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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学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中，学习算法的研究有着十分重要的地位。目前，人们所提出的神经网络模型都是和学习算法相应的。所以，有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算法。而有的算法可能可用于多种模型。不过，有时人们也称算法为模型。自从40年代Hebb提出的学习规则以来，人们相继提出了各种各样的学习算法。其中以在1986年Rumelh
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2023-07-04 11:42:43
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &n
原创
2023-03-21 12:06:53
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误差逆传播算法，又称BP算法，被誉为神经网络中最好的算法，其广泛应用在多层网络中。在这之前，我们先来理解几个概念M-P神经元模型所谓M-P模型,其实是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的模型。对于第 j 个神经元，接受多个其它神经元的输入信号xi 。各突触强度以实系数w表示，这是第i个神经元对第 j 个神经元作用的加权值。多层神经网络结构学习率...
原创
2022-11-17 00:39:43
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在这篇文章中，我将分享如何在 Python 中实现 BP 算法。BP（反向传播）算法是一种常用的神经网络训练方法，通过调整神经元之间的权重，以最小化输出层与目标值之间的误差。这个过程久经考验，广泛应用于许多机器学习任务。
## 背景描述
BP 算法是深度学习领域的核心，它能够有效处理非线性问题。通过反向传播，网络能够学习输入数据的特征并进行有效分类。以下是 BP 算法在机器学习中的四象限示意图
BP算法 又称为BP网络.BP学习算法是一种有效的学习方法,但由于在权值调整上采用梯度下降法作为优化算法,容易陷入局部最小,不能保证得到全局最优解。非循环多级网络的训练算法弱点：训练速度非常慢、局部极小点的逃离问题、算法不一定收敛。优点：广泛的适应性和有效性。 网络的构成神经元的网络输入：神经元的输出：应该将net的
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2023-06-14 17:13:50
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前言 算法实现的过程，我感觉就是把数学推导公式翻译成代码的过程，关于详细的算法思想介绍，已经写在了上一篇博客中，需要参考的可以点这一个，这里重点是实现BP算法。 一、代码实现 我不啰嗦了，直接上代码了，因为看了理论之后，很容易就能读懂代码，而且每一行代码我都加了详细的注释。"""
BP算法的简单实现，这里只有三层网络，目的在于说明其执行过程
调试时可以控制输入的迭代次数和学习率，这样可以动态地看执
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2023-07-04 12:56:16
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1 BP算法总结 BP算法：bp算法实际上是在神经网络中寻找在合适条件下的最佳权重和bais。实际上是利用输出后的误差来估计输出层前一层的误差，再用这层误差来估计更前一层误差，如此获取所有各层误差估计。然后再来来调整各层的连接权值+bais，再用调整后的连接权值+bais重新计算输出误差。直到输出的误差达到符合的要求或者迭代次数溢出设定值。(注：更新权值的过程实际上最重要的是对误差应用
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2023-12-12 13:26:37
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写文章
BP（反向传播算法）公式推导及例题解析 WILL
深度学习搬砖者
1 简介随着人类社会的进步,科学技术的发展日新月异.模拟人脑神经网络的人工神经网络已取得了长足的发展.经过半个多世纪的发展,人工神经网络在计算机科学,人工智能,智能控制等方面得到了广泛的应用. 当代社会是一个讲究效率的社会,科技更新领域也是如此.在人工神经网络研究领域,算法的优化显得尤为重要,对提高网络整体性能举足轻重.BP神经网络模型是目前应用最为广泛的一种神经网络模型,对于解决非线性复杂问题具
原创
2022-03-29 21:47:52
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目录一、理论知识回顾1、神经网络模型2、明确任务以及参数1）待估参数：2）超参数：3）任务3、神经网络数学模型定义1）激活函数2）各层权重、阈值定义3）各层输入输出定义4、优化问题的目标函数与迭代公式1）目标函数2）待估参数的优化迭代公式二、python编程1、编程步骤2、数据准备、数据处理、数据划分1）数据下载2）关键代码3、初始化待估参数1）关键代码2）np.random.randint(a,
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2023-10-13 22:03:00
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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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一、C/S架构C为Client S为 Server C/S架构即为客户端/服务器架构，这种架构的软件开发，需要开发客户端软件和服务端软件，一般来讲，客户端软件运行在客户端主机上，服务端软件安装在服务端主机上，两台主机要怎么进行通信呢？首先，两台主机之间的网卡之间物理线路必须要联通其次，操作系统作为应用软件与网卡之间的桥梁最后，应用系统通过操作系统接口进行信息交互 二、互联网协
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2024-09-16 14:19:46
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鸢尾花种类预测--流程实现1. 再识K-近邻算法API2. 案例：鸢尾花种类预测2.1 数据集介绍2.2 步骤分析2.3 代码过程 1. 再识K-近邻算法APIsklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm=‘auto’)n_neighbors：
int,可选（默认= 5），k_neighbors查询默认使用
1 简介提出了一种基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络数据分类方法.该方法兼顾了麻雀算法和梯度下降优化算法分别在全局和局部搜索极小点的优势;避免了在BP网络训练过程中过早收敛于局部极小点的风险;与BP算法相比,该算法多次重复过程所得网络的均方差比较稳定.在算法验证中,该算法不但有较高的执行效率,也能达到很高的分类精度.2 部分代码%__________________________________
原创
2022-03-05 21:54:50
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1 简介为有效提高风电机组齿轮箱故障诊断的快速性和准确性,采用近几年出现的果蝇算法对BP神经网络进行优化,减少了BP神经网络算法陷入局部最优解的风险,显著增强了BP神经网络的泛化能力和全局寻优能力.对比发现,果蝇算法优化后的BP神经网络模型具有比较好的快速性和准确的诊断能力.测试结果表明,果蝇算法优化BP神经网络对风机齿轮箱故障诊断具有可行性和有效性.2 部分代码%% FOA封装程序clc;cle
原创
2022-03-13 11:21:19
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1 简介基于灰狼算法优化BP神经网络实现数据分类。2 部分代码%___________________________________________________________________%% Grey Wolf Optimizer (GWO) source codes version 1.0 %%
原创
2022-03-14 19:15:30
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本文总结了数据挖掘以及机器学习中常见算法如神经网络算法、随机森林算法以及决策树等，希望能对数据挖掘爱好者有一定帮助。 BP神经网络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(hidelayer)和输出层
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2024-03-10 20:03:37
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反向传播BP模型学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中，学习算法的研究有着十分重要的地位。目前，人们所提出的神经网络模型都是和学习算法相应的。所以，有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算法．而有的算法可能可用于多种模型。不过，有时人们也称算法 为模型。自从40年代Hebb提出的学习规则以来，人们相继提出了各种各样的学习算法。其中以在19
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2023-08-17 23:28:04
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BP算法实现简单的实现了一下经典的BP算法的核心代码，目的是为了加深一下对此算法的理解便于下一步的深入学习。参考了其程序 对BP算法进行理论推导，对其梯度下降、反向传播有了一定的理解，但一部分公式并未推导通；理解了学习率，步长的基础概念，但对于激发函数的意义、如何选激发函数还是不太理解。背景1986 年，Rumelhart、Hinton 和 Williams 联合 在《自然》杂志发表了著名的反向传
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2023-08-24 20:38:39
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