一、前言反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如果不想看公式，可以直接把数值带进去，实际的计算一下，体会一下这个过程之后再来推导公式，这样就会觉得很容易了。二、简单的神经网络说到神经网络，大家看到这个图应该不陌生： 这是典型的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，Layer
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2023-08-16 17:06:30
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目录一、建模步骤二、模型应用(一)提取matlab模型程序对象方式(二) 提取模型的数学表达式三、老饼小故事：本文讲解一个BP神经网络的完整建模流程，具体例子见《一个BP的完整代码实现》。一、建模步骤一般来说建模会有6个必要步骤(1) 数据预处理：数据归一化 (2) 预留检验数据：一般随机选用20%数据留作模型检验，80%数据用于训练( 求解w,b)。 (3) 网络结构设置：设置网络隐层
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2023-06-07 12:37:35
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Python_BP神经网络实现（向量化运算、鸢尾花分类测试）简介人工神经网络模型种类很多，其中根据网络内数据流向进行分类可以分为前馈网络、反馈网络和自组织网络。通过对Andrew Ng的深度学习课程的学习，本文总结其中浅层神经网络一章的知识点(本文重点不在于公式讲解，而是算法的简单实现，具体理论可看——深度学习工程师)。在此介绍和利用Python实现BP神经网络，BP神经网络是一种典型的前馈神经网
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2023-10-30 23:00:55
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目录人工神经元模型网络结构及工作方式 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，是一种多层的前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。bp神经网络的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。 以一个三层 BP 神经网络举例：人工神经元模型人工神经网络（NN）的基本单元的神经元
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2023-10-03 08:38:10
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1 概述随着电力工业逐步进入市场化,区域配电网短期电力负荷预测在电力行业中地位越来越重要,精准的短期负荷预测方法对电力系统安全稳定的运行至关重要。因此,文章在综合分析实际负荷特征和BP神经网络原理的基础上,提出BP神经网络预测方法。2 运行结果 3 完整Matlab代码实现 %创建训练样本输入集
clc,clear
num=24;%对应24个特征
len=9;%有9行数据
da
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2023-06-06 21:47:49
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BP 神经网络中的 BP 为 Back Propagation 的简写，最早它是由Rumelhart、McCelland等科学家于 1986 年提出来的，Rumelhart 并在Nature 上发表了一篇非常著名的文章 《Learning representations by back-propagating errors》 。随着时代的迁移，BP神经网络理论不断的得到改进、更新，现在
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2023-06-30 22:01:30
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一、BP神经网络理论基本介绍BP（Back Propagation）是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是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的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide lay
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2023-06-14 17:07:06
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概述 神经网络算法是机器学习和人工智能的基础。在各种神经网络算法中，最简单的是BP神经网络算法。本文将介绍BP神经网络算法基本原理，并提供一个BP神经网络算法完成聚类分析的案例。 BP神经网络具有输入层、隐含层(一层或多层)和输出层，通过这三层的神经网络可以逼近任意非线性函数。以二维输入样本，三个隐含层神经元为例:
参数
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2023-10-26 06:41:28
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摘要：基于超声波测流量的时差法测量原理，分析了换能器凹凸安装和安装位置偏差引起的测量误差，建立了测流量的系统模型，提出了基于BP神经网络的流量计算方法以补偿测量误差。以Senscomp Tao2008超声波探头为例，在基于神经网络算法设计的系统软硬件中测量流量。从探头安装位置偏差、凹凸安装以及不同流速等方面进行分析，实验结果表明，神经网络比传统的权重系统拥有更强的非线性补偿能力。
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2023-09-06 17:36:49
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该篇论文的亮点 提出了名为incept的卷积神经网络结构 效果:ILSVRC-2014分类和检测任务巅峰加深和加宽了网络结构 更好地利用了网络结构内的计算资源，计算效率提升显著 基于赫布原则和多尺度观测相比VGG参数量减少12倍思考 如何提高深度神经网络的运行效果: 加深网络(增加层数) 加宽网络(增加一层内的卷积核数)由此带来的副作用:: 数据量不足时容易陷入局部最优解问题(过拟合) 增加了对计
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2023-09-09 08:08:50
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文章目录前言一、简介二、BP神经网络的网络流程1.结构2.流程3.实例4.优缺点总结 前言BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。一、简介BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：是前向传播的，而误差是反向传播的。
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2023-08-14 19:34:27
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BP神经网络方法。人工神经网络是近几年来发展起来的新兴学科，它是一种大规模并行分布处理的非线性系统，适用解决难以用数学模型描述的系统，逼近任何非线性的特性，具有很强的自适应、自学习、联想记忆、高度容错和并行处理能力，使得神经网络理论的应用已经到了各个领域。近年来，人工神经网络在水质分析和评价中的应用越来越广泛，并取得良好效果。在这些应用中，纵观应用于模式识别的神经网络，BP网络是最有效、最活跃
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2023-07-29 11:26:16
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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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卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
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2023-09-15 15:36:43
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我们以一个实验来说明整个流程，包括了数据生成，网络构建，网络训练，预测和最终验证。实验的要求如下：一、实验计划1.数据生成采用np.random.multivariate_normal (mean, cov, size=None, check_valid=None, tol=None)方法，它用于生成多元正态分布矩阵。其中mean和cov为必要的传参而size，check_valid以及tol为可
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2023-08-18 22:45:11
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目录一、建模的步骤二、建模代码三、模型的提取流程四、模型提取的代码五、一些个性化操作本文介绍在matlab神经网络工具箱(2012b以后)的建模方式和DEMO代码。 新的matlab神经网络工具箱训练BP神经网络模流程只需要三个步骤，这有区别于老方式。一、建模的步骤1、设置神经网络及参数 主要是设置隐层节点数、训练步数等。2、将所有数据投入训练 工具自动将数据分割为三份（训练，验证和测试，默认70
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2023-07-20 16:01:13
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前言这是坚持更新的第四天，前两天更新了数学建模的一些基础模型，今天我们做一个数学建模的实例。 了解BP神经网络的同学知道，BP神经网络的用途之一就是用来做预测，但是由于BP神经网络是一种有监督的学习方式，在进行预测之前我们需要一些数据作为训练集。如果需要对短视频中用户的行为发生的概率进行预测，那么我们必须要知道一些用户行为发生的概率。 贝叶斯分类器通常是用来解决‘是’或者‘不是’的问题，但是和其他
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2023-10-03 11:09:58
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第一篇提出BP神经网络的论文是哪一篇？最初是86年，Rumelhart和McCelland领导的科学家小组在《平行分布式处理》一书中，对具有非线性连续变换函数的多层感知器的误差反向传播BP算法进行了详尽的分析，实现了Minsky关于多层网络的设想。一般引用的话，无需引用第一篇，只需引用介绍BP网络的文献即可。最开始的文献往往理论不完善。反而阅读意义不大。本人毕设题目是关于神经网络用于图像识别方面的
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2023-09-28 07:53:16
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1.项目背景20世纪80年代中期，David Runelhart。Geoffrey Hinton和Ronald W-llians、DavidParker等人分别独立发现了误差反向传播算法(Error Back Propagation Training)，简称BP，系统解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题，并在数学上给出了完整推导。人们把采用这种算法进行误差校正的多层前馈网络称为BP网。本项目通过
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2023-10-12 18:52:28
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这几天没有写博客，主要是在看matlab的神经网络，通过对机器学习的学习，学习了感知器，径向基，bp等神经网络。接下来就学习一个运用最广泛的bp神经网络案例！例： bp神经网络预测汽油浓度案例。首先数据集spectra_data.mat中有两组数据，即数据集P和T，在这一组数据中，有60条数据，每条数据有401个特征值，我们要做的就是取其中一部分作为训练，一部分作为测试。我们先来看看数据集NIR（
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2023-06-14 17:09:40
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