话不多说,直接上代码 所有的说明均在代码中 首先是头文件BPNetWork.h 然后是程序本体BPNetWork.c 宏定义 BPCreate函数: ...
.神经元模型 神经网络能模拟生物神经系统对真实世界的反应,最基本的成分时神经元模型,如图。 神经元接收来自其他n个神经元的输入,通过带权重的连接传入,将接收到的总输入与阈值比较,然后通过激活函数处理产生输出。 理想激活函数是阶跃函数,将输入映射为输出值 和 。 对应于神经元兴奋, 对应不兴奋。 由于阶跃函数不连续 不光滑,实际常用sigmoid函数,sigmoid将输入值挤压在 , 范围内。 . ...
2019-12-08 18:08 0 1265 推荐指数:
话不多说,直接上代码 所有的说明均在代码中 首先是头文件BPNetWork.h 然后是程序本体BPNetWork.c 宏定义 BPCreate函数: ...
新。 本次对前两篇文章代码进行重构,主要重构函数接口体系,和权重矩阵的封装。 简单函数 所说函数,是数学概 ...
根据前篇博文《神经网络之后向传播算法》,现在用java实现一个bp神经网络。矩阵运算采用jblas库,然后逐渐增加功能,支持并行计算,然后支持输入向量调整,最后支持L-BFGS学习算法。 上帝说,要有神经网络,于是,便有了一个神经网络。上帝还说,神经网络要有节点,权重,激活函数,输出函数,目标 ...
接上篇。 Net和Propagation具备后,我们就可以训练了。训练师要做的事情就是,怎么把一大批样本分成小批训练,然后把小批的结果合并成完整的结果(批量/增量);什么时候调用学习师根据训练的结果进行学习,然后改进网络的权重和状态;什么时候决定训练结束。 那么这两位老师儿长的什么样子,又是 ...
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 ...
Python语言编写BP神经网络 2016年10月31日 16:42:44 ldy944758217 阅读数 3135 人工神经网络是一种经典的机器学习模型,随着深度 ...
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 ...