人工神經網路(ann) 簡稱神經網路(nn)，最早它的產生跟平行計算有關係，主要是學習生物神經元互聯觸發實現學習、完成對輸入資料的分類與識別。最基本的單元是神經元，有乙個輸入值，乙個輸出值，神經元本身根據啟用函式來說決定輸出值，最簡單例子就是感知器
上述在開始的時候通過隨機初始化生成權重，然後通過對資料x的訓練迭代更新權重直到收斂，過程表示如下：
上述就是最簡單的單個感知器工作原理。而在實際情況下，神經網路會有多個感知器，多個層級，我們把輸入資料x的層稱為輸入層，最終輸出結果的層稱為輸出層，中間各個層級統統稱為隱藏層。乙個典型的多層感知器(mlp)網路如下：
這個時候我們選擇的啟用函式就不能選擇簡單的二分類函式，opencv中支援的啟用函式有三個：
上述網路中的權重值是未知的，只有通過訓練我們才可以得到這些權重值，生成可用網路模型，opencv中支援的兩種訓練演算法分別是：
首先建立多層感知器的層數：
mat_layersizes(1, 3);
layersizes(0, 0) = data.cols;
layersizes(0, 1) = 20;
layersizes(0, 2) = responses.cols;
ptrnetwork = ann_mlp::create();
network->setlayersizes(layersizes);
network->setactivationfunction(ann_mlp::sigmoid_sym, 0.1, 0.1);
network->settrainmethod(ann_mlp::backprop, 0.1, 0.1);
ptrtraindata = traindata::create(data, row_sample, responses);
network->train(traindata);
opencv3.4中的sample的**演示如下：
#include using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::ml;
int main()
}return 0;
}
Python與神經網路0 神經網路介紹
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