原文地址：http://blog.csdn.net/luxiaoxun/article/details/7649945 分类： Research（3） 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 BP ...

在上一篇文章中，介绍了BP神经网络的基本模型、模型中的一些术语并对模型进行了数学上的分析，对它的原理有了初步的认识。那么如何用程序语言来具体的实现它，将是我们下一步需要讨论的问题。本文选取的是C语言来实现一个简单的单隐藏层的BP神经网络（默认大家了解了BP神经网络的基本概念，本文 ...

。 BP神经网络输出 函数 computO(i) 负责的是通过BP神经网络的机制对样本 i 的 ...

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 ...

闲来无事，现在用Opencv将关于目标跟踪识别匹配的Matlab程序重写了一遍，里边用到BP神经网络训练，在网上找了些资料，然后自己根据程序改了下适合自己所用：1个输入层（1*3），两个隐层(1*10)，一个输出层（1*2）。 训练的准确率还行。 ...

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 ...