背景我们在 如何利用 C# 对神经网络模型进行抽象？ 中完成了神经网络的抽象结构：三个接口：激活函数、有监督学习、无监督学习三个抽象类：神经元、网络层、网络拓扑我们在 如何利用 C# 实现神经网络的感知器模型？ 中对神经网络的结构进行了扩展，完成了感知器神经网络：实现了三个接口：利用符号函数和阈值函数实现激活函数接口；利用感知器学习规则实现有监督学习接口。覆写了三个抽象类中的抽象方法：用实体类 A
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2023-12-20 21:33:38
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BP(Back Propagation)即反向传播，指的是一种按照误差反向传播来训练神经网络的方法。而 BP 神经网络即为一种按照误差反向传播的方法训练的神经网络，是一种应用十分广泛的神经网络。BP 神经网络主要可以解决以下两种问题：分类问题：用给定的输入向量和标签训练网络，实现网络对输入向量的合理分类。函数逼近问题：用给定的输入向量和输出向量训练网络，实现对函数的逼近。本文主要介绍 BP 神经网
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2023-11-07 15:58:08
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1.前言 深度学习框架给我们带来了很多方便，但是过于依赖框架反而会让我们不知所以然。本篇博客中，我使用C++语言实现了一个简单的神经网络。2.原理神经网络由正向传播和反向传播构成。正向传播指的是输入样本数据x，通过一层层网络的计算后得到结果。反向传播值得是通过预测结果与正确结果的差异来对网络中的参数进行修正的过程。下面我们分别来介绍正向传播算法和反向传播算法：首先以一个最简单的神经元单元
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2023-10-03 10:45:00
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最近在学习神经网络算法，用C语言写了一个简单的BP神经网络算法，实现了简单的数据分类。这里主要参考了，这两篇博客，收获良多。有导师学习算法：BP算法 采用BP学习算法的前馈型神经网络通常被称为BP网络。BP网络具有很强的非线性映射能力，一个3层BP神经网络能够实现对任意非线性函数进行逼近（根据Kolrnogorov定理）。BP（Back Propagation）神经网络分为两个过程（1）
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2023-08-24 17:28:06
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第五章 神经网络学习算法1.一些标记：L层数，sl表示层的神经元个数（不包括a0），k输出层的个数2.神经网络的代价函数（不再是凸函数了，会有局部最值。尽管这样，在使用梯度下降算法后，一般仍然表现很好）求代价函数的前向传播算法：3.反向传播算法 理解：://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%
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2023-07-24 15:30:56
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人工智能现在还是十分火热。说到人工智能，那就必须提到AlphaGo的事情。这样就可以引出神经网络了。BP神经网络是最简单的也是最早的人工神经网络，这是最基本的网络，以后所有的网络都是以此改进而来。当然学习神经网络要从学习BP的原理学起。正好有个课程报告，让实现BP人工神经网络。大部分同学们都是使用的Python。但是不知道我怎么产生了可怕的想法，非得要使用C语言搞一波。当然一般情况，网上有的话就不
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2023-07-10 22:26:51
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谁能告诉我在MATLAB中怎么用遗传算法优化BP神经网络，最好能有个学习视频了工具箱比较麻烦，最好还是编程实现。其实，BP神经网络调用也就一句话：net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')'tansig','purelin'},'traingdm'就是阈值函数，决定你的阈值。神经网络编程到底有多神奇神经网络算法，通过一
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2023-09-11 21:43:38
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BP 神经网络的实现实验概述：1.1 课程设计题目：本设计题为 BP 神经网络的实现，主要任务是利用 C++ 语言实现 BP 神经网络， 并利用 BP 神经网络解决螨虫分类问题。 1.2 课程设计目的：主要有这些：熟悉自己所学的多种数据结构.理解 BP 神经网络的工作原理利用 C++ 实现 BP 神经网络利用 BP 神经网络实现螨虫分类设定好学习样本个数，取样本个数的训练数据存储于文本文档中，在
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2023-07-04 15:29:07
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描述部分什么是BP神经网络这个百度比较多就不赘述了 在看到我的文章前一定也看了不少了!开篇先说几点本文参考了博客""，对其补充与拓展本文努力去通俗的阐述bp神经网络原理 与结合实际bp网络图重构其代码 尤其核心算法部分 让bp算法使用更清晰明了 并且下面贴的代码注释非常全 也给出了用的哪个具体计算公式 很容易看懂执行流程正向：反向：算法原理误差“d”：输出值的正确结果 “o”：实际输出值 “k”：
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2023-10-15 19:28:28
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浅谈控制中神经网络的原理神经网络的原理（以RBF神经网络为例） 神经网络由“权”和“激活函数”组成。神经网络用来将样本逼近期望的函数。如图1所示： 也就是说，假设我拿到了一组数据（分别对应横纵坐标），但我不知道这组数据对应的函数是什么，而我想要得到这个函数，那么我就可以通过神经网络来实现。那么我通过将数据分为横纵坐标导入神经网络中拟合，便可以得到一个相近于实际情况（期望函数）的函数。红色线段表示
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2023-08-11 20:57:35
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全连接神经网络用C语言实现一、分析输入输出二、分析神经网络层数三、分析神经元数量四、分析参数数量五、分析传递过程连接方式六、代码框架七、完整代码实现： 一、分析输入输出1、手写体输入为28x28的黑白图片，所以输入为784个x 2、输出为识别0-9的数字的概率，所以有10个输出 3、输入只能是-1~1的小数，主要是防止计算溢出二、分析神经网络层数如果只是一层，输入784，输出10，中间能记录的神
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2023-07-04 09:23:51
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LCCBPNET net; // 结构体，神经网络的一些参数
net.nIn = 2;
net.nHidden = 3;
net.nOut = 1;
net.loopTimes = 2000;
net.eta = 0.6;
net.mc = 0.8;
net.tolerance = 0.01;
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2023-11-13 18:37:56
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文章总览-手把手教你用C语言搭建一个全连接神经网络框架 文章目录符号对照表数学符号对照表神经网络参数符号对照表算法理论基础激活函数Sigmoidtanhreluleakyrelusoftmax损失函数Mean Square ErrorCross Entropy Loss初始化方法全零初始化随机初始化Xavier初始化凯明初始化 符号对照表数学符号对照表符号含义标量向量矩阵张量向量或者矩阵的转置按元
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2023-12-11 23:16:46
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一、写在前面的话本章主要讲讲神经网络的数学基础，并将神经网络中浮夸的概念用合理的顺序整理一下。应该具备的数学基础说多不多：基本上熟悉导数、线代、概率，那么大部分内容就可以看懂了，然而再进行深入学习的话又需要了解一些微分流形的东西，这个东西也是函数导数所衍生的概念，想想也不是很复杂。但好事者给起了很多复杂的名字，比如PCA比如Adam，这无形中也增加了学习成本。以至于很多人学习过程的最大感受就是：我
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2023-10-27 07:38:35
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本博客以c代码为例，展开神经网络的组成参数设定结构体->参数指针->参数函数定义数据函数激活函数阶层实现函数模块多维矩阵模块连续层结构总结 希望本篇文章对你有所帮助 ~ (●’◡’●) ~ 本次部分代码数据以1维呈现（如有需要对应修改即可）参数设定根据c语言特点去设置参数结构体->参数由于c语言本身可选择的数据类型有限，在为了满足可扩展相同结构的数据以及方便后期修改参数，所以
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2023-07-21 20:52:57
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由于模糊控制是建立在专家经验的基础之上的，但这有很大的局限性，而人工神经网络可以充分逼近任意复杂的时变非线性系统，采用并行分布处理方法，可学习和自适应不确定系统。利用神经网络可以帮助模糊控制器进行学习，模糊逻辑可以帮助神经网络初始化及加快学习过程。
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2022-10-18 17:22:00
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智能控制学科包含的方法各有利弊，在实际应用中，我们应当结合不同的方法，发挥各自的优势，构成高级混合智能控制系统，获得了良好的效果。下面举例介绍几种典型的控制系统和方法。1.专家系统与神经网络专家系统是一个具有专业知识与经验的系统，可以模拟人类专家解决专业领域的问题。神经网络是一种算法模型，可以模仿动物神经网络行为特征进行信息处理。这两种技术以不同的方式获取知识，前者是自顶而下的学习，我们提供给它的
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2024-02-06 21:34:02
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神经网络编程步骤 （1）寻找对结果产生影响的各种指标，假设有m个 （2）寻找样本n个，构造矩阵m*n，其对应的标准输出是n*1 (3)将上述m*n与n*1分别带入网络中训练，类似于下列代码中的P与T （4）输入新的数据进行仿真，类似于下列代码中的P2；%traingd
clear;
clc;
P=[-1 -1 2 2 4;0 5 0 5 7];
T=[-1 -1
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2023-06-02 23:05:02
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这年头机器学习非常的火，神经网络算是机器学习算法中的比较重要的一种。这段时间我也花了些功夫，学了点皮毛，顺便做点学习笔记。介绍人工神经网络的基本理论的教科书很多。我正在看的是蒋宗礼教授写的《人工神经网络导论》，之所以选这本书，主要是这本比较薄，太厚的书实在是啃不动。这本书写的也比较浅显，用来入门正合适。看书的同时也在网上找了找人工神经网络的库代码。感觉 FANN 这个库还不错，就顺道学了学这个库的
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2023-05-22 22:39:42
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以下代码实现了只包含一个隐层的BP前馈神经网络。使用方法如下：1.编写配置文件配置文件为TXT文档，内容如下：Layers: 3 Layer1: 2 Layer2: 2 Layer3: 2 Group: 1000 Groupt: 1000 Learningrate: 0.9 Accuracy: 0.95 iterations_outer: 100000 iter_show: 50
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2023-08-25 16:16:54
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