这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现,下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。 下面是运行演示函数的截图,你会发现预测的结果很惊人! 提示:运行演示函数的时候,可以尝试改变隐藏层的节点数,看节点数增加了,预测的精度会否提升 ...
更新 下文中的正确率极高是建立在仅有 组训练数据的基础上的,十分不可靠。建议使用提供的另一个生成训练集的generate all函数,能产生所有可能结果,更加可靠。 二层BP神经网络 但是仍有部分在公式上的不明了,但是其运作方式还是很简单的,先简单解析我的代码 from createData import generate data 是本次所解题目的训练集生成软件,generate data N ...
2019-04-20 16:37 0 754 推荐指数:
这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现,下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。 下面是运行演示函数的截图,你会发现预测的结果很惊人! 提示:运行演示函数的时候,可以尝试改变隐藏层的节点数,看节点数增加了,预测的精度会否提升 ...
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 ...
人工神经网络是一种经典的机器学习模型,随着深度学习的发展神经网络模型日益完善. 联想大家熟悉的回归问题, 神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数, 并使用该函数进行预测, 网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过程.神经网络要解决的问题与最小二乘法回归解决的问题 ...
【废话外传】:终于要讲神经网络了,这个让我踏进机器学习大门,让我读研,改变我人生命运的四个字!话说那么一天,我在乱点百度,看到了这样的内容: 看到这么高大上,这么牛逼的定义,怎么能不让我这个技术宅男心向往之?现在入坑之后就是下面的表情: 好了好了,玩笑就开到这里,其实我是真的很喜欢这门 ...
误差曲线 ...
一、 激活函数 二、 激活函数backward 三、 网络层前馈和激活函数前馈 四、 构建L层前馈 五、 计算cost 六、 网络层反馈及激活函数反馈 七、 L层网络反馈 ...
用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢? 前两期线性回归及逻辑回归项目已发布(见文末链接),今天来讲讲BP神经网络。 BP神经网络 全部代码 [ https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master ...
IDE:jupyter 数据集请查看:鸢尾花数据集 测试效果预览 成功率96.7% 代码已上传到码云 ...