0. 前言上篇文章 通过一个实际的例子说明了神经网络正向传播以及反向传播是如何实现的，以及这个计算的过程是怎么来的，下面想通过代码来实现这个过程 ！1. 代码实现神经网络BP算法1.1 网络结构这里的网络结构和相关的数据还是采用上一节中举的例子：1.2 代码实现数据准备import numpy as np
# 权重
w = [0, 0.1, 0.15, 0.2, 0.25, 0.3, 0.35,
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2023-07-04 11:46:53
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*本文参考书籍《人工神经网络理论，设计及应用》在之前我们讨论了线性神经网络，并对于异或问题进行了简单分类。今天我们探讨一下BP神经网络。BP神经网络也成为反馈神经网络。其基本思想就是学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播这两个过程组成。输入数据经过隐藏层处理后传向输出层。若输出与期望不符，则进入误差反向传播阶段，调整权值。 在讨论BP网络之前，我们需要了解一个激活函数s
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2023-09-19 22:46:37
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今天来讲BP神经网络，神经网络在机器学习中应用比较广泛，比如函数逼近，模式识别，分类，数据压缩，数据挖掘等领域。接下来介绍BP神经网络的原理及实现。 Contents 1. BP神经网络的认识 2. 隐含层的选取 3. 正向传递子过程 4. 反向传递子过程 5. BP神经网络的注意点 6. BP神经网络
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2023-10-07 19:30:31
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BP神经网络算法提供了一种普遍并且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或者向量的函数，这里就简单介绍一下如何用MATLAB编程实现该算法。 这里以一个普遍实用的简单案例为例子进行编程的说明。 1、假设一组x1,x2,x3的值对应一个y值，有2000组这样的数字，我们选择其中1900组x1,x2,x3和y作为样本，其余100组x1,x2,x3作为测试数据来验证。 2、首先需要读取这些数据，并把数据
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2023-07-24 18:15:11
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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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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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数据整理假设原成绩单如下，共29人，25门课： 要预测其中一门概率论的成绩。（我的那一行）每一列是一组输入训练集，行数代表输入层神经元个数，列数代表输入训练集组数，导入MATLAB 由于是要预测其中一科概率论的成绩，还应在转置前删除一列概率论的全部成绩。 最后加上要输入的数据，对应矩阵大小为：模型建立BP网络模型 BP网络（Back-ProPagation Network）又称反向传播神经网络，
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2023-10-30 23:06:32
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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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神经网络BP模型一、BP模型概述误差逆传播(ErrorBack-Propagation)神经网络模型简称为BP(Back-Propagation)网络模型。PallWerbas博士于1974年在他的博士论文中提出了误差逆传播学习算法。完整提出并被广泛接受误差逆传播学习算法的是以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组。他们在1986年出版“ParallelDistributedPro
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2023-08-16 18:03:29
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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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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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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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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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本网络采用含有一个隐含层的BP神经网络，隐含层后面接一个sigmoid函数，输出层后面也接一个sigmoid函数。下面贴出代码进行分享。首先这个网络是最最传统的BP网络，同时batch_size为1，这段代码后面会贴一段改进后的代码，可以设置batch_size。#coding=utf-8
import numpy as np
import os
from tensorflow.examples.
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2023-10-17 18:28:11
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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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文章目录一、卷积神经网络简介（一）什么是卷积神经网络（二）卷积神经网络的结构（三）为何要用卷积神经网络二、PyTorch框架简介（一）环境搭建（二）一些基本概念和应用三、应用示例（一）项目目标（二）准备样本（三）构造卷积神经网络（四）训练并保存网络（五）加载并使用网络 PyTorch框架使得构造和训练神经网络方便了许多，为简述其用法，同时也为说明卷积神经网络的原理，本文举例说明如何基于PyTo
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2023-10-16 00:15:46
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