BP神經網絡參數
net的屬性如下： .perFromFcn='sse'; % 性能函數，這里設置為‘sse’，即誤差平方和 ...
原文：Weka中BP神經網絡的實踐（參數調整以及結果分析）
廢話： 周日講了下神經網絡，本來想的是以理論和實踐相結合，前面講講神經網絡，后面簡單講下在weka中怎么使用BP神經網絡，可惜最后時間不夠，而且姥姥的興趣點跑到凸優化那里去了，所以沒有講成實踐的部分，有點郁悶的。為了不浪費了，就把這部分講稿拿出來和大家分享一下，也希望對大家實踐神經網絡有所幫助。因為是講稿，講的要比寫的多，所以很多地方口語化和省略比較嚴重，大家湊合着看吧。 實踐部分講稿正文： We ...
2012-12-26 09:41 4 20205 推薦指數：
相關推薦
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網絡能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 ...
BP神經網絡
代碼為MNIST數據集上運行簡單BP神經網絡的python實現。 以下公式和文字來自Wanna_Go的博文 http://www.cnblogs.com/wxshi/p/6077734.html，包含詳盡的描述和推導。 BP神經網絡 單個神經 ...
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 ...
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 ...
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 ...
BP神經網絡 [神經網絡 2]
本文來自於 [1] BP神經網絡 和 [2] Wikipedia: Backpropagation，感謝原文作者！ 1- M-P模型 按照生物神經元，我們建立M-P模型。為了使得建模更加簡單，以便於進行形式化表達，我們忽略時間整合作用、不應期等復雜因素，並把 ...
神經網絡與BP神經網絡
一、神經元 神經元模型是一個包含輸入，輸出與計算功能的模型。（多個輸入對應一個輸出） 一個神經網絡的訓練算法就是讓權重（通常用w表示）的值調整到最佳，以使得整個網絡的預測效果最好。 事實上，在神經網絡的每個層次中，除了輸出層以外，都會含有這樣一個偏置單元。這些節點是默認存在的。它本質上 ...