對目標識別的一些算法的-文庫吧在線文庫
【正文】 些算法的 學(xué)習(xí)與思考 對 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詳細介紹 對蛇模型的簡要介紹 對一個目標跟蹤視頻的思考 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模擬人思維的第二種方式。 假設(shè)輸入一次“ 3”，誤差減小 1 那么 第 二 次輸入 輸出為 3 第 三 次輸入 輸出為 2 第 四 次輸入 輸出為 1 達到目標，不再輸入。但國內(nèi)對其研究比較少。 不斷進行遠近、旋轉(zhuǎn)變化的過程可能是讓系統(tǒng) 不斷學(xué)習(xí) 新的圖像的過程。 06:07:0406:07:0406:07Tuesday, February 7, 2023 ? 1乍見翻疑夢，相悲各問年。 06:07:0406:07:0406:072/7/2023 6:07:04 AM ? 1成功就是日復(fù)一日那一點點小小努力的積累。 上午 6時 7分 4秒 上午 6時 7分 06:07: ? 楊柳散和風，青山澹吾慮。 2023年 2月 上午 6時 7分 :07February 7, 2023 ? 1業(yè)余生活要有意義，不要越軌。 06:07:0406:07:0406:07Tuesday, February 7, 2023 ? 1知人者智，自知者明。 2023年 2月 7日星期二 上午 6時 7分 4秒 06:07: ? 1楚塞三湘接，荊門九派通。 2023年 2月 上午 6時 7分 :07February 7, 2023 ? 1行動出成果，工作出財富。 ? 靜夜四無鄰，荒居舊業(yè)貧。 （ 3）無法收斂到輪廓的深度凹陷部分。重復(fù)這一過程，將產(chǎn)生一系列權(quán)重向量 ??（ ）+1kj kjkj= E??? ? ????（ ） （ ）?為學(xué)習(xí)速率參數(shù) 直接引用梯度下降法的結(jié)論： ji j i= z? ? ??公式意義：權(quán)值改變量為 時， E減小的最快 ji??通過前向傳播確定每層的 和誤差 E jaE改變各層 ?各層 改變各層 ??使 E減小 學(xué)習(xí)完成 學(xué)習(xí)完成后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能做什么？ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在目標識別中做分類器 顏色 紋理 形狀 2 1 3 1 假如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí) 100次后 第 101次輸入 ： 是 人臉 4 5 6
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