训练样本是用来训练学习机的,测试样本是学习机要识别的对象。
比如你想让一台电脑能识别茶杯,首先你要准备一个茶杯(训练样本),然后把茶杯给计算机看(数据输入),并告诉电脑说这样的东东是茶杯(期望输出),电脑看到茶杯后它认为是花盆,但看到你的期望是茶杯,他就不停训练自己这个是茶杯不是花盆,直到电脑他自己认为茶杯是茶杯后结束(这个过程叫学习),然后你把另一只茶杯(测试样本)放在电脑面前,并问他这是什么东东,电脑通过运算后告诉你是茶杯(这个过程叫识别)。
神经网络的原理是输入层的数据经过多个神经元后的输出值尽量接近给出的期望值,如果输出值与期望值误差大,则反复修改神经元的权,直到输出值与期望值的误差在可接受范围。
谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创
步骤基本上是这样的,但你需要自己根据数据来设置相应的参数close all ;clear ;echo on ;clc ;% NEWFF——生成一个新的前向神经网络% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练% SIM——对 BP 神经网络进行仿真pause% 敲任意键开始clc% 定义训练样本% P 为输入矢量p=[ ];% T 为目标矢量t= [];%训练样本的归一化for i=1:(训练样本的指标数)P(i,:)=(p(i,:)-min(p(i,:)))/(max(p(i,:))-min(p(i,:)));endpauseclc% 创建一个新的前向神经网络net=newff(minmax(P),[15,2],{'tansig','purelin'},'traingda'); %这些参数要自己设置% 当前输入层权值和阈值{1,1};inputbias=net.b{1} ;% 当前网络层权值和阈值{2,1} ;layerbias=net.b{2} ;pauseclc% 设置训练参数 也要自己设置 = 50; = 0.05; = 0.9; % 附加动量因子net.trainParam.epochs =5000; = 1e-4;pauseclc% 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络[net,tr]=train(net,P,t);pauseclc% 对 BP 网络进行仿真p_test=[];for i=1:6P_test(i,:)=(p_test(i,:)-min(p_test(i,:)))/(max(p_test(i,:))-min(p_test(i,:)));endt_test=[];A = sim(net,P_test)% 计算仿真误差E = t - Aerror=mse(E)pauseclcecho off%反归一化for i=1:2predict(i,:)=A(i,:)*(max(t(i,:))-min(t(i,:)))+ min(t(i,:));endpredict %即仿真结果pause好文案。
%人脸识别模型,脸部模型自己找吧。
function mytest()clc;images=[ ]; M_train=3;%表示人脸N_train=5;%表示方向 sample=[]; pixel_value=[];sample_number=0; for j=1:N_train for i=1:M_train str=strcat('Images\',num2str(i),'_',num2str(j),'.bmp'); %读取图像,连接字符串形成图像的文件名。
img= imread(str); [rows cols]= size(img);%获得图像的行和列值。
img_edge=edge(img,'Sobel');%由于在分割图片中我们可以看到这个人脸的眼睛部分也就是位于分割后的第二行中,位置变化比较大,而且眼睛边缘检测效果很好 sub_rows=floor(rows/6);%最接近的最小整数,分成6行 sub_cols=floor(cols/8);%最接近的最小整数,分成8列 sample_num=M_train*N_train;%前5个是第一幅人脸的5个角度 sample_number=sample_number+1; for subblock_i=1:8 %因为这还在i,j的循环中,所以不可以用i block_num=subblock_i; pixel_value(sample_number,block_num)=0; for ii=sub_rows:(2*sub_rows) for jj=(subblock_i-1)*sub_cols+1:subblock_i*sub_cols pixel_value(sample_number,block_num)=pixel_value(sample_number,block_num)+img_edge(ii,jj); end end end end end %将特征值转换为小于1的值 max_pixel_value=max(pixel_value); max_pixel_value_1=max(max_pixel_value); for i=1:3 mid_value=10^i; if(((max_pixel_value_1/mid_value)>1)&&((max_pixel_value_1/mid_value)。
神经网络可以指向两种,一个是生物神经网络,一个是人工神经网络。生物神经网络:一般指生物的大脑神经元,细胞,触点等组成的网络,用于产生生物的意识,帮助生物进行思考和行动。
人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。人工神经网络:是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。
在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。
BP网的工作原理是我们拿一批训练数据(输入样本和期望输出)训练出一个学习到这些样本特征的神经网络,你可以理解为是具有那些权值的神经网络,然后我们拿新的样本过来,若你需要的是去检测这个神经网络,那么要给的新样本必须没包含在训练样本中,而且也必须有输入和期望输出。
已经学习好的神经网络(即已经训练好的网络)你给它新的输入,它运行之后给你的输出,就是你的预测。
A是输出结果矩阵。E=T-A;这一句是计算输出与实际的误差。输入、输出不是直接的数学表达式关系,是一个非线性系统,通过训练得到的。
BP(Back Propagation)神经网络是年由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,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。