样采用前向过滤-后向采样算法,参数估计采用拟牛顿方法. 2 http://www.cs.

图像卷积.相关以及在MATLAB中的操作 2016年7月11日 20:34:35, By ChrisZZ 区分卷积和相关 图像处理中常常需要用一个滤波器做空间滤波操作.空间滤波操作有时候也被叫做卷积滤波,或者干脆叫卷积(离散的卷积,不是微积分里连续的卷积):滤波器也有很多名字:卷积模版.卷积核.掩模.窗口等. 空间滤波可以分为线性滤波和非线性滤波.非线性滤波常见的有中值滤波.最大值滤波等,相当于自定义一个函数,在数学上由于不满足线性变换因此叫做非线性滤波.这里不细研究它. 线性滤波则通常是:将模

3.8  MATLAB程序的调试和优化 在MATLAB的程序调试过程中,不仅要求程序能够满足设计者的设计需求,而且还要求程序调试能够优化程序的性能,这样使得程序调试有时比程序设计更为复杂.MATLAB提供了强大的程序调试功能,合理的运用MATLAB提供的程序调试工具尤其重要.本节从MATLAB程序调试的方法和过程开始介绍,先让用户懂得合理运用MATLAB的程序调试功能,再总结MATLAB程序优化的方法,从而达到实现提高程序性能的目的. 3.8.1  MATLAB程序调试方法和过程(1) MATL

C/C++程序通过动态链接库调用MATLAB程序 1 MATLAB编译器设置 需要设定对应的C++编译器才能编译.m文件生成可供C++调用的库文件. 在MATLAB命令行输入:mex –setup:然后继续输入:mbuild –setup,选择已安装的VC编译器. 2 将MATLAB程序编译成C/C++动态链接库 假设存在一个myfit.m的文件需要编译成库文件: function c = myfit(x, y, n) c=polyfit(x,y,n); end 2.1 将MATLAB程序编译成

直接上代码,多的不再说了. %------------------非均匀B样条拟合MATLAB程序----------------- clear k=; x=load('data.txt'); [n,m]=size(x); %-----------弦长参数化-------------------------------------- u(k+n)=; :n- u(k+i+)=u(k+i)+sqrt((x(i+,)-x(i,))^+(x(i+,)-x(i,))^); end; L=u(n+k);

下面是解放军信息project大学一个老师编的matlab程序,请尊重原作者劳动,引用时请注明出处. 我经过改动添加了凝视,已经执行过,无误, function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q) %%------------------------------------------------------------------------- %% 主

现代控制理论习题解答与Matlab程序示例 现代控制理论 第三版 课后习题参考解答: http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9544934 下面给出部分书后习题的Matlab方法求解: 第一章 状态空间表达式 1 传递函数转为状态空间表达式和约旦标准型 num=[10,-10]; den=[1,4,3,0]; w=tf(num,den); se=ss(w) [T,J]=jordan(A) 对应习题1-6 2 状态空间表达式转为传递函数 A=[0,1

MATLAB程序:用FCM分割脑图像 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 脑图像基础知识请看:脑图像:FCM算法介绍请看:聚类——FCM:数据来源:BrainWeb: Simulated Brain Database,只选取脑图像中的0.1.2.3类,其余类别设为0.本文用到的数据:Simulated Brain Database 1. MATLAB程序 FCM_image_main.m function [accuracy,iter_F