神经网络和图神经网络,神经网络 图像相似度

这篇博客探讨了如何在同一图中展示多个神经网络训练曲线以进行对比,并介绍了基于PCA和BP神经网络的人脸识别方法。作者提到了PCA用于降维处理,然后通过8-10-4结构的神经网络进行分类。此外,还讨论了神经网络在目标检测中的应用,推荐使用深度学习框架如飞桨进行实践。

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您好,请问如何把多个神经网络的训练曲线放在同一个图里做对比

可以先将第一个训练好的曲线的.fig文件保存下来,读取fig中的数据保存,将第二个图训练出来之后再用holdon命令(表示继续在这个图中画曲线),这时你就可以将第一个曲线数据画到这幅图上。

至于怎么读取fig中的数据,你可以用h=findobj(gca,'type','line');Y=get(h,'ydata');等语句来实现。

谷歌人工智能写作项目:小发猫

基于神经网络的人脸识别有哪些算法

上次的人脸识别仿真,我们用的是PCA和SVM方法进行人脸识别,该方法仍属于机器学习领域,未涉及神经网络的知识卷积神经网络cnn模型有哪些。这次使用的方法是基于PCA和BP神经网络对人脸识别。

其中,PCA的功能和上次一致,是用来对20张图片进行降维处理,最终产生8个主成分作为BP神经网络的输入;神经网络的输出层采用4个神经元,用来区分两个不同的人脸;本例的BP神经网络采用8-10-4的三层结构,输入层神经元数量选取8个,隐含层神经元数量选取10个,输出层神经元数量选取4个。

如何用神经网络 识别图片中的个数?

您的问题可以作为目标检测问题。目标检测目前有很多开源的模型可以使用,如有有自己的数据集需要用自己的数据集再训练一下,叫做迁移学习。

使用模型就需要用到深度学习框架,推荐您可以使用以下飞桨,百度出品的深度学习框架。飞桨PPDB。

 

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