啟發來自作者「冷卻」的簡單智慧型網路，但訓練集和測試集完全一致且只有10個樣本。本次將樣本擴充到50個，測試集為50-99的奇偶性，引入了測試步長，準確率在32%-70%之間，10000次測試內平均表現為58.6%，比瞎猜準一點~
#include#include#includeusing namespace std;
int train[50][2] = ;//訓練集
int m[100] = ;//單層神經網路
int domain = 50;
void init()
}void inim()
}int judge(int data)
void training()
}} } while (err != 0); //要求全對
}int main()
if (0 == judge(n))
}else if (1 == judge(n))
}else;
} counts[i] = count;
} sort(counts, counts + 9999);
cout << counts[0] << " " << counts[9999] << endl;
return 0;
}
人工智慧與OCR識別
核心提示在ocr識別技術領域，深度學習也是非常重要的。它能讓ocr識別技術更加強大，適應各種文字型別等。能更大的提公升整體的識別率。ocr識別技術處理影象越多，就會變得越來越強大。隨著資料的不短積累，識別能力都被儲存下來。李世石大戰阿爾法狗，人機大戰。然後就各種恐慌了，機械人會統治人類，如果你那麼想...
人工智慧 識別句子
include include include include include include include include include include include include include using namespace std 冠詞1，形容詞4，名詞2，動詞3,主謂 統一用冠詞 ...
人工智慧 BP神經網路（數字識別）
摘要 構造乙個三層的 bp 神經網路，完成手寫 0 9 數字的識別。設計網路的結構，比如層數，每層的神經元數，單個神經元的輸入輸出函式 根據數字識別的任務，設計網路的輸入和輸出 實現 bp 網路的錯誤反傳演算法，完成神經網路的訓練和測試，最終識別率達到 70 以上 bp 演算法思想流程 初始化輸入訓...