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神经网络原理与实例精解,神经网络案例讲解范文

news 来源：原创 2024/4/26 7:30:56

神经网络算法实例说明有哪些？

在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。

纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

matlab神经网络43个案例分析第十七章基于SVM的信息粒化运行问题

代码你修改过吗，没有修改过、用的又是原版的SVMLIM工具箱的话，运行应该是无错的，因为所有的案例代码都经过校正好文案。

维数不一致，可能是指low_predict 和Low'的维度不一致，或者是error矩阵的维数设置错了。

SVM的主要思想可以概括为两点：⑴它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能。

matlab神经网络30个案例分析适合初学者吗

嗯，挺不错的，不过现在已经有《matlab神经网络43个案例分析》了，是30个案例的升级版。

它是matkabsky论坛出版的，还有个matlab中文论坛出版的，《MATLAB神经网络原理与实例精解（附光盘）》也是挺不错的。。这两本里面都有比较多的干货。

另外《神经网络之家》网，nnetinfo也推荐你去看看，上面也有些视频可以下载。

《matlab神经网络30个案例分析》第13章的SVM参数优化用的是什么方法? 代码如下

Hopfield神经网络用python实现讲解？

神经网络结构具有以下三个特点：神经元之间全连接，并且为单层神经网络。每个神经元既是输入又是输出，导致得到的权重矩阵相对称，故可节约计算量。

在输入的激励下，其输出会产生不断的状态变化，这个反馈过程会一直反复进行。

假如Hopfield神经网络是一个收敛的稳定网络，则这个反馈与迭代的计算过程所产生的变化越来越小，一旦达到了稳定的平衡状态，Hopfield网络就会输出一个稳定的恒值。

Hopfield网络可以储存一组平衡点，使得当给定网络一组初始状态时，网络通过自行运行而最终收敛于这个设计的平衡点上。

当然，根据热力学上，平衡状态分为stable state和metastable state, 这两种状态在网络的收敛过程中都是非常可能的。为递归型网络，t时刻的状态与t-1时刻的输出状态有关。

之后的神经元更新过程也采用的是异步更新法(Asynchronous)。Hopfield神经网络用python实现。

在看了案例二中的BP神经网络训练及预测代码后，我开始不明白BP神经网络究竟能做什么了。。。程序最后得到

网络的训练过程与使用过程了两码事。

比如BP应用在分类，网络的训练是指的给你一些样本，同时告诉你这些样本属于哪一类，然后代入网络训练，使得这个网络具备一定的分类能力，训练完成以后再拿一个未知类别的数据通过网络进行分类。

这里的训练过程就是先伪随机生成权值，然后把样本输入进去算出每一层的输出，并最终算出来预测输出（输出层的输出），这是正向学习过程；最后通过某种训练算法（最基本的是感知器算法）使得代价（预测输出与实际输出的某范数）函数关于权重最小，这个就是反向传播过程。

您所说的那种不需要预先知道样本类别的网络属于无监督类型的网络，比如自组织竞争神经网络。

1.如何用MATLAB神经网络工具箱创建BP神经网络模型？具体有哪些步骤？请高手举实例详细解释下？ 2.如何把输

%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)。