1.保存神经网络 　　速度较慢 2.只保存神经网络参数 　　速度快，这种方式将会提取所有的参数, 然后再放到你的新建网络中 代码： 输出图： ...

　　自适应线性元件20世纪50年代末由Widrow和Hoff提出，主要用于线性逼近一个函数式而进行模式联想以及信号滤波、预测、模型识别和控制等。 　　线性神经网络和感知器的区别是，感知器只能输出两种可能的值，而线性神经网络的输出可以取任意值。线性神经网络采用Widrow-Hoff学习规则 ...

　　BP神经网络是包含多个隐含层的网络，具备处理线性不可分问题的能力。 　　20世纪80年代中期，Rumelhart，McClelland等成立了Parallel Distributed Procession（PDP）小组，提出了著名的误差反向传播算法（Error Back Propagtion ...

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.设计函数 solvein 设计线性网络； solverb 设计径向基网络； solverbe 设计精确的径向基网络； solvehop 设计Hopfield网络。 2.传递函数 ...

转自：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html 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://en.wikipedia.org ...

最上面的图形显示的是神经网络的结构图，可知有一个隐层一个输出层 第二部分显示的是训练算法，这里为学习率自适应的梯度下降BP算法；误差指标为MSE 第三部分显示训练进度： Epoch：训练次数；在其右边显示的是最大的训练次数，可以设定，上面例子中设为300；而进度条中显示的是实际训练 ...

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 ...