1.保存神經網絡 　　速度較慢 2.只保存神經網絡參數 　　速度快，這種方式將會提取所有的參數, 然后再放到你的新建網絡中 代碼： 輸出圖： ...

　　自適應線性元件20世紀50年代末由Widrow和Hoff提出，主要用於線性逼近一個函數式而進行模式聯想以及信號濾波、預測、模型識別和控制等。 　　線性神經網絡和感知器的區別是，感知器只能輸出兩種可能的值，而線性神經網絡的輸出可以取任意值。線性神經網絡采用Widrow-Hoff學習規則 ...

　　BP神經網絡是包含多個隱含層的網絡，具備處理線性不可分問題的能力。 　　20世紀80年代中期，Rumelhart，McClelland等成立了Parallel Distributed Procession（PDP）小組，提出了著名的誤差反向傳播算法（Error Back Propagtion ...

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 ...

1.設計函數 solvein 設計線性網絡； solverb 設計徑向基網絡； solverbe 設計精確的徑向基網絡； solvehop 設計Hopfield網絡。 2.傳遞函數 ...

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 ...

最上面的圖形顯示的是神經網絡的結構圖，可知有一個隱層一個輸出層 第二部分顯示的是訓練算法，這里為學習率自適應的梯度下降BP算法；誤差指標為MSE 第三部分顯示訓練進度： Epoch：訓練次數；在其右邊顯示的是最大的訓練次數，可以設定，上面例子中設為300；而進度條中顯示的是實際訓練 ...

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 ...