話不多說,直接上代碼 所有的說明均在代碼中 首先是頭文件BPNetWork.h 然后是程序本體BPNetWork.c 宏定義 BPCreate函數: ...
.神經元模型 神經網絡能模擬生物神經系統對真實世界的反應,最基本的成分時神經元模型,如圖。 神經元接收來自其他n個神經元的輸入,通過帶權重的連接傳入,將接收到的總輸入與閾值比較,然后通過激活函數處理產生輸出。 理想激活函數是階躍函數,將輸入映射為輸出值 和 。 對應於神經元興奮, 對應不興奮。 由於階躍函數不連續 不光滑,實際常用sigmoid函數,sigmoid將輸入值擠壓在 , 范圍內。 . ...
2019-12-08 18:08 0 1265 推薦指數:
話不多說,直接上代碼 所有的說明均在代碼中 首先是頭文件BPNetWork.h 然后是程序本體BPNetWork.c 宏定義 BPCreate函數: ...
新。 本次對前兩篇文章代碼進行重構,主要重構函數接口體系,和權重矩陣的封裝。 簡單函數 所說函數,是數學概 ...
根據前篇博文《神經網絡之后向傳播算法》,現在用java實現一個bp神經網絡。矩陣運算采用jblas庫,然后逐漸增加功能,支持並行計算,然后支持輸入向量調整,最后支持L-BFGS學習算法。 上帝說,要有神經網絡,於是,便有了一個神經網絡。上帝還說,神經網絡要有節點,權重,激活函數,輸出函數,目標 ...
接上篇。 Net和Propagation具備后,我們就可以訓練了。訓練師要做的事情就是,怎么把一大批樣本分成小批訓練,然后把小批的結果合並成完整的結果(批量/增量);什么時候調用學習師根據訓練的結果進行學習,然后改進網絡的權重和狀態;什么時候決定訓練結束。 那么這兩位老師兒長的什么樣子,又是 ...
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 ...
Python語言編寫BP神經網絡 2016年10月31日 16:42:44 ldy944758217 閱讀數 3135 人工神經網絡是一種經典的機器學習模型,隨着深度 ...
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 ...
人工神經網絡是一種經典的機器學習模型,隨着深度學習的發展神經網絡模型日益完善. 聯想大家熟悉的回歸問題, 神經網絡模型實際上是根據訓練樣本創造出一個多維輸入多維輸出的函數, 並使用該函數進行預測, 網絡的訓練過程即為調節該函數參數提高預測精度的過程.神經網絡要解決的問題與最小二乘法回歸解決的問題 ...