数据整理假设原成绩单如下，共29人，25门课： 要预测其中一门概率论的成绩。（我的那一行）每一列是一组输入训练集，行数代表输入层神经元个数，列数代表输入训练集组数，导入MATLAB 由于是要预测其中一科概率论的成绩，还应在转置前删除一列概率论的全部成绩。 最后加上要输入的数据，对应矩阵大小为：模型建立BP网络模型 BP网络（Back-ProPagation Network）又称反向传播神经网络，
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2023-10-30 23:06:32
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BP神经网络 神经网络基本结构： 人工神经网络由神经元模型构成，这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布结构。每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接；存在许多（多重）输出连接方法，每种连接方法对应一个连接权系数。可把 ANN 看成是以处理单元 PE(processing element) 为节点，用加权有向弧(链)相互连接而成的有向图。令来自其它处理单元(神经元)i的
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2023-11-18 21:05:37
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文章目录前言BP神经网络介绍思路公式变量说明输入层的输入输入层的输出隐含层的输入激活函数Sigmoid隐含层的输出输出层的输入输出层的输出误差计算隐含层→输出层权值调整输出层偏置调整输入层→隐含层权值调整隐含层偏置调整 前言人工智能的算法需要许多预备知识，但时间比较紧，所以我只会对"对最后算法实现有帮助的资料"感兴趣，试着在不完全了解的情况下将这次实验完成。 BP神经网络介绍BP神经网络鲜明的特
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2023-10-12 19:05:10
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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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BP神经网络基础知识及简单拟合实例BP神经网络结构前向计算误差反向传播梯度下降法输出层参数调节隐含层参数调节BP神经网络拟合实例 BP神经网络结构BP神经网络(Back Propagation)是一种多层神经网络，其误差是反向传播的，因此称为BP神经网络。 BP神经网络包括输入层、隐含层和输出层三层，通常来说，隐含层的激活函数为 输出层的激活函数为前向计算我们记BP神经网络具有n个输入层神经元，
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2023-10-04 19:22:12
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概述BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量
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2023-07-19 14:53:14
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BP神经网络是用来干嘛的阿？用样本去训练一个BP网络，然后用新的样本作为输入，再通过这个已经训练好的BP网络，得到的数据就是仿真的结果，这就是BP网络仿真。我们训练一个BP网络就好像是在训练一个神经系统，然后用这个已经具备分析能力的神经系统去分析事情，这就是为什么要仿真，说到底就是为了用。仿真的作用你可以从BP神经网络的用途上去看，例如很经典的可以用来做分类器等。你用不同类别的样本（输入+对应的期
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2023-07-29 11:46:34
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BP（backward propogation）神经网络简单理解，神经网络就是一种高端的拟合技术。教程也非常多，但实际上个人觉得看看斯坦福的相关学习资料就足够，并且国内都有比较好的翻译：人工神经网络概论，直接翻译与斯坦福教程：《神经网络 - Ufldl》
BP原理，直接翻译与斯坦福教程：《反向传导算法 - Ufldl》
网上公开课笔记：《Andrew Ng Machine Learning 专题
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2023-11-30 17:30:55
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去年在学习Stanford的ML课程的时候整理过一篇BP神经网络原理的解析，链接地址，不过没有对它的code实现作太多的研究，只是用MATLAB的工具箱做了实验。Jeremy Lin具体的原理性资料可以参考：[1] BP神经网络解析 地址[2] Tom M.Mitchell 机器学习教程 地址BP网络算法流程
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2023-07-10 19:49:31
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当今Deep-Learning已经是火到一定境界了,深度学习神经网络（DNN）在计算机视觉领域的表现可谓见效非凡。当然，工程上运用了卷积神经网络来减少计算量而不是全连结的神经网络-这样计算量实在太大了。但是，对于神经网络来说计算量真的不是问题，因为它的结构能够确保它能够并行计算，一旦网络的每一个单元都能够独立的进行计算，每一层再多的连结也是同时进行计算的。期待硬件神经网络的发展。 &nb
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2023-07-10 19:47:10
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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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神经网络算法BP网络的C++实现头文件CBp.h#ifndef BP_H
#define BP_H
//初始化相关变量
#define N 4 //学习样本个数
#define IN 2 //输入层神经元数目
#define HN 8 //隐层神经元数目
#define ON 1 //输出层神经元数目
double P[IN]; //单个样本输入数据
double T[ON]; //单个样
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2023-11-27 17:32:13
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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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在该题的程序设计中采用了文件相关的操作，记录了相关学习和测试信息数据。权值用伪随机数函数随机产生（范围是（0,0.5））采用结构体及链表来实现神经网络的结构分为实例结构体、层结构体和网络结构体数据结构的设计参照了《人工神经网络原理》（马锐编著，北京：机械工业出版社，2010,7）一书学习算法的优化也参照该书采用学习效率自适应调整算法优化源程序的学习算法，以减少学习次数由于能力和知识有限，该程序存在
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2024-01-15 11:27:02
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之前的几篇博客的一个共同点就是梯度下降法，梯度下降法是用来求解无约束最优化问题的一个数值方法，简单实用，几乎是大部分算法的基础，下面来利用梯度下降法优化BP神经网络。 [TOC]梯度公式下面的BP神经网络结构为最简单的三层网络，各层的神经元数量分别为B1,B2,B3。其中X,H,b2,O,b3均为行向量，W12,W23大小分别为(B1,B2)和(B2,B3) BP神经网络的基本原理，通过输入X
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2023-10-30 23:03:07
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某实验所测数据如下，根据实验测得数据使用BP神经网络的方法预测第18,19,20个数据的y值。 123456789x1-0.120.53-0.63-0.110.42-0.450.31-0.760.92x2-0.240.59-0.020.290.510.36-0.670.00-0.32y0.131.260.420.030.860.010.130.590.36 1011121314
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2023-10-07 23:47:45
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*本文参考书籍《人工神经网络理论，设计及应用》在之前我们讨论了线性神经网络，并对于异或问题进行了简单分类。今天我们探讨一下BP神经网络。BP神经网络也成为反馈神经网络。其基本思想就是学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播这两个过程组成。输入数据经过隐藏层处理后传向输出层。若输出与期望不符，则进入误差反向传播阶段，调整权值。 在讨论BP网络之前，我们需要了解一个激活函数s
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2023-09-19 22:46:37
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目录实验内容描述BP算法主要过程算法代码实现 实验内容描述实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对BP网络加以训练，网络就具有输入输出
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2023-11-27 19:08:49
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今天来讲BP神经网络，神经网络在机器学习中应用比较广泛，比如函数逼近，模式识别，分类，数据压缩，数据挖掘等领域。接下来介绍BP神经网络的原理及实现。 Contents 1. BP神经网络的认识 2. 隐含层的选取 3. 正向传递子过程 4. 反向传递子过程 5. BP神经网络的注意点 6. BP神经网络
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2023-10-07 19:30:31
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