# 实现“bp神经网络基于麻雀算法”的步骤
为了教会你如何实现“bp神经网络基于麻雀算法”，以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 初始化神经网络参数 |
| 3 | 前向传播计算 |
| 4 | 反向传播更新参数 |
| 5 | 重复步骤3和步骤4，直到收敛 |
| 6 | 验证和测试神经网络 |
# 每一步具体操
原创
2024-03-18 06:52:04
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之前一直都是直接使用深度学习的框架，但对里面所涉及到的基本算法却没有深入研究。看了吴恩达的机器学习视频之后，决定使用MATLAB实现一个简单的神经网络，深刻体会到只有用代码从头实现一个算法，才会对这个算法理解得更加深刻，也才能真正掌握该算法。机器学习定义如下：一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能P，当且仅当，有了经验E之后，经过度量P的评判，程序在处理T的性能有所提升。神经网络是机
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2023-08-23 19:55:24
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## 麻雀算法优化BP神经网络原理及代码示例
### 前言
在神经网络领域，BP神经网络是一种常用的模型，其通过反向传播算法来进行训练和优化。然而，BP神经网络在训练过程中存在着收敛速度慢、容易陷入局部极小值等问题。为了解决这些问题，研究者们提出了各种优化算法。其中，麻雀算法是一种基于麻雀群体行为的优化算法，其能够有效提高BP神经网络的收敛速度和精度。
### 麻雀算法原理
麻雀算法的核心
原创
2023-08-10 03:42:14
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基于MATLAB的麻雀搜索算法SSA代码解释%%%% SSA:麻雀搜索算法 (doi:10.1080/21642583.2019.1708830)
% Encoding format：utf-8
% :param N: 种群数目
% :param dim: 求解维度
% :param x_min: 各维度搜索下限
% :param x_max: 各维度搜索上限
%
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2024-01-02 11:56:31
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一、 BP神经网络预测算法简介 说明：1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的BP神经网络算法原理，即常规的BP模型训练原理讲解（可根据自身掌握的知识是否跳过）。1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经网络预测模型。 使用BP神经网络进行预测时，从考虑的输入指标角度，主要有两类模型： 1.1 受 ...
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2021-07-25 18:47:00
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文章目录一、理论基础1、麻雀搜索算法SSA2、瞬态自适应麻雀搜索算法TASSA（1）瞬态搜索策略（2）自适应惯性权重（3）TASSA实现流程二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理论基础1、麻雀搜索算法SSA2、瞬态自适应麻雀搜索算法TASSA（1）瞬态搜索策略发现者作为种群中适应度值最优的一部分个体，负责搜索并引领加入者向最佳觅食位置移动，因此其位置更新过程直接影响着 SSA的寻优性能，而发
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2023-12-19 12:38:08
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BP神经网络算法原理BP神经网络算法是一种神经网络学习算法[4]，其原理是在梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。其优点在于泛化能力、自学习和自适应能力强，及特别适合于求解内部机制复杂的问题。BP神经网络算法步骤BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是反向传播，从输出层到隐
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2018-11-07 11:46:43
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1 简介提出了一种基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络数据分类方法.该方法兼顾了麻雀算法和梯度下降优化算法分别在全局和局部搜索极小点的优势;避免了在BP网络训练过程中过早收敛于局部极小点的风险;与BP算法相比,该算法多次重复过程所得网络的均方差比较稳定.在算法验证中,该算法不但有较高的执行效率,也能达到很高的分类精度.2 部分代码%__________________________________
原创
2022-03-05 21:54:50
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文章目录一、理论基础1、麻雀搜索算法2、改进麻雀搜索算法2.1 种群初始化的改进2.1.1 初始种群多样化2.1.2 初始种群精英化2.2 跟随者位置更新的改进2.3 引入柯西高斯变异策略二、仿真实验与分析三、参考文献 一、理论基础1、麻雀搜索算法请参考这里。2、改进麻雀搜索算法对SSA算法从以下三方面进行改进： 1）提出精英混沌反向学习策略并引入麻雀种群初始化过程，扩大全局勘探范围的同时避免初
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2024-01-08 19:56:58
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BP神经网络中隐藏层节点个数怎么确定最佳1、神经网络算法隐含层的选取1.1构造法首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数，找到最小值和最大值，然后从最小值开始逐个验证模型预测误差，直到达到最大值。最后选取模型误差最小的那个隐含层层数。该方法适用于双隐含层网络。1.2删除法单隐含层网络非线性映射能力较弱，相同问题，为达到预定映射关系，隐层节点要多一些，以增加网络的可调参数，故适合运用删除法
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2023-07-24 18:08:21
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神经网络的概念来源于生物学（仿生），并受其启发，但神经网络的发展早已摆脱了仿生物学的思路。 该领域现在研究的热门方向为深度神经网络。 “标准BP算法”并不“标准”，真正使用的是累计BP算法（目标为最小化训练集上的累计误差）。 BP算法是梯度下降法的应用。 梯度下降算法：在参数寻优的过程中需要避免目标函数陷入局部极小。生活中的例子：盲人下山很有可能下到半山上的一个深坑中，这个“坑”就是局部极小。 梯
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2023-07-05 21:27:30
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &nbs
原创
2023-10-06 10:21:59
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1.麻雀搜索算法算法思想1.1算法来源麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种新型的群智能优化算法，在2020年提出，主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发。其期刊为：A novel swarm intelligence optimization approach: sparrow search algorithm https://www.tandfonl
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2024-01-10 22:37:05
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%本代码为bp神经网络的matlab代码，对大量数值大的数据较准确，对少量数值小的数据不准确 clcclear allclose all%bp 神经网络的预测代码%载入输出和输出数据load C:\Users\Lenovo\Desktop\数学建模资料\数模资料自整理\数学建模matlab程序\bp神经网络\p.txt;load C:\Users\Lenovo\Desktop\数学建模资料\数模资
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2023-05-29 15:02:19
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深度学习入门（二）——卷积神经网络前言一、为何提出CNN？二、数据输入层三、卷积层3.1 卷积计算方法3.2 填充3.3 步幅3.4 从二维走向三维3.5 卷积层工作过程3.6 特征提取四、ReLU激励层五、池化层六、全连接层七、总结7.1 卷积神经网络之优缺点7.2 典型的CNN网络 前言卷积神经网络CNN（Convolution Neural Networks）在1998年由YannLecu
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2024-02-08 14:49:20
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文章目录1 算法思想2 算法步骤3 求解函数最值（Python实现）4 算法进阶直接改进SSA融合别的智能优化算法来改进SSASMA及其改进的应用 原论文： [1]薛建凯. 一种新型的群智能优化技术的研究与应用[D].东华大学,2020. 1 算法思想借鉴生物行为： 麻雀有两种类型：发现者和加入者。 发现者：负责寻找食物，为种群提供觅食区域的信息； 加入者：利用发现者获取食物； 在自然状态下，
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2024-05-27 19:07:23
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0. 前言上篇文章 通过一个实际的例子说明了神经网络正向传播以及反向传播是如何实现的，以及这个计算的过程是怎么来的，下面想通过代码来实现这个过程 ！1. 代码实现神经网络BP算法1.1 网络结构这里的网络结构和相关的数据还是采用上一节中举的例子：1.2 代码实现数据准备import numpy as np
# 权重
w = [0, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35,
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2023-07-04 11:46:53
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文章目录一、需求分析二、概要设计2.1神经网络工具箱函数2.2 BP神经网络模型2.3 利用神经网络工具箱进行设计和方针的具体步骤三、详细设计和实验代码3.1利用神经网络进行数据分析一般步骤如下：3.2使用波士顿房屋数据集进行神经网络测试:四、总结： 一、需求分析进行BP神经网络代码的验证学习进行BP神经网络的构建进行BP神经网络的训练进行BP网络预测数据二、概要设计2.1神经网络工具箱函数最新
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2024-01-04 09:25:47
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去参加鹅场的笔试，问到对深度学习的理解时，用了半个小时写下了这写答案，分析了深度学习的起源，发展，以及优缺点，为什么会有些有问题的存在，有些地方还不完善，还需要补充。神经网络在发展过程中，经历了3次起伏，这很重要的原因在于神经网络的优缺点在不同时代得以体现。在理论上讲，只包含单层隐藏层神经网络，可以拟合任何函数，然后这在实际情况中是不常用的。往往采用含多层隐藏层的神经网络来对数据进行拟合。 一、缺
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2023-07-05 19:53:54
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作为深度学习领域的破冰之作,BP神经网络重新燃起了人们对深度学习的热情.它解决了DNN中的隐层传递中的权重值的计算问题.那么,BP算法思想是什么?它又是如何实现的呢?这就是本节的研究内容.一.BP算法的提出及其算法思想 神经网络主要是由三个部分组成的,分别是:1) 网络架构 2) 激活函数 3) 找出最优权重值的参数学习算法.  
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2023-07-04 11:42:57
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