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 ...
原文：用numpy實現BP神經網絡
在本篇博文中，我們只使用numpy來搭建一個簡單的包含輸入層 隱藏層 輸出層的神經網絡，我們選擇sigmoid作為激活函數，選擇均方差損失函數，最后使用mnist數據集進行了訓練和測試。 公式推導 均方差損失函數： loss J W,b,x,y frac a L y 前向傳播過程： z l W la l b l a l sigma z l 反向傳播過程： frac partial J partia ...
2019-07-29 22:57 0 557 推薦指數：
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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 ...
BP神經網絡—java實現
神經網絡的結構 神經網絡的網絡結構由輸入層，隱含層，輸出層組成。隱含層的個數+輸出層的個數=神經網絡的層數，也就是說神經網絡的層數不包括輸入層。下面是一個三層的神經網絡，包含了兩層隱含層，一個輸出層。其中第一層隱含層的節點數為3，第二層的節點數為2，輸出層的節點數為1；輸入層為樣本的兩個特征X1 ...
Opencv 關於BP神經網絡實現
閑來無事，現在用Opencv將關於目標跟蹤識別匹配的Matlab程序重寫了一遍，里邊用到BP神經網絡訓練，在網上找了些資料，然后自己根據程序改了下適合自己所用：1個輸入層（1*3），兩個隱層(1*10)，一個輸出層（1*2）。 訓練的准確率還行。 ...
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 ...
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python對BP神經網絡實現
python對BP神經網絡實現 一、概念理解 開始之前首先了解一下BP神經網絡，BP的英文是back propagationd的意思，它是一種按誤差反向傳播(簡稱誤差反傳)訓練的多層前饋網絡，其算法稱為BP算法。 它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技術，期望使網絡的實際輸出值和期望輸出值 ...