本文是学习B站老哥数学建模课程之后的一点笔记。 BP（back propagation）算法神经网络的简单原理 BP神经网络是一种采用BP学习算法（按照误差逆向传播训练）的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。 神经网络基本结构如下： 共分为三层，可以理解为一组输入 ...

1、BP神经网络简介：其可以称为“万能的模型+误差修正函数”，每次根据训练得到的结果和预想结果进行误差分析，进而修改权值和阈值，一步一步得到能输出和预想结果一致的模型。 其是由输入层、隐藏层和输出层组成，对给懂的训练集进行训练，从而能够依据现有变量对需要的值进行预测。 具体过程可以见博客 ...

神经网络的结构 神经网络的网络结构由输入层，隐含层，输出层组成。隐含层的个数+输出层的个数=神经网络的层数，也就是说神经网络的层数不包括输入层。下面是一个三层的神经网络，包含了两层隐含层，一个输出层。其中第一层隐含层的节点数为3，第二层的节点数为2，输出层的节点数为1；输入层为样本的两个特征X1 ...

BP（Back Propagation）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 ...

本文主要内容包括： (1) 介绍神经网络基本原理，(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法 。 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http ...

本文主要内容包含： (1) 介绍神经网络基本原理，(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法 。 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集。Iris数据集能够在http ...

python对BP神经网络实现 一、概念理解 开始之前首先了解一下BP神经网络，BP的英文是back propagationd的意思，它是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法。 它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，期望使网络的实际输出值和期望输出值 ...

人工神经网络概述： 人工神经元模型： 神经网络的分类： 按照连接方式，可以分为：前向神经网络 vs. 反馈（递归）神经网络； 按照学习方式，可以分为：有导师学习神经网络 vs. 无导师学习神经网络； 按照实现功能，可以分为：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络 ...