如何用visio畫卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖。圖形類似下圖所示
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大概試了一下用visio繪制這個圖畫領(lǐng)域模型圖的步驟，除了最左面的變形圖片外其余基本可以實現(xiàn)（那個圖可以考慮用其它圖像處理軟件比如生成后插入visio），visio中主要用到的圖形可以在更多形狀-常規(guī)-具有透視效果的塊中找到塊圖形，拖入繪圖區(qū)后拉動透視角度調(diào)節(jié)的小紅點進行調(diào)整直到合適為止，其余的塊可以按住ctrl+鼠標左鍵進行拉動復(fù)制，然后再進行大小、位置仔細調(diào)整就可以了，大致繪出圖形示例如下圖所示：
谷歌人工智能寫作項目：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)偽原創(chuàng)
試畫出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)輸入層3節(jié)點,隱層5節(jié)點,輸出層2節(jié)點
BP（）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由和為首的科學(xué)家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一文案狗。
BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓撲結(jié)構(gòu)包括輸入層（input）、隱層()和輸出層()。用WORD可以畫，插入形狀。
利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立模型的步驟
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很多種，我只會最常用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。不同的網(wǎng)絡(luò)有不同的結(jié)構(gòu)和不同的學(xué)習(xí)算法。簡單點說畫領(lǐng)域模型圖的步驟，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一個函數(shù)。只是這個函數(shù)有別于一般的函數(shù)。它比普通的函數(shù)多了一個學(xué)習(xí)的過程。
在學(xué)習(xí)的過程中，它根據(jù)正確結(jié)果不停地校正自己的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，最后達到一個滿意的精度。這時，它才開始真正的工作階段。學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最好先安裝公司出的軟件。
利用該軟件，你可以在一周之內(nèi)就學(xué)會建立你自己的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解題模型。如果你想自己編程實現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，那就需要找一本有關(guān)的書籍，專門看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的那部分內(nèi)容。
因為“學(xué)習(xí)算法”是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心。最常用的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用的就是BP學(xué)習(xí)算法。
1.如何用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱創(chuàng)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型？具體有哪些步驟？請高手舉實例詳細解釋下？ 2.如何把輸
%人臉識別模型，臉部模型自己找吧。
()clc;=[];=3;%表示人臉=5;%表示方向=[];=[];=0;forj=1:=1:=('\',(i),'_',(j),'.bmp');%讀取圖像，連接字符串形成圖像的文件名。
img=(str);[]=size(img);%獲得圖像的行和列值。
=edge(img,'Sobel');%由于在分割圖片中我們可以看到這個人臉的眼睛部分也就是位于分割后的第二行中，位置變化比較大，而且眼睛邊緣檢測效果很好=floor(rows/6);%最接近的最小整數(shù),分成6行=floor(cols/8);%最接近的最小整數(shù)，分成8列=*;%前5個是第一幅人臉的5個角度=+1;=1:8%因為這還在i，j的循環(huán)中，所以不可以用=;(,)=0;forii=:(2*)forjj=(-1)*+1:*(,)=(,)+(ii,jj);%將特征值轉(zhuǎn)換為小于1的值=max();=max();fori=1:=10^i;if(((/)>1)&&((/)。
