测试代码和更多机器学习算法详见 https://github.com/WiseDoge/ML-by-Pythonimport numpy as np
class BPNetWork(object):
"""
全连接神经网络，采用BP算法训练。
"""
def __init__(self, layers, act_func='tanh'):
""
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2023-06-04 19:43:52
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BP神经网络之手写数据识别（python-tensorflow）介绍数据加载与获取创建模型训练模型预测补充记录耗时保存模型TensorBoard全代码 介绍这是一个基于Python的tensorflow的，神经网络对手写数字的识别。 采用两层隐含层的BP神经网络。 本文采用BP全连接网络：输入层（32x32=784）—隐藏层1（256个神经元）—隐藏层2（64个神经元）—输出层（10）。激活函数
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2023-10-27 06:10:36
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引言 在上一篇博客中，介绍了各种Python的第三方库的安装，本周将要使用Tensorflow完成第一个神经网络，BP神经网络的编写。由于之前已经介绍过了BP神经网络的内部结构，本文将直接介绍Tensorflow编程常用的一些方法。正文神经网络的内容 一般，一个神经网络程序包含以下几部分内容。 1.数据表达和特征提取。对于一个非深度学习神经网络，主要影响其模型准确度的因素就是数据表达和特征提
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2018-03-14 16:56:00
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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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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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环境介绍语言：Py，版本3.6环境：Anaconda3 (64-bit),编译器：Spyder,Jupyter Notebook等实现功能：使用BP神经网络实现数字识别神经网络搭建的思想一个神经网络的搭建，需要满足三个条件。输入和输出权重（w）和阈值（b）多层感知器的结构神经网络的运作过程如下。确定输入和输出找到一种或多种算法，可以从输入得到输出找到一组已知答案的数据集，用来训练模型，估算w和b
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2023-12-24 11:03:54
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## 实现BP神经网络的Java代码
### 1. 引言
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种常用的神经网络算法，可用于解决分类、回归等问题。本文将教会你如何使用Java语言实现BP神经网络的代码。
### 2. 算法流程
下面是BP神经网络的实现流程，我们可以使用表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
原创
2023-08-09 20:51:38
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## 实现BP神经网络代码的流程
首先，我们来看一下实现BP神经网络代码的流程。下面的表格展示了整件事情的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 数据预处理，包括数据归一化和数据集划分。 |
| 步骤二 | 初始化神经网络的权重和偏置。 |
| 步骤三 | 前向传播，计算网络的输出。 |
| 步骤四 | 计算网络的误差。 |
| 步骤五 | 反向传播，更新网
原创
2023-08-05 08:02:57
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本次我们来介绍一下利用MATLAB实现BP神经网络的应用，BP神经网络的算法原理，因网上一大堆，所以小编在此不必展示。对于神经网络这一话题，在现在这个时代可以说是应用十分普遍。这里小编要从名字开始说起了，首先从名称中可以看出，BP神经网络可以分为两个部分，BP和神经网络。BP是 Back Propagation 的简写 ，意思是反向传播。而神经网络，听着高大上，其实就是一类相对复杂的计算网络。话不
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2023-07-10 10:49:00
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第三章分析写出网络结构前向传播测试集判断 分析写出网络结构class Network:#定义一个神经网络对象
def __init__(self,sizes):#初始参数，sizes是每层的神经元个数
self.sizes=sizes
self.num_layers=len(sizes)
self.biases=[np.random.ran
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2023-09-19 23:08:11
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BP三层神经网络实现代码# 神经网络类
class neuralNetwork():
# 初始化
def __init__(self, inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate):
self.inodes = inputnodes # 输入层节点
self.hnodes = hidde
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2023-08-16 18:02:34
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目录一、建模的步骤二、建模代码三、模型的提取流程四、模型提取的代码五、一些个性化操作本文介绍在matlab神经网络工具箱(2012b以后)的建模方式和DEMO代码。 新的matlab神经网络工具箱训练BP神经网络模流程只需要三个步骤，这有区别于老方式。一、建模的步骤1、设置神经网络及参数 主要是设置隐层节点数、训练步数等。2、将所有数据投入训练 工具自动将数据分割为三份（训练，验证和测试，默认70
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2023-07-20 16:01:13
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BP神经网络（python）神经网络基本结构在用python搭建BP神经网络，其实可以直接调用sklearn。python是一种面向对象的语言，既然有现成的包可以直接调用，可以选择直接调用编译好的包。调用sklearn包更符合python编程的特性。但是调用会对模型构成原理，造成模糊认识。本人认为从头开始实现一个神经网络是一个极具价值的代码编写过程，有助于加强对神经网络的认识，并且能够为之后实现更
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2023-08-16 16:40:58
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1.BP神经网络代码实现import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import model_selection
from matplotlib import pyplot as plt
#对模型进行封装
class module:
def __init__(self, input, hidden, ena, lamda):
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2023-05-23 18:47:29
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BP神经网络一、试验数据在试验开始前必定要先导入所需要的python库，%matplotlib inline是为了使绘制的图形能够显示在浏览器上。import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random
%matplotlib inline之后我们需要产生一些难以进行线性分类的数据集，这里直接copy斯坦福CS231n课程里的
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2023-06-25 21:37:26
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前言 本文主要内容是BP神经网络的Python实现(借助tensorflow库)和C++实现（未借助相关库）Python实现BP神经网络import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'#暂时屏蔽警告，只显示error信息
from plugin import *
#构建数据
x_data = np.arange(-1,1,0.01)[: ,np
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2023-07-03 11:43:08
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本文主要讲如何不依赖TenserFlow等高级API实现一个简单的神经网络来做分类，所有的代码都在下面；在构造的数据（通过程序构造）上做了验证，经过1个小时的训练分类的准确率可以达到97%。完整的结构化代码见于https://github.com/conggova/SimpleBPNetwork.git先来说说原理网络构造上面是一个简单的三层网络；输入层包含节点X1 , X2；隐层包含H1，H2；
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2023-08-31 20:02:30
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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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*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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用BP神经网络做数据预测有两种形式：1.根据自身已有的数据预测未来的数据。 比如：根据2000-2012年已知GDP的值预测2013年GDP的值。求解：用2000，2001，2002的值作为输入，2003作为输出；然后以此类推，2001，2002，2003作为输入，2004作为输出； ......2009，2010，2011作为输入，2012作为输出。 预测：根据2010，2011，
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2023-05-24 15:33:58
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