原文链接：http://tecdat.cn/?p=6585 本文介绍了用于涡轮桨距角控制的永磁同步发电机（PMSG）和高性能在线训练递归神经网络（RNN）的混合模糊滑模损失最小化控制的设计。反向传播学习算法用于调节RNN控制器。PMSG速度使用低于额定速度的最大功率点跟踪，其对应于低风速和高风速，并且可以从风中捕获最大能量。设计了具有积分运算切换面的滑模控制器，利用模糊推理机制估计不确定性的上界。简介 最近，风力发电系统作为清洁和安全的...
? 神经网络(Artificial Neural Network)：全称为人工神经网络（ANN），是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型。 ? 部分原理： 下面是单个神经元的数学模型： +1代表偏移值(偏置项, Bias Units)；X1,X2,X2代表初始特征；w0,w1,w2,w3代表权重(Weight)，即参数，是特征的缩放倍数；特征经过缩放和偏移后全部累加起来，此后还要经过一次激活运算然后再输出。最常见的激活函数是...
项目简介： 目标：识别全班61个人的人脸。 实现途径：卷积神经网络用全班采集的照片训练直接训练自己的模型（图片格式132*197，每人10张，8张加入训练集，1张validation，1张test） 调用keras.application中的base_model（xception、inception、resnet50、VGG16、VGG19）做特征提取，更换我们自己的全链接层。 把basemodel的顶层的卷积层和池化层放开+全链接层方法：用了第三种【不要放开太多层，否则提前用大量图片训练的模型就失...
头文件pch.h #ifndef PCH_H #define PCH_H #include <cmath> #include <iostream> #include <vector> #include <string.h> #include <ctime> #include <random>#endif //PCH_H主函数main.cpp //作者cclplus //初稿2018/05/01 //如果你认为有必要打赏我，我的支付宝号是707101557@qq.com #include "pch.h" using namespace std; const double pi = atan(1.0) * 4; //BP神经网络结构 struct BPNN {int sample_count;//样本数量int in...
效果展示这不是OCR,有些人可能会觉得这东西会和OCR一样,直接进行整个字的识别就行,然而并不是. OCR是2维像素矩阵的像素数据.而手写识别不一样,手写可以把用户写字的笔画时间顺序,抽象成一个维度.这样识别的就是3维的数据了.识别起来简单很多. 最近需要做一个中文手写识别算法.搜索了网上的一些前人作品,发现都是只讲了理论,不讲实际开发.于是打算自己开发一个,并记录开发过程. 由于代码量比较多,这里不会全部贴上来讲解,代码已经放...
Softmax Python实现 一 、不使用one-hot编码import numpy as npdef data_loss_softmax(scores, labels):num_examples = scores.shape[0]exp_scores = np.exp(scores)exp_scores_sum = np.sum(exp_scores, axis=1)correct_probs = exp_scores[range(num_examples), labels] / exp_scores_sumcorrect_probs = -np.log(correct_probs)data_loss = np.sum(correct_probs) / num_examplesreturn data_lossdata=np.array([[0.6,0.2,0.01]...
本文参考《Python神经网络编程》的相关章节 现在很火的一个机器学习数据集就是手写数字数据集（MNIST） 这个网站提供了两个CSV文件： 训练集：http://www.pjreddie.com/media/files/mnist_train.csv 测试集：http://www.pjreddie.com/media/files/mnist_test.csv 训练集有60000个标记样本，用于训练。测试集有10000个标记样本，用于测试 以下网站提供了两个较小的数据集，我们在调试程序的过程中可以使用他们： ...
在该 Lab 中，我们将实现梯度下降算法的基本函数，以便在小数据集中查找数据边界。 首先，我们将从一些函数开始，帮助我们绘制和可视化数据。import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd#Some helper functions for plotting and drawing linesdef plot_points(X, y):admitted = X[np.argwhere(y==1)]rejected = X[np.argwhere(y==0)]plt.scatter([s[0][0] for s in rejected], [s[0][1] for s in re...
神经网络在机器学习中有很大的应用，甚至涉及到方方面面。本文主要是简单介绍一下神经网络的基本理论概念和推算。同时也会介绍一下神经网络在数据分类方面的应用。首先，当我们建立一个回归和分类模型的时候，无论是用最小二乘法（OLS）还是最大似然值（MLE）都用来使得残差达到最小。因此我们在建立模型的时候，都会有一个loss function。而在神经网络里也不例外，也有个类似的loss function。对回归而言：对分类而言：然后同样方...
from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt import operatorclass BPNet(object):def __init__(self):# 网络参数self.eb = 0.01 # 误差容限self.eta = 0.1 # 学习率self.mc = 0.3 # 动量因子self.maxiter = 2000 # 最大迭代次数self.errlist = [] # 误差列表self.dataMat = 0 # 数据集self.classLabels = 0 # 分类集self.nSampNum = 0 # 样本集行数self.nSampDim = 0 # 样本维度self.nHidden = 4; # 隐含层神...
基于matlab实现简单的手写字母/数字/汉字程序（神经网络） 本篇博客主要参考了《模式识别与智能计算：MATLAB技术实现(第2版)》。如果想深入了解，我会在评论区贴出链接。 原理： 原理很简单，主要是对于输入的手写样本图片进行切分，切分成5X5的25个小cell。并且对每一个cell进行黑色像素量的计算，将25个cell的像素量以列向量的形式存入结构体的一个类的一列中，完成对一个样本图片的读取。对每种字母/数字/汉字的类读入5个训练的...
神经网络一，基于神经网络的多类别分类器1.1模型建立1.2前馈传播及多类别分类器的实现1.3代价函数二、神经网络反向传播2.1sigmoid函数梯度2.2随机初始化2.3反向传播算法2.4梯度检测 在上一次多类别分类器练习中，通过多类别逻辑回归算法实现了识别数字笔迹。 但是，逻辑回归算法不能得到一个更为复杂的假设函数，因为它仅仅只是一个线性分类，而神经网络能很好地实现这一点。 一，基于神经网络的多类别分类器 1.1模型建立 建立模型...
基于Coursera Course for Machine Learning,我正在尝试在python中实现神经网络的成本函数.有一个类似于这个的question – 有一个可接受的答案 – 但答案中的代码是用八度写的.不要懒惰,我试图根据我的情况调整答案的相关概念,据我所知,我正在正确实现这个功能.然而,我输出的成本与预期成本不同,所以我做错了. 这是一个可重复的小例子： 以下链接指向.npz文件,可以加载(如下所示)以获取相关数据.如果您使用它,请重命名文件“arrays...
长文预警: 共22727字 注意：文末附有所有源码的地址 建议：收藏后找合适时间阅读。一、Net类的设计与神经网络初始化 闲言少叙，直接开始 既然是要用C++来实现，那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络，这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍，很有可能跟其他人写的程序冲突，所以我的所有程序都包含在namespace liu中，由此不难想到我姓刘。在之前的博客反向传播算法资源整理中，我列举了几个比较不错的资...
B站学习pytorch搭建卷积神经网络进行手写体数字识别 视频！！！！！！！ 哔哩哔哩也能学习哦～上述视频点这里！ 搭建的相关代码 同种B站视频 机器学习-MNIST项目1