基于BP神经网络的手势识别系统

阵表示），因此第一层为240 个神经元，第二层为隐含层。根据经验，其神经元数目一般为输入矢量维数的10 %，为26 个神经元，采用改进的BP算法。将每个样本对应的矩阵元素值输入神经网络的各个输入单元，并为每个输出单元指定期望输出，计算每个输出单元的实际输出与期望输出的误差以及隐含层
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