bp神经网络训练能支持100张图片吗？
BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？
BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？
BP神经网络样本数有什么影响学习神经网络这段时间，有一个疑问，BP神经网络中训练的次数指的网络的迭代次数，如果有a个样本,每个样本训练次数n，则网络一共迭代an次，在n>>a情况下，网络在不停的调整权值，减小误差，跟样本数似乎关系不大AI爱发猫 www.aifamao.com。
而且，a大了的话训练时间必然会变长。换一种说法，将你的数据集看成一个固定值，那么样本集与测试集也可以按照某种规格确定下来如7：3所以如何看待样本集的多少与训练结果呢？
或者说怎么使你的网络更加稳定，更加符合你的所需。
我尝试从之前的一个例子中看下区别如何用70行Java代码实现深度神经网络算法作者其实是实现了一个BP神经网络，不多说，看最后的例子一个运用神经网络的例子最后我们找个简单例子来看看神经网络神奇的效果。
为了方便观察数据分布，我们选用一个二维坐标的数据，下面共有4个数据，方块代表数据的类型为1，三角代表数据的类型为0，可以看到属于方块类型的数据有（1，2）和（2，1），属于三角类型的数据有（1，1），（2，2），现在问题是需要在平面上将4个数据分成1和0两类，并以此来预测新的数据的类型。
图片描述我们可以运用逻辑回归算法来解决上面的分类问题，但是逻辑回归得到一个线性的直线做为分界线，可以看到上面的红线无论怎么摆放，总是有一个样本被错误地划分到不同类型中，所以对于上面的数据，仅仅一条直线不能很正确地划分他们的分类，如果我们运用神经网络算法，可以得到下图的分类效果，相当于多条直线求并集来划分空间，这样准确性更高。
图片描述简单粗暴，用作者的代码运行后训练5000次。
根据训练结果来预测一条新数据的分类（3,1）预测值（3,1）的结果跟（1,2）（2,1）属于一类属于正方形这时如果我们去掉2个样本，则样本输入变成如下//设置样本数据，对应上面的4个二维坐标数据double[][]data=newdouble[][]{{1,2},{2,2}};//设置目标数据，对应4个坐标数据的分类double[][]target=newdouble[][]{{1,0},{0,1}};12341234则（3,1）结果变成了三角形，如果你选前两个点你会发现直接一条中间线就可以区分这时候的你的结果跟之前4个点时有区别so你得增加样本直到这些样本按照你所想要的方式分类，所以样本的多少重要性体现在，样本得能反映所有的特征值（也就是输入值），样本多少或者特征（本例子指点的位置特征）决定的你的网络的训练结果，！
！！这是我们反推出来的结果。这里距离深度学习好像近了一步。另外，这个70行代码的神经网络没有保存你训练的网络，所以你每次运行都是重新训练的网络。
其实，在你训练过后权值已经确定了下来，我们确定网络也就是根据权值，so只要把训练后的权值保存下来，将需要分类的数据按照这种权值带入网络，即可得到输出值，也就是一旦网络确定，权值也就确定，一个输入对应一个固定的输出，不会再次改变！
个人见解。
最后附上作者的源码，作者的文章见开头链接下面的实现程序可以直接拿去使用，import.Random;publicclassBpDeep{publicdouble[][]layer;//神经网络各层节点publicdouble[][]layerErr;//神经网络各节点误差publicdouble[][][]layer_weight;//各层节点权重publicdouble[][][]layer_weight_delta;//各层节点权重动量publicdoublemobp;//动量系数publicdoublerate;//学习系数publicBpDeep(int[]layernum,doublerate,doublemobp){=mobp;=rate;layer=newdouble[layernum.length][];layerErr=newdouble[layernum.length][];layer_weight=newdouble[layernum.length][][];layer_weight_delta=newdouble[layernum.length][][];Randomrandom=newRandom();for(intl=0;l。
人脸识别系统的工作原理是什么？
当今社会，人脸识别系统已经是遍地可见。不论是进出办公楼的门禁，还是乘坐地铁时可以刷脸乘坐。人脸识别系统大大的提高了通行的效率，是一项很先进的技术。
公众一直以来好奇人脸识别系统的工作原理，认为这是一项黑科技。但其实认真说起来，他也只是数学运算的概率问题。人脸识别系统的工作原理主要有以下这几部分组成。一、深度学习模型。
人脸识别系统当中的核心和灵魂部分就是深度学习的神经网络模型。所谓神经网络模型其实就是一个运算器，在这个运算器当中，我们可以把它看作一个黑盒子，其中存储着很多的参数，这些参数是可以自动调整的。
这个学习模型主要用来进行训练，训练的目的就是能够达到一个人的两张照片输入之后，它的输出结果概率无限接近1。二、模型训练过程。对学习模型进行训练，是让他能够记住人脸的特征。
通常的做法是采用大量的人脸数据，把这些已经标注好的数据放到这个模型当中，然后告诉它哪一个人的照片跟另外一张是同一个人，通过不断的训练他就记住了人的特征。表现出来的就是学习模型当中的参数，最后固定好。
当我们拿两张没有经过训练的图片输进去的时候，它也能够算出两张图片是一个人的概率。三、自更新系统。
在人脸识别系统当中还有一个重要的部分，就是他能够自我更新自我学习，当他第1次判断出两张照片是同一个人之后，他会把这两张照片作为他的训练集更新自身模型当中的参数，这样它就相当于记住了这个人。
以后这个人再来的话很快就判别出来。人脸识别系统是近些年来深度学习和计算机科学发展的集大成者，其原理很复杂。
神经网络模型需要多少条数据
求BP神经网络训练模型 110
不知道他是用什么做的，如果是matlab可能是用GUI工具做的。CSDN下载的积分通过评论可以返还，不用担心分数问题。我也传一个C++的类。
BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。
神经网络是什么
神经网络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。
生物神经网络主要是指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。
人脑是人类思维的物质基础，思维的功能定位在大脑皮层，后者含有大约10^11个神经元，每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连，形成一个高度复杂高度灵活的动态网络。
作为一门学科，生物神经网络主要研究人脑神经网络的结构、功能及其工作机制，意在探索人脑思维和智能活动的规律。
人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，作为一门学科，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。
因此，生物神经网络主要研究智能的机理；人工神经网络主要研究智能机理的实现，两者相辅相成。扩展资料：神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。
主要的研究工作集中在以下几个方面：1、生物原型从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。
2、建立模型根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
3、算法在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。
神经网络用到的算法就是向量乘法，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。
参考资料：百度百科-神经网络（通信定义）
matlab BP神经网络模型 30
'小女子！'要看你漂不漂亮呀！呵呵我倒是愿意帮你，但你的问题说的太模糊！譬如说你的图像是什么格式的？怎么会有12种属性？就算ETM遥感也只有7个波段（属性）呀！
每张图片有12张属性，那么他对应什么样的结果（期望输出）是什么？图片有多大，做图像处理可相当花时间哦！所以建议你把原来问题发出来，别人才方便帮你。
但是BP神经网络入门很容易，网上有代码，可以下载下来看懂了再做！