摘要在MatlabR2010a版中，如果要创建一个具有两个隐含层、且神经元数分别为5、3的前向BP网络，使用旧的语法可以这样写：net1
= newff(minmax(P),
[5
3 1]);注意minmax()函数的使用，还有对输出层神经元数(1)的指定。当然也可以采用新的语法，更简洁(请留意差异)：net2
= newff(P, T,
[5
3]);
不用求minmax，也不用人工指定输出层
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2023-10-30 23:27:04
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这次B站上课的老师写的代码有个地方错了，我代码中会指出来。首先，BP神经网络的示意图如下：BP神经网络有一点点难以理解，不过也就是梯度下降法的极致应用。通过几层感知器的共同运算，得到最后结果，最后再对结果求偏导，得出各个参数应该如何变化。具体推导过程可以看下面的参考博客（或者我现在给出也行：详解BP神经网络_fanxin_i的博客-CSDN博客_bp神经网络），下面直接给出推到结果：不过呢，我自己
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2023-05-18 20:49:05
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什么是bp神经网络BP神经网络，即反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network），是一种广泛应用于分类、回归和聚类等任务的人工神经网络。bp神经网络的结构BP神经网络的基本结构包含三层：输入层、隐含层和输出层。其中，输入层接受输入数据，隐含层和输出层由若干个神经元组成。每个神经元与前一层的每个神经元相连，并带有权重。当输入数据通过神经网络时，每个神经元将加权输入相
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2023-09-05 15:12:58
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BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，它具有强大的非线性拟合能力和逼近性能。本文将介绍如何使用Python实现一个简单的BP神经网络来进行异或分类。
## 1. 异或分类问题
异或分类问题是一个经典的二分类问题，其输入数据有两个特征，每个特征的取值为0或1。根据异或的逻辑规则，当两个特征取值相同时，输出结果为0，当两个特征取值不同时，输出结果为1。我们的目标是通过训练一个BP神经网络来实现
原创
2023-11-08 03:51:12
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环境介绍语言：Py，版本3.6环境：Anaconda3 (64-bit),编译器：Spyder,Jupyter Notebook等实现功能：使用BP神经网络实现异或功能神经网络搭建的思想一个神经网络的搭建，需要满足三个条件。输入和输出权重（w）和阈值（b）多层感知器的结构也就是说，需要事先画出上面出现的那张图。其中，最困难的部分就是确定权重（w）和阈值（b）。目前为止，这两个值都是主观给出的，但现
在上一篇笔记中我们一起学习了单层感知器的原理，但针对于异或问题。我们的单层神经网络就束手无策了*异或运算： 0 0 输出为0，0 1输出为1， 1 0输出为 1， 1 1输出为 0即，针对以下四个点（0，0）（0，1）（1，0）（1，1）对应标签0 ，1，1，0时，我们无法完成分类。 运算结果如图所示 这时候我们就要引入一个新的东西-线性神经网络我们都知道感知器的
BP神经网络求解异或算法 目录BP神经网络求解异或算法一、BP神经网络二、激活函数三、异或求解 一、BP神经网络BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。 正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，若实际输出与期望输出不相符，则转入误差的反向传播过程。误差反传是将输出误差
激活函数神经网络神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数 Activation Function。 为什么要用激活函数神经网络中激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力，如不特别说明，激活函数一般而言是非线性函数。假设一个示例神经网络中仅包含线性卷积和全连接运算，那么该网络仅能够表达线性映射，即便增加网络
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2023-07-05 18:47:07
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1、神经元模型历史上，科学家一直希望模拟人的大脑，造出可以思考的机器。人为什么能够思考？科学家发现，原因在于人体的神经网络。 神经网络最基本的成分是神经元模型 其中，W表示的是向量，代表的是权重，函数f称为激活函数，其中f()我们一般选择sigmoid函数(这里选择对数几率函数)对数几率函数相较于阶跃函数优点：连续光滑，任意阶可导2、感知机与多层网络感知器的例子 城里正在
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2023-07-05 19:54:15
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import numpy as np #导入numpy工具包
import matplotlib.pyplot as plt #导入画图工具包
#输入数据
X = np.array([[0,0],
[0,1],
[1,0],
[1,1]])
#标签
T = np.array([[0], #0与0异或为0
全文共
3243字，预计学习时长
10分钟或更长
h 神经网络(NNs)可以在不知道用显式算法执行工作的情况下被设计和训练于特定的任务，很多人都对此表示惊叹。例如，著名的手写体数字识别教程很容易执行，但其背后的逻辑还是隐藏在神经网络下，仅能通过层次化结构、权值和激活函数略知一二。本文通过神经网络透明原则来揭示其“黑盒知识”，为此来检验一个布尔异或函数的神经网络。
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom math import sqrtfrom sklearn import li
原创
2022-11-10 14:23:56
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今天突然想起来，要是面试问到XOR问题怎么办。 所以就查了一下资料，看到这篇文章，做一下记录： https://www..com/Belter/p/6711160.html 但实际上，神经网络的参数是要训练得到的。而且一般各层之间都是全连接。
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2018-02-25 12:22:00
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作者 | MrZhaoyx工作中需要预测一个过程的时间，就想到了使用BP神经网络来进行预测。简介BP神经网络(Back Propagation Neural Network)是一种基于BP算法的人工神经网络，其使用BP算法进行权值与阈值的调整。在20世纪80年代，几位不同的学者分别开发出了用于训练多层感知机的反向传播算法，David Rumelhart和James
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2023-07-04 17:31:28
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一、数字图像处理 1.1 问题假设所给的全部人脸图像都未出现损坏等问题；人脸的朝向仅分为5类：左、中左、中间、中右、右，其他朝向不予考虑；对于题目中所给的人脸图像，不考虑人脸的复杂表情问题；1.2 基于边缘检测Sobel算子的人脸特征向量提取人脸识别的第一步便是人脸特征的提取，即如何把人脸图像转换成数字特征值。目前人脸特征提取的方法有很多，如主元分析法、Fisher线性判别法、小波分析法等。通过特
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2023-08-18 15:52:05
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本文是在GPU版本的Tensorflow = 2.6.2 , 英伟达显卡驱动CUDA版本 =11.6，Python版本 = 3.6, 显卡为3060的环境下进行验证实验的！！！ 文章目录一、M-P神经元模型二、BP神经网络模型1. 感知机模型2. BP神经网络模型3.BP神经网络传播过程4. BP神经网络向前推导5.BP神经网络训练过程步骤一:定义神经网络前向传播的结构、各个参数以及输出结果步骤二
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2023-06-26 22:05:23
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注：在吴恩达老师讲的【机器学习】课程中，最开始介绍神经网络的应用时就介绍了含有一个隐藏层的神经网络可以解决 了代码，对于作业题中给的数字图片可以达到95%左右的识别准确度。但是改成训练异或的网络时，怎么也无法得到正确的结果。后来查
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2023-04-26 21:12:27
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介绍神经网络的应用时就介绍了含有一个隐藏层的神经网络可以解决异或问题，而这是单层神经网络（也叫感知机）做不到了，当时就觉得非常神奇，之后就一直打算自己实现一下，一直到一周前才开始动手实现。自己参考【机器学习】课程中数字识别的作业题写了代码，对于作业题中给
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2016-11-27 22:34:00
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1、异或问题是每个讨论多层神经网络的人都会谈论的话题，问题的本身就是解决一个线性可分的问题。对应到几何的二维问题就是用一条直线划分两个分类的问题。 对于简单二维分类问题如果一个数字z代表分类，那么将这个过程写成公式： Z=f(x,y) 问题就转化为求解二维函数f(x,y)使其最接近给定的数据点。形象化的解释如下图：红蓝两色代表互不相同的两个类，如果以z=0.5作为分解线将其作为两类，问题划分。就很
目录BP神经网络的基本原理BP神经网络的C++实现将BP神经网络应用于手写数字识别坑点存在的疑惑BP神经网络的基本原理参考资料：机器学习（西瓜书） - 周志华如图所示，一个简单的BP网络包含输入层，隐藏层和输出层。给定输入值\(x_1,x_2,...,x_n\)，隐藏层和输出层的输出分别值为。\[b_i=f(\sum\limits_{j}v_{ji}x_{j}-\gamma_i)\\
\]\[y
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2023-06-07 15:37:36
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