weixin_43666945的博客

手动编写感知机 Emmmm，今天是第一篇正式博文，就写一些比较简单的内容吧。我一直觉得最好的学习方式就是直接的上手，如果能够实现程序，也就没有什么大的问题了。 编写一个简单的感知机并不是很困难，无非就是完成两个主要的任务：正向传播的函数设置，反向传播的修正。所以我们先对感知机的正向传播进行设置。 正向的函数的设置 感知机分为两层：第一层是输入层，第二层是输出层，中间只经过一次简单的矩阵乘法即可实现...

简单的三层神经网络 上一篇是手动编写了一个感知机，对手写数字的数据集进行识别训练。趁热打铁，手动编写了一个三层的简单神经网络再次对手写数字的数据集进行识别训练，来看看最后的识别率能够达到什么程度。有兴趣的可以从这里下载上一次的感知机代码和数据集（收费是自动设置的，好像没有办法更改……有积分就直接下载吧，哈哈） 优快云下载链接 再附上一个百度云盘链接： 百度云盘链接 提取码：zd0h 和上一次的感...

简单的神经网络识别手写数字 隔了一周没有更新博客了，先把上一次的神经网络的代码和数据集下载链接附上： 简单的三层神经网络 里面有所有的代码和一个完整测试集和训练集的数据。顺便再推广一下百度链接： 百度网盘 提取码：udny 这一次呢，我们用上一次的神经网络来测试一下对于手写数字（图片）的识别率。 前期准备： 为了测试，我就先在纸上手写了一些“工整”的数字，并用“特殊手段”将图片进行了处理，得到了几...

水滴法辅助垂直投影法分割验证码 文章开头先声明一点：这篇文章没有介绍滴水法的详细内容，只是和大家分享一下这一周的用滴水法分割的过程的教训和最后的结果。如果想了解滴水法的详细内容，还是直接跳过这篇文章吧，不要浪费时间。 如果是做验证码的同学，看到这篇文章也建议跳过去吧，效果并不好，我没有找到能够很好分割的技巧，不好意思耽误大家时间了。 一点题外话（稍微发泄一下一周的不快，不想看就跳过这一节吧） 在正...

垂直投影法分割验证码 背景： 在在上一篇的文章中，我们获得了能够破解验证码的完整的步骤的程序，虽然很简单，但是整体的框架已经设计完毕，接下来只要对其中的算法进行改进即可。 老规矩，先附上缺的上一次的链接地址： 神经网络3.0（验证码识别） 其中是上一次的代码和五张测试用的图片。（为什么只有五张原因见上一次的文章结尾）至于百度云盘的代码可以从上一次的文章末尾找，随意下载，永久有效。 因为上一次的识别...

验证码识别 经过之前的几篇博文的铺垫，这一次我将会做一个比较麻烦的事情，就是验证码的识别。 在文章开始之前先附上上一次缺少的资源链接： 手写数字识别 是一个能够进行手写数字识别的简单的三层神经网络的代码和几个测试图片。 大家都认识验证码，目前的验证码种类比较固定，目前最常见的就是数字和字母组成的验证码。而验证码的作用就是为了防止自动登录，以防有人通过计算机来做“坏事”。验证码的特性就是对于人类来说...

K-means方法总结（附代码） 这一周事情较多，不得已先放弃了验证码分割部分的卷积神经网络的学习，先写两篇关于聚类方法的内容，分别是k-means和混合高斯模型。因为之前的论文中有关于k-means方法的字符分割方法，所以就先学习k-menas的方法。下一篇是高斯混合模型的方法总结。 算法基本原理： k-means方法较为简单，原理也特别的清晰。 随机选取k个点，并将作为第一轮迭代的中心点； ...

升级版全连接神经网络 这是一个简单的神经网络，但是，它其中已经包含了足够的神经网络应该有的东西，包括设置batch函数的加入以及随机学习率的加入。随手创作，没有任何的意义，简单的玩耍。 说是玩耍，其实也是在为以后的编码打基础，以后如果想要编写一个卷积神经网络这是不可或缺的一部分，以后一定会用上这个全连接神经网络的。到时候编完卷积神经网络以后，就可以直接调用包了，哈哈。 自此以后，不会再发任何的和简...