R语言——实验4-人工神经网络
带包实现： 2. 深入理解BP人工神经网络算法，并用R语言实现该算法 自己打出一个简单的神经网络 2. 带包实现BP人工神经完成iris ...
原文：R语言实现人工神经网络预测实例
R语言中很多包 package 关于神经网络，例如nnet AMORE neuralnet以及RSNNS。nnet提供了最常见的前馈反向传播神经网络算法。AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数，并可以增加多个隐藏层。neuralnet包的改进在于提供了弹性反向传播算法和更多的激活函数形式。RSNNS则是连接R和SNNS的工具，在R中即可直接调用SNNS的函数命令，在这方面有了极大的扩充。本 ...
2018-08-20 19:31 0 718 推荐指数：
相关推荐
R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6691 神经网络一直是迷人的机器学习模型之一，不仅因为花哨的反向传播算法，而且还因为它们的复杂性（考虑到许多隐藏层的深度学习）和受大脑启发的结构。 神经网络并不总是流行，部分原因是它们在某些情况下仍然存在计算成本高昂，部分原因是与支持 ...
[转]BP人工神经网络的C++实现
（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组 ...
人工神经网络实现多分类任务
...
用R语言代写实现神经网络预测股票实例
原文链接：http://tecdat.cn/?p=5725 神经网络是一种基于现有数据创建预测的计算系统。 如何构建神经网络？ 神经网络包括： 输入图层：根据现有数据获取输入的图层 隐藏图层：使用反向传播优化输入变量权重的图层，以提高模型的预测能力 输出图层：基于输入 ...
BP人工神经网络的介绍与实现
神经网络概念与适合领域 神经网络最早的研究是 40 年代心理学家 Mcculloch 和数学家 Pitts 合作提出的 ，他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。 神经网络的发展大致经过 3 个阶段：1947～1969 年为初期，在这期间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则，如 MP ...
人工神经网络--ANN
机器学习基础会更好地帮助理解本文。 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技 ...
人工神经网络基本特点
①人工神经网络(ANN)为广泛连接的巨型系统。神经科学研究表明，人类中枢神经的主要部分大脑皮层由10[11]～10[12]个神经元组成，每个神经元共有10[1]～10[5]个突触，突触为神经元之间的结合部，决定神经元之间的连接强度与性质。这表明大脑皮层是一个广泛连接的巨型复杂系统，ANN的连接机制 ...