MATLAB 中BP神經網絡算法的實現 BP神經網絡算法提供了一種普遍並且實用的方法從樣例中學習值為實數、離散值或者向量的函數,這里就簡單介紹一下如何用MATLAB編程實現該算 ...
我用TRAINLM算法訓練BP神經網絡,訓練的過程中在命令窗口中顯示類似如下的數據: TRAINLM, Epoch , MSE . e , Gradient . e TRAINLM, Epoch , MSE . e , Gradient . e TRAINLM, Epoch , MSE . e , Gradient . e 其中 TRAINLM表示用的算法是TRAINLM Epoch 表示目標訓練 ...
2012-01-06 11:42 0 8308 推薦指數:
MATLAB 中BP神經網絡算法的實現 BP神經網絡算法提供了一種普遍並且實用的方法從樣例中學習值為實數、離散值或者向量的函數,這里就簡單介紹一下如何用MATLAB編程實現該算 ...
神經網絡訓練過程的窗口能不彈出來嗎? net.trainParam.showWindow = false; net.trainParam.showCommandLine = false; ------------------------ net.trainParam.show ...
1.1 案例背景 1.1.1 BP神經網絡概述 BP神經網絡是一種多層前饋神經網絡,該網絡的主要特點是信號前向傳遞,誤差反向傳播。在前向傳遞中,輸入信號從輸入層經隱含層逐層處理,直至輸出層。每一層的神經元狀態只影響下一層神經元狀態。如果輸出層得不到期望輸出,則轉入反向傳播,根據預測誤差調整網絡 ...
BP神經網絡是包含多個隱含層的網絡,具備處理線性不可分問題的能力。 20世紀80年代中期,Rumelhart,McClelland等成立了Parallel Distributed Procession(PDP)小組,提出了著名的誤差反向傳播算法(Error Back Propagtion ...
本文是學習B站老哥數學建模課程之后的一點筆記。 BP(back propagation)算法神經網絡的簡單原理 BP神經網絡是一種采用BP學習算法(按照誤差逆向傳播訓練)的多層前饋神經網絡,是應用最廣泛的神經網絡。 神經網絡基本結構如下: 共分為三層,可以理解為一組輸入 ...
1、BP神經網絡簡介:其可以稱為“萬能的模型+誤差修正函數”,每次根據訓練得到的結果和預想結果進行誤差分析,進而修改權值和閾值,一步一步得到能輸出和預想結果一致的模型。 其是由輸入層、隱藏層和輸出層組成,對給懂的訓練集進行訓練,從而能夠依據現有變量對需要的值進行預測。 具體過程可以見博客 ...
本文主要內容包括: (1) 介紹神經網絡基本原理,(2) AForge.NET實現前向神經網絡的方法,(3) Matlab實現前向神經網絡的方法 。 第0節、引例 本文以Fisher的Iris數據集作為神經網絡程序的測試數據集。Iris數據集可以在http ...
本文主要內容包含: (1) 介紹神經網絡基本原理,(2) AForge.NET實現前向神經網絡的方法,(3) Matlab實現前向神經網絡的方法 。 第0節、引例 本文以Fisher的Iris數據集作為神經網絡程序的測試數據集。Iris數據集能夠在http ...