蝙蝠算法
2012年，英国剑桥大学学者杨新社提出一种新的元启发式优化算法-蝙蝠算法(Bat Algorithm, BA)，该算法通过模拟蝙蝠回声定位行为来寻找函数优化问题的最优解。1. 蝙蝠算法的基本思想由于蝙蝠的回声定位行为与函数优化相似，所以可以利用蝙蝠的回声定位行为来寻找最优解。蝙蝠算法把蝙蝠看作优化问题的可行解，通过模拟复杂环境中精确捕获食物的机
转载
2023-07-31 13:32:40
132阅读
BAIndividual.py1 import numpy as np
2 import ObjFunction
3
4
5 class BAIndividual:
6
7 '''
8 individual of bat algorithm
9 '''
10
11 def __init__(self, vardim, bound):
12
转载
2023-05-18 20:19:15
66阅读
蝙蝠算法 蝙蝠算法是根据蝙蝠的回声定位特性开发的优化算法。下面为蝙蝠算法的几个基本规则。 蝙蝠通过回声定位可以感觉到距离，它们在食物/猎物和背景屏障之间也有差异。蝙蝠的速度由(Vi)和蝙蝠的位置表示为(Xi)，具有频率Fmin、变化波长λ和寻找食物的响度A0。响度A0也作为Amin常量值。文章考虑了各种参数，在Matlab中对BAT函数进行编码。在勘探开发和遗传算子的一般背景下，我们可以分
转载
2023-12-07 06:59:30
84阅读
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
转载
2018-11-07 11:46:43
411阅读
%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
转载
2023-05-29 15:02:19
170阅读
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
转载
2023-07-05 21:27:30
130阅读
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
转载
2023-07-24 18:08:21
432阅读
sigmoid函数:x的值可能为[−∞,+∞],为
原创
2022-06-10 13:54:12
437阅读
BP神经网络（Backpropagation Neural Network），也称为反向传播神经网络，是一种最常见和广泛应用的前馈型人工神经网络模型。B络中的连接权重。
原创
2024-04-18 14:01:53
68阅读
神经网络的基本结构Convolutions：卷积层Subsampling：下采样层Full connection：全连接层 应用：左边为目标检测，右边为图像分割全连接层 x1，x2，x3是这个神经元的三个激励，w1，w2，w3是这三个激励对应的权重-1是这个神经元的偏置BP神经网络从左到右的正向传播过程中能够得到一个输出值，将这个输出值和所期望的输出值进行对比就能得到一个误差值
转载
2023-10-12 13:13:36
124阅读
1 反向传播算法和BP网络简介 误差反向传播算法简称反向传播算法（即BP算法）。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法，它的基本思想为：（1）先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）；（2）计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一层向前推进的（这就是反向传播算法名字的由来）；（3）更新参数（目标是误差变小）。迭代前面两个步骤，直到满足停止准则
转载
2023-10-05 15:01:41
184阅读
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.  
转载
2023-07-04 11:42:57
0阅读
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
转载
2023-07-05 19:53:54
405阅读
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,
转载
2023-07-04 11:46:53
364阅读
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 ...
转载
2021-07-25 17:56:00
296阅读
2评论
BP算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是:输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下:(1)初始化，随机给定各连接权[w],[v]及阀值θi，rt。(2)由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出bj=f(■wijai-θj) ct=f(■v
转载
2023-07-05 20:09:27
168阅读
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
转载
2024-02-08 14:49:20
82阅读
实验三 BP****神经网络一、实验目的掌握BP神经网络相关理论基础；掌握BP神经网络的创建、训练及测试；能够利用BP神经网络对数据进行分类。二、实验内容有60个数据，包含两个类别，每个数据有99个特征，前40个数据的类别标签为label=[1 2 1 1 1 1 1 1 1 11 1 2 1 1 1 2 1 1 22 2 2 2 2 2 2 1 2 22 2 1 2 2 2 2 1 2 1]用B
转载
2023-07-04 11:47:55
272阅读
前言多层网络的训练需要一种强大的学习算法，其中BP（errorBackPropagation）算法就是成功的代表，它是迄今最成功的神经网络学习算法。今天就来探讨下BP算法的原理以及公式推导吧。神经网络 先来简单介绍一下神经网络，引入基本的计算公式，方便后面推导使用图1 神经网络神经元模型 图1就是一个标准的M-P神经元模型。【神经元工作流程】 每个神经元接受n个（图1中只有3个）来自其他神经
转载
2023-10-07 19:29:39
125阅读
下面先给出LSTM的网络结构图：看到网络结构图好像很复杂的样子，其实不然，LSTM的网络结构图无非是为了显示其高大上而已，这其实也是一个稍微比RNN难那么一丁点的算法。为了简单起见，下面我将直接先采用公式进行讲解LSTM，省得看见LSTM网络结构图就头晕。(1)RNN回顾 先简单回顾一下RNN隐层神经元计算公式为：其中U、W是网络模型的参数，f(.)表示激活函
转载
2024-02-22 16:36:23
143阅读
