TAILIEUCHUNG - Mạng thần kinh nhân tạo cho phân lớp màu sắc part 5

Lấy rất nhiều các giá trị từ một loạt các điểm trên miền đã lựa chọn sắc màu bằng cách nhắp đơn nút trái chuột. Chú ý là màn hình VGA sẽ hiện lên biểu đồ màu và cường độ màu tại nơi mà bạn trỏ tới. Nơi mà bạn kích vào sẽ đánh dấu bằng một dấu thập màu đỏ trên biểu đồ màu vẽ trên màn hình VGA (xem hình ) và lưu nó vào một mảng. | Bằng định nghĩa o k f net ik o. C 2 m m i im i 0 jr M -1 Chúng ta có thể trình bày o 1 k ynơ k mn k 0 Bằng cách sử dụng các phép toán trên chúng ta có thể rút ra đạo hàm của E theo các trọng số cung cấp cho lớp bị che khuất đầu tiên. Chúng đuợc cho theo các biểu thức sau đây N 2 -1 o k f net fi k v om kkmm m k J nelm k i k Wim M-1 t m k Xn k damn k 0 Tổng quát cho một hê thống nhiều lớp chúng ta có thể suy ra từ các biểu thức trên các tập hợp tiếp theo. Nếu lớp cuối cùng là L thì 0 mL ịk -Sm k k f netf k Nj 2-1 i k f wf j k V oj 1 k m -j 1 m k J netm k . i k m i 0 và j L -1 L - 2 . 0 ÕE õữ Si mn M -1 _ k y n - k k 0 j L L - 1 . 1 rlF M-1 và yE i om0ì k Xn k mn k 0 Chú ý rằng nếu hàm f net là hàm xichma chúng ta có thể thay f netm k y m k 1 - ym k 299 Tập hợp cuối cùng có thể dùng để phát triển một chương trình C cho đào tạo một mạng nhiều lớp. Nếu các đạo hàm được tính bằng cách đầu tiên xem xét lớp ra và làm việc quay trở lại với lớp vào phương pháp tính các đạo hàm này được gọi là phương pháp lan truyền ngược Back-propagation . Lan truyền ngược cũng chỉ ra rằng sai lệch ở tín hiệu ra sẽ lan truyền trở lại tới tín hiệu vào. Chương trình dưới đây dùng phương pháp gradient kết hợp kèm theo phương pháp của Brent tìm kiếm tuyến tính để tập luyện cho một hệ thống thần kinh với một số bất kỳ lớp ẩn và nút. Giải thuật thu gọn mô tả ở phần trước cũng được sử dụng. Chương trình Program . Training a multilayer neural network using the conjugate gradient method. Developed by . ver. 1992. @ 1994 Program for training a multi -layer perceptron using the conjugate gradient method. void conj_grad float float void float float int float int float float int float fun float void dfun float float int include include include include include include int M NL NS L int d float xp y net delta theta 300 void main float w q xt int i j N xd ind Nt char file_name 14 .

• Đồ họa - Thiết kế - Flash
• kỹ thuật xử lý ảnh
• công nghệ xử lý ảnh
• phương pháp xử lý ảnh
• hướng dẫn xử lý ảnh
• kinh nghiệm xử lý ảnh
• Xử lý ảnh số
• Hệ thống xử lý ảnh số
• Kỹ thuật xử lý ảnh số
• Phân tích xử lý ảnh số
• Thành phần hệ thống xử lý ảnh số
• Phần mềm xử lý ảnh số
• Ứng dụng xử lý ảnh số
• 100 thủ thuật xử lý ảnh căn bản
• 100 thủ thuật xử lý ảnh
• Thủ thuật xử lý ảnh
• Thủ thuật xử lý ảnh căn bản
• Xử lý ảnh Photoshop 10
• Kỹ thuật tinh chỉnh ảnh
• Đề thi học kỳ
• Công nghệ xử lý ảnh kỹ thuật số
• Xử lý ảnh kỹ thuật số
• Đề thi Công nghệ xử lý ảnh kỹ thuật số
• Bài tập Công nghệ xử lý ảnh kỹ thuật số
• bài tập xử lý ảnh
• histogram
• xla
• xu ly anh
• Xử lý ảnh
• Bài giảng Xử lý ảnh
• Cách lọc ảnh
• Bộ lọc trong xử lý ảnh
• Xử lý ảnh CT
• Xử lý ảnh bằng kỹ thuật số
• Kỹ thuật số
• Kỹ thuật photoshop
• Thiết bị xử lý ảnh
• Phần mềm xử lý ảnh
• Thiết bị số hóa hình ảnh
• Dây chuyền xử lý ảnh kỹ thuật số
• Sử dụng máy ảnh kỹ thuật số
• Máy ảnh kỹ thuật số
• Xử lý ảnh nền
• Xử lý hình ảnh
• Hướng dẫn thay đổi phông nền
• Hệ thống xử lý ảnh
• Nhập môn xử lý ảnh
• Công nghệ nén ảnh số
• Xử lý nâng cao chất lượng chụp ảnh
• Xử lý chất lượng ảnh
• Phân vùng ảnh xử lý ảnh
• Tiểu luận xử lý ảnh
• Ứng dụng phân vùng ảnh
• Lý thuyết thông tin