基於matlab實現BP算法的神經網絡
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 ...
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神經網絡及其簡單實現（MATLAB）
轉自：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html 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://en.wikipedia.org ...
BP神經網絡及matlab實現
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 ...
淺談卷積神經網絡及matlab實現
前言，好久不見，大家有沒有想我啊。哈哈。今天我們來隨便說說卷積神經網絡。 1卷積神經網絡的優點 卷積神經網絡進行圖像分類是深度學習關於圖像處理的一個應用，卷積神經網絡的優點是能夠直接與圖像像素進行卷積，從圖像像素中提取圖像特征，這種處理方式更加接近人類大腦視覺系統的處理方式。另外，卷積 ...
bp神經網絡及matlab實現
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 ...
BP神經網絡及matlab實現
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 ...
bp神經網絡及matlab實現
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 ...
BP神經網絡（原理及MATLAB實現）
人工神經網絡概述： 人工神經元模型： 神經網絡的分類： 按照連接方式，可以分為：前向神經網絡 vs. 反饋（遞歸）神經網絡； 按照學習方式，可以分為：有導師學習神經網絡 vs. 無導師學習神經網絡； 按照實現功能，可以分為：擬合（回歸）神經網絡 vs. 分類神經網絡 ...