基于Excel的神经网络工具箱（之二）——ANN前向传播FP及反向传播算法BP的VBA算法实现神经网络数据结构前向传播算法单层感知器的感知结果计算感知器结果的前向传播反向传播算法的实现误差和梯度的计算梯度从后往前的传播随机梯度下降算法和标准梯度下降算法Levenberg Marquardt算法SCG算法相关矩阵操作函数卷积网络的前向和反向传播算法 神经网络数据结构在上一篇文章中，我已经给出了AN
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2023-10-11 14:31:16
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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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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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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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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，是目前应用最广泛的神经网络。 发展背景 编辑
在人工神经网络的发展历史上，
感知机(Multilayer Perceptron，MLP)网络曾对
人工神经网络的发展发挥了极大的作用，也被认为是一种真正能够使用
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2023-09-15 19:39:49
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1 基本概念BP神经网络是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈神经网络，其最核心的特点就是：信号是前向传播，而误差是反向传播。前向传播过程中，输入信号经由输入层、隐藏层逐层处理，到输出层时，如果结果未到达期望要求，则进入反向传播过程，将误差信号原路返回，修改各层权重。2 BP神经网络结构BP神经网络包含输入层、隐藏层和输出层，其中，隐藏层可有多个，其中，输入层和输出层的节点个数是固定的（
原创
2021-03-23 20:00:09
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深度学习是一种特殊的机器学习，通过学习将世界使用嵌套的概念层次来表示并实现巨大的功能和灵活性，其中每个概念都定义为与简单概念相关联，更为抽象的表示以较为不抽象的方式来计算。卷积神经网络是一种前馈型神经网络，受生物自然视觉认知机制启发而来。卷积神经网络一般用于计算机视觉领域，由于有时候图片像素很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。CNN结构图 在结构图中，第一层输入图片，进行卷积操作，得到第二层深
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2023-11-12 13:25:25
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实验名称：实验二、神经网络一、实验目的（1）掌握神经网络的 BP 算法原理与实现方法； （2）神经网络的构建、训练和测试方法。二、实验内容（1）BP算法使用 Python 语言编程实现标准 BP 算法和累积 BP 算法，在 wine 数据集（wine_data.csv）上分别使用这两个算法训练一个单隐层网络（如，13×100×3），并进行比较。要求： 1）学习率 e 在[0.001, 0.5]内，
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2023-10-12 16:30:40
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bp神经网络先来了解一下什么是神经网络一个神经网络包含：输入层（输入特征个数）、隐藏层（个数不限制）、输出层（类别）、权重（重要程度）、偏执/阈值（有偏执率） 其中还要加上偏执，sgn是激活函数，它是为了防止结果值太大，把结果缩小到一定的范围内。这样得到的结果可能还不太准确，和真实值会有误差，于是我们用最小误差值倒推w，这个思想叫训练也叫bp神经网络 BP（Back Propagation）网络是
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2023-07-24 18:13:58
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推导BP网络BP（BackPropagation）介绍手算的BP网络图介绍激活函数激活函数的求导 BP（BackPropagation）介绍BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。本文在大家都大致了解BP假设前提下，用个人的总结，BP神经网
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2023-09-26 15:07:04
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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
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2023-07-24 18:08:21
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文章目录1 BP神经网络简介2 BP神经网络结构与原理3 BP神经网络推导4 实验实验1——实现简单的BP神经网络实验2——医疗数据诊断5 总结参考资料 注：转载请标明原文出处链接：1 BP神经网络简介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，是目前应用最广泛的
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2023-12-11 17:29:58
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算法简介 BP神经网络是一类多层的前馈神经网络。BP 神经网络中的 BP 为 Back Propagation 的简写，意为误差的反向传播。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-propaga
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2023-12-11 21:01:57
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BP神经网络简单流程 2017年12月01日 09:47:29
阅读数：2908 BP(Back Propagation)神经网络是一种具有三层或者三层以上的多层神经网络，每一层都由若干个神经元组成，它的左、右各层之间各个神经元实现全连接，即左层的每一个神经元与右层的每个神经元都由连接，而上下各神经元之间无连接。BP神经网络按有导师学习方式进行训练，当一对学习模式提供给神经网络后，其神经元的
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2023-05-23 16:52:35
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BP神经网络——Error back PropagtionBP网络属于多层前向神经网络，BP网络是前向神经网络的核心部分，也是整个人工神经网络体系的精华，解决非线性问题**广泛应用在分类识别，逼近，回归，压缩等领域。**matlab只是一个计算工具，我们学习需要掌握其关键的原理。BP神经网络的结构BP神经网络一般是多层的网络，与之相关的另一个概念是多层感知器（MLP)。也就是说BP神经网络具有多个
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2023-09-19 21:38:07
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个人理解BP神经网络属于人工智能范畴，在我看来它更多的是一个用于预测的工具，尽管它的用处还不仅于此。在数学建模上，很多时候，题目提供了很多历史数据，我经常用这些历史数据，用BP神经网络训练它，利用训练好的BP神经网络，来预测接下来的未知的值。BP神经网络关于该神经网络的繁多的理论这里就不去深究了，百度一查一大把，一堆的理论反正我是看不下去的，所以这里只是讲如何把BP神经网络当成一个工具来用，当然一
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2023-08-16 17:58:45
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文章目录1、2层前馈神经网络模型(1) 单个样本(2) 多个样本时的矩阵表示2、2层前馈NN的误差反向传播（BP）算法(1) 单个样本(2) 多个样本时的矩阵表示3、BP多层前馈网络 本文主要参考文献如下： 1、吴恩达《深度学习》视频。 2、周志华. 《机器学习》3.2.清华大学出版社。 3、陈明等，《MATLAB神经网络原理与实例精解》，清华大学出版社。 这部分强烈推荐吴恩达的《深度学
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2023-07-29 11:27:24
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作者 | MrZhaoyx工作中需要预测一个过程的时间，就想到了使用BP神经网络来进行预测。简介BP神经网络(Back Propagation Neural Network)是一种基于BP算法的人工神经网络，其使用BP算法进行权值与阈值的调整。在20世纪80年代，几位不同的学者分别开发出了用于训练多层感知机的反向传播算法，David Rumelhart和James
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2023-07-04 17:31:28
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BP神经网络前面我们所讲的几节都是线性神经网络，都无法解决线性不可分的问题，今天我们就来学习非常非常经典的非线性多层前向网络——误差反向传播网络（BP——Error Back Propagtion）。BP神经网络和前面所说的线性神经网络有什么区别呢？1.隐含层可以不唯一，这就大大提高了非线性能力。 2.隐含层节点不唯一，也就是一层可以有多节点连接。 3.隐含层的传输函数为sigmoid函数，而
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2023-09-19 22:44:52
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