可以参考新发布的文章1.mlp多层感知机预测（python）2.lstm时间序列预测+GRU（python） 下边是基于Python的简单的BP神经网络预测，多输入单输出，也可以改成多输入多输出，下边是我的数据，蓝色部分预测红色（x,y,v为自变量，z为因变量）数据集下载链接1，点击下载数据集下载链接2（github），点击下载 话不多说，直接上代码，具体实现在代码里有注释# -*- coding
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2023-10-30 22:52:39
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# 实现bpnn神经网络代码包
## 1. 概述
在开始编写代码之前，我们先了解一下bpnn神经网络的基本原理和流程。BP神经网络是一种常用的人工神经网络，用于解决分类和回归问题。它具有强大的拟合能力和适应性，可以应用于各种复杂的模式识别和函数逼近任务。
## 2. 流程
下面是实现bpnn神经网络代码包的基本流程：
```mermaid
flowchart TD
subgraph
原创
2023-08-29 06:56:06
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# Python 中 BPNN 调用训练好的模型
## 1. 引言
在机器学习和深度学习领域，反向传播神经网络（BPNN）是一种重要的模型。训练好的 BPNN 可以通过读取模型文件加载并用于预测。本文将详细讲解如何在 Python 中调用训练好的 BPNN 模型，并通过示例代码进行演示。
## 2. BPNN 介绍
BPNN 是一种前馈神经网络，它使用误差反向传播算法来训练网络。BPNN
[AI 笔记] BP反向传播算法说明BP算法链式法则计算图简单例子前向传播反向传播聚焦计算节点，深入理解计算节点的代码实现例子各种门的功能多元链式法则向量化BP算法 参考资料： CS231n课程 说明BP(Back Propagation)算法，也就是反向传播算法，是神经网络训练的核心算法，用来计算各个节点的梯度。我一开始看的是西瓜书里边的推导，比较难懂，而且停留在理论推导，没有讲算法实现原
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2023-11-20 10:17:36
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摘要：本文主要介绍了神经网络的基本概念以及误差反向传播算法的推导。1、关于神经网络的几个重要概念神经元模型：类似于神经元细胞结构的模型。如下图：激活函数，得到的函数值作为神经元的输出。激活函数：是神经元模型的核心，也被称为感知器，常用的激活函数如下（sigmoid函数）：解释：从上面的左图可以看到，当x的值（也就是输入信号的加权和）为负数（一般小于-5时）时，得到的输出值就会变成0，而当输入值较大
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2024-09-06 12:42:28
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视频录制于2016年12月一、BP神经网络解决异或问题参考人工神经网络理论、设计及应用 50页二、完整的python代码，用BP网络实现解决异或问题 # coding: utf-8
# Github：https://github.com/Qinbf
# 优酷频道：http://i.youku.com/sdxxqbf
# In[5]:
import numpy as np
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2023-07-08 14:03:53
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目录梯度nn.Embeddingdataset和dataloader随机数梯度实验数据：x1 = torch.tensor([1, 2], dtype=torch.float, requires_grad=True)
x2 = torch.tensor([3, 4], dtype=torch.float, requires_grad=True)
x3 = torch.tensor([5, 6],
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2024-09-05 15:38:47
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摘要：本文是TensorFlow基础知识的第二部分。1、张量的典型应用1.1 标量一般用来进行误差值的表示、各种测量指标的表示，例如：准确率、精度、召回率等。下面举例：1.2 向量在神经网络当中，向量更是十分的常见，例如神经元的偏置值b一般就要用向量来表示，这里的向量就是【b1,b2】T例如我们现在要创建一个输入为5个结点，输出层为4个结点的线性网络层，那么此时创建的网络偏置值应该就是4维的，并且
1、前馈神经网络前馈神经网络描述的是网络的结构，是指每一层的神经元只接受前一层神经元的输入，并且输出到下一层。2、BP神经网络百度百科：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。BP即Back Peopagation，就是常用的反向传播算法。3、MLPMLP是多层感知机也被称为多层神经网络，是一种前向结构，包括输入层、隐藏层和输出层。至少三层结构（即隐藏层只有一层网络），如图所
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2023-07-09 08:15:44
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监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。回归分析中，如果只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线；对于三维空间线性是一个平面，对于多维空间
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2023-08-18 14:34:01
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# Python中的BPNN库全称及其应用
## 引言
BPNN，全称为反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network），是一种常见的人工神经网络模型，广泛应用于分类、回归等任务。在Python中，有多个库实现了这一算法，其中比较著名的有`keras`、`tensorflow`和`PyTorch`。本文将重点介绍BPNN库的基本概念及其在实际中的应用，配合示例
✅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完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-10-12 08:47:51
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代码编辑&解释工具：Jupyter Notebook 快速入门 形象说明BP神经网络的用法（图片来自推特）： Bpnn类最主要的三个方法： 所有代码如下（需要导入numpy模块）：
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2018-09-19 17:59:00
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Training RNN——BPTT由于RNN和时间序列有关，因此我们不能通过Backpropagation来调参，我们使用的是Backpropagation through time（BPTT）回顾BackpropagationBackpropagation through Time（BPTT）我们可以将RNN变成如下形式： 参照之前的BP我们发现，反向传播其实就是一个梯度* 矩阵 * 激活函
# BP神经网络传播计算
## 1. 简介
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，常用于数据分类、函数拟合等任务。在本文中，我将向你介绍BP神经网络的传播计算过程，并提供相应的代码示例。
## 2. 流程
下面是BP神经网络传播计算的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 初始化网络参数（权重和偏置） |
| 2 | 输入样本，计算神经网络的输出 |
原创
2023-08-26 11:57:16
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前面的文章讲了使用最小二乘法来求线性回归损失函数的最优解，最小二乘法为直接对梯度求导找出极值，为非迭代法；而本篇文章了使用一个新的方法来求损失函数的极值：梯度下降法（Gradient Descendent, GD），梯度下降法为最优化算法通常用于求解函数的极值，梯度下降法为迭代法，给定一个β在梯度下降最快方向调整β，经过N次迭代后找到极值，也就是局部最小值或全局最小值； 梯度下降法又分为批量梯
最近邻算法最近邻算法是机器学习算法中比较简单的一种算法了，下面用图阐述一下该算法。 上面笔记只说了knn的最常出现的一种分类方式，下面还将补充一些其他方式。knn加权分类： 加权的多数投票法；对于k个样本，每个样本到待测样本的距离的倒数作为当前样本的权重系数，在k个样本中，统计各个类别对应权重的累加和，最终将权重系数最大的那个对应类别作为待测样本的类别。knn回归预测： 将k个样本的y值的均值作为
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2024-07-09 19:35:18
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如何使用Matlab编程进行参数拟合
1前言2基本概念和原理3主要内容4实例5涉及的文件1前言之前帮疯学网做过一个利用Matlab编程进行参数拟合 的教程，由于疯学网好像倒闭了，希望之前做的工作不要白费，这里拿出来分享下，希望能对虫友的学习、科研工作有所帮助。其他的不多说，言归正传，下面从原理和实例对如何使用Matlab编程进行参数拟合进行讲解。2基本概
在过去的几年里，卷积神经网络(CNN)引起了人们的广泛关注，尤其是因为它彻底改变了计算机视觉领域。在这篇文章中，我们将以神经网络的基本背景知识为基础，探索什么是CNNs，了解它们是如何工作的，并在Python中从头开始构建一个真正的CNNs(仅使用numpy)卷积神经网络(CNN)：全名Convolutional Neural Networks，是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神
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2024-09-26 08:25:50
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文章目录数据准备k近邻算法基于kd树的最近邻算法总结参考 数据准备由于knn可以进行多类别的判别，因此直接使用原mnist的十分类手写数字数据集；即 https://github.com/phdsky/xCode/tree/main/机器学习/统计学习方法/data 中的 mnist.csv。k近邻算法k近邻的思想很简单，针对每一个输入 ，遍历计算样本空间中的样本点到 的距离，选择其中距离最短
