Digital Recognition Using Discrete Hopfield Neural Networks

本教程简要介绍了基于梯度下降和delta规则的反向传播算法下多层神经网络的训练及其数值实现。在MATLAB环境中模拟网络，训练它解决字符识别问题和著名的XOR问题。获得的结果非常有趣，表现出优异的性能。由于该算法是函数的近似，它适用于许多需要系统识别和模式分类的问题。关键词：神经网络，多层感知器，训练，模式识别，反向传播，delta规则，梯度下降。

(4) Start the database to MOUNT state. (5) Modify the database's archive mode (from non-archive to archive mode) SQL> alter database archive log; Database altered. (6) Open the database SQL> alter database open; Database altered. (7) Validate the correctness of archive parameter settings SQL> archiv

Normalization Issues In neural network training, normalization is crucial to ensure consistent model performance and faster convergence. Below are key normalization methods: Normalization Method One E and E’ Distance metric (d) adjustments Normalization is used to transform input data, enhancing t

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model）。它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

神经网络识别的小程序，用于对26个字母的识别，采用C语言编写，TXT格式便于编辑和使用。

数据归一化将数据映射到[0,1]或[-1,1]或其他区间。为什么归一化？ 1. 输入数据单位不一样，有些数据的范围特别大，导致神经网络收敛慢，训练时间长。 2. 数据范围大的输入在模式分类中的作用可能偏大，范围小的作用可能偏小。 3. 由于输出层激活函数的值域有限制，需将数据映射到激活函数的值域。

基于BP神经网络的字母识别系统，包括向量建立、神经网络的建立、网络训练、性能分析、字符识别等。

在这个模拟中，我为非线性系统的零阶近似实现了RBF-NN。模拟包括蒙特卡罗模拟设置和RBF NN代码。对于系统估计，使用具有固定中心和扩展的高斯核。而RBF-NN的权重和偏差使用基于梯度下降的自适应学习算法进行优化。引文：Khan, S., Naseem, I., Togneri, R.等。电路系统信号处理(2017) 36: 1639. doi:10.1007/s00034-016-0375-7 https://link.springer.com/article/10.1007/s00034-016-0375-7

该人脸识别小系统基于Fisher判别原理，采用MATLAB编写，具备友好的GUI接口。