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 ...
自己测试人口预测的matlab实现: x 该脚本用来做NAR神经网络预测lag 自回归阶数iinput x x为原始序列 行向量 n length iinput 准备输入和输出数据inputs zeros lag,n lag for i :n lag inputs :,i iinput i:i lag endtargets x lag :end 创建网络hiddenLayerSize 隐藏层神经 ...
2017-06-13 19:27 2 35697 推荐指数:
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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 ...
1. 算法原理 1.1 概述 人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程,仅通过自身的训练,学习某种规则,在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统,人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络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 ...
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 ...
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 ...
BP神经网络介绍 神经网络是机器学习中一种常见的数学模型,通过构建类似于大脑神经突触联接的结构,来进行信息处理。在应用神经网络的过程中,处理信息的单元一般分为三类:输入单元、输出单元和隐含单元。 顾名思义:输入单元接受外部给的信号与数据;输出单元实现系统处理结果的输出;隐含单元处在输入 ...