原文:神經網絡學習筆記_1(BP網絡分類雙螺旋線)

這個也是本學期模式識別的一個小作業題。 實驗目的:采用神經網絡的方法對二維雙螺旋樣本點進行分類。 實驗數據:由於本次的實驗數據是雙螺旋,需要用數學公式產生,其產生方法見參考文獻 . 即由下面的公式產生: 實驗數據分為 部分:訓練數據和測試數據。由於雙螺旋曲線有自己的方程表達式,我們產生的測試數據不能與訓練數據一樣,否則訓練出來的網絡沒有說服力,因此我們在程序中 個樣本集在雙螺旋曲線上的采樣間隔不同 ...

2012-06-05 22:18 2 11017 推薦指數:

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數模學習筆記(五)——BP神經網絡

1、BP神經網絡是一種前饋型網絡(各神經元接受前一層的輸入,並輸出給下一層,沒有反饋),分為input層,hide層,output層 2、BP神經網絡的步驟: 1)創建一個神經網絡:newff a.訓練樣本:歸一化(premnmx ,postmnmx ,tramnmx) b.確定節點 ...

Sun Jul 14 04:03:00 CST 2013 1 3721
BP神經網絡分類應用

  DNA序列分類 作為研究DNA序列結構的嘗試,提出以下對序列集合進行分類的問題:有20個已知類別的人工制造序列,其中序列標號1-10為A類,11-20為B類。請從中提取特征,構造分類方法,並用這些已知類別的序列,衡量你的方法是否足夠好。然后用你認為滿意的方法,對另外20個未標明類別的人 ...

Sat Aug 04 23:34:00 CST 2018 0 1685
BP神經網絡學習筆記_附源代碼

BP神經網絡基本原理: 誤差逆傳播(back propagation, BP)算法是一種計算單個權值變化引起網絡性能變化的較為簡單的方法。由於BP算法過程包含從輸出節點開始,反向地向第一隱含層(即最接近輸入層的隱含層)傳播由總誤差引起的權值修正,所以稱為“反向傳播”。BP神經網絡是有教師指導訓練 ...

Fri Nov 11 19:43:00 CST 2016 2 3494
BP神經網絡

起源:線性神經網絡與單層感知器 古老的線性神經網絡,使用的是單層Rosenblatt感知器。該感知器模型已經不再使用,但是你可以看到它的改良版:Logistic回歸。 可以看到這個網絡,輸入->加權->映射->計算分類誤差->迭代修改W、b,其實和數學上的回歸 ...

Sun Mar 08 23:47:00 CST 2015 1 3051
BP神經網絡

BP神經網絡 人工神經網絡與人工神經元模型   In machine learning and cognitive science, artificial neural networks (ANNs) are a family of statistical learning ...

Tue Aug 06 10:13:00 CST 2019 0 1020
BP神經網絡

由於課題需要學習神經網絡也有一段時間了,每次只是調用一下matlab的newff函數設置幾個參數,就自以為掌握了。真是可笑,會了其實只是會使用,一知半解而已。 本來想寫人工神經網絡,但是范圍太廣,無法駕馭,姑且就先寫BP吧,因為BP是目前應用最廣泛的神經網絡 ...

Mon Sep 23 07:58:00 CST 2013 1 5402
[DL學習筆記]從人工神經網絡到卷積神經網絡_1_神經網絡BP算法

前言:這只是我的一個學習筆記,里邊肯定有不少錯誤,還希望有大神能幫幫找找,由於是從小白的視角來看問題的,所以對於初學者或多或少會有點幫助吧。 1:人工全連接神經網絡BP算法 <1>:人工神經網絡結構與人工神經網絡可以完美分割任意數據的原理: 本節圖片來源於 ...

Tue Dec 13 21:33:00 CST 2016 0 10968
BP神經網絡

BP(Back Propagation)神經網絡是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出,是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡,是目前應用最廣泛的神經網絡模型之一。BP網絡學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系,而無需事前揭示描述這種映射關系 ...

Tue Jul 07 04:38:00 CST 2015 0 2415
 
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