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搜索关键字:ecg qrs检测 bp神经网络 身份识    ( 310个结果
NO.1:自学tensorflow之路------神经网络背景知识
引言 从本周,我将开始tensorflow的学习。手头只有一本《tensorflow:实战Google深度学习框架》,而这本书又讲的非常粗浅。tensorflow中文社区中的翻译的谷歌官方教程十分详细,是自学tensorflow的好帮手,当然如果是英文熟手可以直接看谷歌官方给出的原版教程(博主英语是 ...
分类:其他好文   时间:2018-03-07 21:52:47    阅读次数:192
5 数据库的安全性
一、DBA:数据库管理员,最高权限拥有者 第一层:数据库系统运行的安全:硬件,环境,灾害,设计等方面 第二层:数据库系统的信息安全:法律层面,用户身份识别,用户存取权限控制,数据存取权限,访问方式,审计跟踪,数据加密 二、基本安全机制 1.用户认证:口令认证:用户账户和口令是口令认证的核心 强身份认 ...
分类:数据库   时间:2018-03-06 13:47:29    阅读次数:294
BP神经网络
一、前向传播 w 权重 b 偏差 a 输入 一般地,我们可以把前向传播过程表示: 2. 损失函数和代价函数 损失函数主要指的是对于单个样本的损失或误差; 代价函数表示多样本同时输入模型的时候总体的误差——每个样本误差的和然后取平均值。 3. 反向传播 反向传播的基本思想 就是通过计算输出层与期望值之 ...
分类:其他好文   时间:2018-03-06 10:52:21    阅读次数:182
BP神经网络
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 1. 神经元 神经元是神经网络的最基本单元。首先,我们先复习一下在生物学中什么是神经元。 神经元大致可以分为树突、突触、细胞体 ...
分类:其他好文   时间:2018-03-05 13:44:45    阅读次数:342
GA:GA优化BP神经网络的初始权值、阈值,从而增强BP神经网络的鲁棒性—Jason niu
global p global t global R % 输入神经元个数,此处是6个 global S1 % 隐层神经元个数,此处是10个 global S2 % 输出神经元个数,此处是4个 global S % 连接权值个数+阈值个数即(6*10+10*4)+(10+4) S1 = 10; p =... ...
分类:其他好文   时间:2018-02-25 19:23:01    阅读次数:196
北京君正集成电路的Newton平台--穿戴式
Newton1开发平台 ? 很适合可穿戴设备的超小尺寸 ? 高性能1.0GHz处理器,支持各类操作系统和丰富应用 ? 超低功耗可延长工作时间2倍于业界的同类设备? 集成Wi-Fi, bluetooth 4.0, NFC, MEMS和ECG传感器 ? 支持Android 4.3及以上系统。全然开源的开 ...
分类:其他好文   时间:2018-02-12 15:12:41    阅读次数:243
神经网络理论
神经网络 神经网络主要分为两种,BP神经网络,RBF神经网络 BP神经网络 BP神经网络的认识 BP神经网络的认识 其实,BP神经网络就像我们生物学中的环境系统里面的生态稳定,正反馈,负反馈。看BP神经网络的名字就知道,的确这样。(Back Propagation) BP(Back Propagat ...
分类:其他好文   时间:2018-02-04 21:01:48    阅读次数:314
人脸识别 介绍
人脸识别 人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别 人脸识别流程人脸识别技术流程主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测 ...
分类:其他好文   时间:2018-01-24 19:52:20    阅读次数:224
详细BP神经网络预测算法及实现过程实例
1.具体应用实例。根据表2,预测序号15的跳高成绩。 表2 国内男子跳高运动员各项素质指标 序号 跳高成绩() 30行进跑(s) 立定三级跳远() 助跑摸高() 助跑4—6步跳高() 负重深蹲杠铃() 杠铃半蹲系数 100 (s) 抓举 () 1 2.24 3.2 9.6 3.45 2.15 140 ...
分类:编程语言   时间:2017-12-22 15:53:24    阅读次数:493
如何用Python实现常见机器学习算法-3
三、BP神经网络 1、神经网络模型 首先介绍三层神经网络,如下图 输入层(input layer)有三个units(为补上的bias,通常设为1) 表示第j层的第i个激励,也称为单元unit 为第j层到第j+1层映射的权重矩阵,就是每条边的权重 所以可以得到: 隐含层: 输出层: 其中,S型函数,也 ...
分类:编程语言   时间:2017-12-17 15:02:02    阅读次数:246
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