基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別(附代碼)(編輯修改稿)
2025-07-20 21:38 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 m=4。 %網(wǎng)絡(luò)輸出維度%%inputp=[]。t=[]。pnew=[]。for i=1:55 if(mod(i,11)=7amp。amp。mod(i,11)0) p=[p。feature(i,:)]。 else pnew=[pnew。feature(i,:)]。 endendp=p39。pnew=pnew39。%%outputs1=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ]。s2=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ]。s3=[0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ]。s4=[1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 ]。t=[s1。s2。s3。s4]。size(t) %%4*35 輸出size(p) %%40*35 輸入[SamIn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t)。 %原始樣本對（輸入和輸出）初始化rand(39。state39。,sum(100*clock)) %依據(jù)系統(tǒng)時鐘種子產(chǎn)生隨機數(shù)SamOut=tn。TestSamIn=SamIn。 %這里取輸入樣本與測試樣本相同因為樣本容量偏少TestSamOut=SamOut。 %也取輸出樣本與測試樣本相同MaxEpochs=50000。 %最多訓(xùn)練次數(shù)為50000lr=。 %E0=*10^(3)。 %*10^(3)W1=*rand(HiddenUnitNum,InDim)。 %初始化輸入層與隱含層之間的權(quán)值B1=*rand(HiddenUnitNum,1)。 %初始化輸入層與隱含層之間的閾值W2=*rand(OutDim,HiddenUnitNum)。 %初始化輸出層與隱含層之間的權(quán)值B2=*rand(OutDim,1)。 %初始化輸出層與隱含層之間的閾值ErrHistory=[]。 %給中間變量預(yù)先占據(jù)內(nèi)存for i=1:MaxEpochs % HiddenOut=logsig(W1*SamIn+repmat(B1,1,SamNu
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