BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。 BP神经网络的计算过程由正向计算过程和反向计算过程组成。正向传播过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各神经元的权值，使得误差信号最小。 1．网络状态初始化 2．前向计算过程
2022-07-09 09:08:49
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1、YOLO车辆检测数据集
2、车辆目标检测, 包括训练集train-dataset13339 张和val-dataset7183 张
3、calsses: car，van，others，bus 共四个类别
4、标签格式;txt和xml两种格式
2022-06-27 12:35:46
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Train_Controller_(Railroad_System)_v3.4.1
铁路，列车系统
2022-06-25 22:05:05
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