1.简介(只是简单介绍下理论内容帮助理解下面的代码，如果自己写代码实现此理论不够) 1） BP神经网络是一种多层网络算法，其核心是反向传播误差，即： 使用梯度下降法(或其他算法)，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）、隐藏层(hi
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2023-06-14 16:59:24
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前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系一、计算方法不同1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、用途不同1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络
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2023-09-19 22:06:43
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NN，Nearest Neighbor，最近邻
KNN，K-Nearest Neighbor，K最近邻KNN分类的思路：分类的过程其实是直接将测试集的每一个图片和训练集中的所有图片进行比较，计算距离（这里使用L2距离）。距离越远，代表图片之间的相似度越低；距离越近，代表图片之间越相似。找到和测试图片距离最近的K个图，统计它们的分类，数量最多的分类就作为测试图片的分类。Python实现：1、加载CI
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2023-08-01 16:35:53
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基于深度学习的图像分类一、问题描述本次作业需要利用深度学习的方法对 10 类图片进行分类，图片类别及示例如图 1 所示。提供的数据包含 30000 张带类别标签的图片组成的训练集，和 5000 张无类别的测试集，需要用训练好的模型对测试集图片进行分类，并将结果生成 csv 文件上传提交。选用 python 编写网络架构，深度学习框架在 pytorch/tensorflow/caffe 中任选其一。
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2023-09-26 15:40:24
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⛄ 内容介绍语音分类是语音信号处理的重要组成部分.准确快速地对语音进行分类在语音编码,语音合成中有着重要的意义.针对语音的多样性和不确定性,使用传统分类方法在大规模的实际语音分类应用中速度慢,正确率低.为了提高语音分类的正确率和分类精度,⛄ 完整代码%% 该代码为基于BP网络的语言识别
%% 清空环境变量
clc
clear
%% 训练数据预测数据提取及归一化
%下载四类语音信号
load dat
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2023-10-30 22:55:31
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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。 主要应用在 函数逼近，模式识别，分类，数据压缩（降低数据维度） 算法 优点：广泛的
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2023-08-24 20:37:29
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开发工具与关键技术：Myeclipse 10,Java 作者：刘俊杰 撰写时间：2019年04月30日Java常用类： 基本数据类型和包装类 字符串相关类 时间处理相关类基本数据类型 Java的两大数据类型：基本数据类型、引用数据类型 Java语言提供了八种基本数据类型。六种数字类型（四个整数型，两个浮点型），一种字符型，还有一种布尔值 基本数据类型 包装类 byte Byte boolean
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2023-07-07 20:29:42
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1.神经元模型神经网络能模拟生物神经系统对真实世界的反应，最基本的成分时神经元模型，如图。神经元接收来自其他n个神经元的输入，通过带权重的连接传入，将接收到的总输入与阈值比较，然后通过激活函数处理产生输出。理想激活函数是阶跃函数，将输入映射为输出值0和1。1对应于神经元兴奋，0对应不兴奋。由于阶跃函数不连续、不光滑，实际常用sigmoid函数，sigmoid将输入值挤压在（0，1）范围内。2.多层
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2019-12-08 18:08:00
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彻底理解BP之手写BP图像分类你也行第一节：用矩阵的视角，看懂BP的网络图1.1、什么是BP反向传播算法BP(Back Propagation)误差反向传播算法，使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP是当前人工智能主要采用的算法，例如你所知道的CNN、GAN、NLP中的Bert、Transformer，都是BP体系下的算法框架。理解BP对于理解网络如何训练很重要在这里我们采用最简单的
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2023-08-23 20:44:16
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1.项目背景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。BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR，XOR)和一些其他问题。从结构上讲，BP网络具有输入层、隐
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2023-09-18 16:50:50
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神经网络是深度学习的基础，在机器学习和深度学习中应用比较广泛，如函数逼近，模式识别，分类模型，图像分类、基于深度学习的CTR预估，数据压缩，数据挖掘等都离不开神经网络。下面主要介绍BP神经网络的原理。一. 认识BP神经网络一个最简单的三层BP神经网络如下图 包含输入层、隐含层、输出层，节点与节点之间有权重。一个样本有m个输入特征，包括ID特征或连续特征。隐含层可以有多个，关于隐含层节点
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2023-03-21 19:07:52
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有关于BP神经网络原理前人之述备矣，这里就暂且略过。从一年前第一次接触机器学习到现在，已经学习很多类似的智能学习算法，无论是遗传算法、群算法、模拟退火算法还是神经网络算法，在有监督的学习算法中，无非就是设计一个标准和进化方式，让结果与标准之间的误差越来越少，直到误差缩小到允许的范围内并收敛，我们谓之学习成功了。BP神经网络也是这样的，在BP神经网络学习的目标就是输出层输出的结果与真实值的差距尽可能
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2023-08-07 13:15:30
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神经网络模型和算法：Bp神经网络是一种反向传播机制，反馈错误，固化期望输出神经网络，深度学习的底层神经元由三层结构组成：输入层【例如信号、知识的输入】，隐藏层【用作处理、训练、学习，必不可少，相当于知识的理解】，输出层【经过“学习”后的输出】。误差反馈办法：在模拟，交互时，常用到线性拟合，然而现实中大部分事务时是非线性的，而神经网络就是通过不断的误差反馈，来拟合这种非线性的事务。神经网络结构确定，
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2023-05-30 14:47:51
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文章目录1 神经网络2 BP神经网络2.1 模型概述2.2 BP神经网络的工作原理2.3 建模步骤（1）数据预处理（2）BP神经网络初始化（3）激活函数的确定（4）初始化权值、阈值，确定学习速率（5）计算输入层和隐含层的结果（6）误差计算（7）权值更新（8）阈值更新（9）判断算法迭代能否终止，如果不能终止，则返回步骤（5）3 BP神经网络的Python实现 1 神经网络人工神经网络（Artifi
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2023-07-05 21:46:26
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人工神经网络分类方法从20世纪80年代末期，人工神经网络方法开始应用于遥感图像的自动分类。目前，在遥感图像的自动分类方面，应用和研究比较多的人工神经网络方法主要有以下几种：（1）BP（BackPropagation）神经网络，这是一种应用较广泛的前馈式网络，属于有监督分类算法，它将先验知识融于网络学习之中，加以最大限度地利用，适应性好，在类别数少的情况下能够得到相当高的精度，但是其网络的学习主要
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2023-07-05 21:46:46
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本文介绍了通过 Python 实现 BP 神经网络分类算法，对不同半径的圆进行多分类（3 分类），特征即为圆的半径。 输入层 12 节点，一个 6 节点的隐藏层，输出层 3 个节点。1.目标通过 BP 算法实现对不同半径的圆的分类。2.开发环境IDE：PyCharm 2018.3.3(Community Edition) Python 及相关库的版本号如下图所示：3.准备数据目的： 生成 3 类圆
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2023-08-01 16:41:24
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BP神经网络分类器摘要本文主要介绍了BP神经网络的分类器使用方法，结合USPS手写数字集，对该数据集进行了训练和分类，对结果做了分析。手写体数字识别是模式识别中一个非常重要和活跃的研究领域，数字识别也不是一项孤立的技术，它所涉及的问题是模式识别的其他领域都无法回避的；应用上，作为一种信息处理手段，字符识别有广阔的应用背景和巨大的市场需求。因此，对数字识别的研究具有理论和应用的双重意义。语音识别分为
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2023-08-01 15:28:33
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目录人工神经网络神经网络分类BP神经网络代码实现 人工神经网络 人们利用数学模型来模仿生物神经元传递信息以及做出决策等等。 下图神经网络数学模型可以等效为输入矩阵X与系数矩阵W相乘并加上偏置项求和，并利用激活函数 f（） 进行映射，从而得到输出。其中，系数
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2023-07-05 21:45:22
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【 摘 要 】 设计并实现了基于BP神经网络的隐写分析分类器。首先对图像库中的图像进行格式变换，并使用扩展修改方向和钻石编码两种隐写方法进行不同嵌入率的隐写嵌入，然后计算载体图像和载密图像中平面域、DCT域和小波域的一些属性值作为特征。利用Matlab的模式识别工具箱搭建BP神经网络，用已知类别的图像特征训练分类器并进行分类测试。实验结果表明，多域综合特征可以实现良好的分类效果，能以较高的准确率识
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2023-08-16 17:56:38
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本文用Python实现了BP神经网络分类算法，根据鸢尾花的4个特征，实现3种鸢尾花的分类。 算法参考文章：纯Python实现鸢尾属植物数据集神经网络模型2020.07.21更新： 增加了分类结果可视化result_visualization。2020.07.09更新： 完善代码中取数据部分的操作。1.数据准备鸢尾花数据集包含4种特征，萼片长度（Sepal Length）、萼片宽度（Sepal Wi
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2024-01-24 15:16:52
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