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循环神经网络(RNN)模型与前向反向传播算法

在前面我们讲到了DNN,以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法,这些算法都是前向反馈的,模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络:循环神经网络(Recurrent Neural Networks ,以下简称RNN),它广泛的用于自然语言处理中的语音识别,手写书别以及机器翻译等领域。 1. RNN概述 在前面讲到的DNN和CNN中,训练样本的输入和输出是比较的确定的。但是有一类问题DNN和CNN不好解决,就是训练样本输入是连续的序列,且序列的长短不一,比如基于时间的序列:一段段连续的语音,一段段连续的手写文字。这些序列比较长,且长度不一,比较难直接的拆分成一个个独立的样本来通过DNN/CNN进行训练。 而对于这类问题,RNN则比较的擅长。那么RNN是怎么做到的呢?RNN假设我们的样本是基于序列的。比如是从序列索引1到序列索引ττ的。对于这其中的任意序列索引号tt,它对应的输入是对应的样本序列中的x(t)x(t)。而模型在序列索引号tt位置的隐藏状态h(t)h(t),则由x(t)x(t)和在t−1t−1位置的隐藏状态h(t−1)h(t−1)...

寻找轮廓的中点

主要是回答网友提问,同时回顾主要知识。 #include"stdafx.h" #include<opencv2/core/utility.hpp> #include"opencv2/imgproc.hpp" #include"opencv2/videoio.hpp" #include"opencv2/highgui.hpp" #include"GOCVHelper.h" usingnamespacecv; usingnamespacestd; usingnamespaceGO; RNGrng12345(12345); intmain() { MatmatSrc=imread("e:/sandbox/shapes_and_colors.jpg",0); GaussianBlur(matSrc,matSrc,Size(5,5),0); vector<vector<Point>>contours; vector<Vec4i>hierarchy; //阈值 threshold(matSrc,matSrc,60,255,THRESH_BINA...

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