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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目录BP神经网络的基本原理BP神经网络的C++实现将BP神经网络应用于手写数字识别坑点存在的疑惑BP神经网络的基本原理参考资料：机器学习（西瓜书） - 周志华如图所示，一个简单的BP网络包含输入层，隐藏层和输出层。给定输入值\(x_1,x_2,...,x_n\)，隐藏层和输出层的输出分别值为。\[b_i=f(\sum\limits_{j}v_{ji}x_{j}-\gamma_i)\\
\]\[y
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2023-06-07 15:37:36
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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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一、数字图像处理 1.1 问题假设所给的全部人脸图像都未出现损坏等问题；人脸的朝向仅分为5类：左、中左、中间、中右、右，其他朝向不予考虑；对于题目中所给的人脸图像，不考虑人脸的复杂表情问题；1.2 基于边缘检测Sobel算子的人脸特征向量提取人脸识别的第一步便是人脸特征的提取，即如何把人脸图像转换成数字特征值。目前人脸特征提取的方法有很多，如主元分析法、Fisher线性判别法、小波分析法等。通过特
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2023-08-18 15:52:05
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BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。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（梯度法），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
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2023-05-23 20:58:41
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# BP神经网络Java实现
## 简介
本文将教会你如何使用Java实现BP神经网络。首先，我们将介绍BP神经网络的基本原理和流程，然后提供每一步需要做的具体操作和相关代码示例。希望这篇文章能帮助你理解和实现BP神经网络。
## BP神经网络流程
下表展示了BP神经网络的工作流程。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 初始化神经网络的结构和权值 |
| 2 |
原创
2023-08-05 07:49:34
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本文是在GPU版本的Tensorflow = 2.6.2 , 英伟达显卡驱动CUDA版本 =11.6，Python版本 = 3.6, 显卡为3060的环境下进行验证实验的！！！ 文章目录一、M-P神经元模型二、BP神经网络模型1. 感知机模型2. BP神经网络模型3.BP神经网络传播过程4. BP神经网络向前推导5.BP神经网络训练过程步骤一:定义神经网络前向传播的结构、各个参数以及输出结果步骤二
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2023-06-26 22:05:23
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⛄一、BP神经网络简介1 BP神经网络概述1.1 BP神经网络的内涵 BP神经网络是神经网络的一种经典结构，其结构简单、训练简单，是学习神经网络的一种输入算法，包含一个特定的模型(神经网络)和一个特定的训练算法[1，2，3]。神经网络被描述为多层神经元的叠加。外部输入首先通过连接传递给一组神经元。训练后，一些神经元之间的连接权值会很低，这意味着这些神经元之间的通信强度很低。通常使用“层”来表示一组
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2023-07-05 21:03:15
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# -*- coding: utf-8 -*- # --------------------------------------------------------------------------- # BP-ANN.py # Created on: 2014-06-12 09:49:56.00000 # Description: # -----------------------------...
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2016-08-18 11:45:00
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许久未更，是因为开学之后学习任务太充实了。每天都有做不完的事情，每件事情都又想把它做好。我航中秋国庆假期长达8天，真应了那句话：该放的假一天不少，该补的课一次没有。期间，有多门作业要完成。今天，为大家推送简单神经网络的实现，是我的《人工智能加速器》的作业。实验内容搭建基本的多层神经网络，并在给定测试集上进行精度测试。注1：不使用深度学习框架完成网络搭建。注2：不限制编程语言，推荐使用python进
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2023-11-25 09:20:36
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BP神经网络实战前段时间看了BP神经网络，并进行回归预测，下面从三种方法进行阐述。方法一、直接使用波斯顿房价预测案例进行简单修改，话不多说，源码如下：（代码备注很清晰，一看既懂）#读取数据
from sklearn.metrics import mean_squared_error #均方误差
from sklearn.metrics import mean_absolute_error #平方绝
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2023-08-04 14:29:07
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在"一文彻底搞懂BP算法：原理推导+数据演示+项目实战(上篇)"中我们详细介绍了BP算法的原理和推导过程，并且用实际的数据进行了计算演练。在下篇中，我们将自己实现BP算法(不使用第三方的算法框架)，并用来解决鸢尾花分类问题。 图1 鸢尾花 鸢尾花数据集如图2所示，总共有三个品种的鸢尾花(setosa、versicolor和virginica)，每个类别50条样本数据，每个样本有四个特征(
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2024-03-11 14:05:42
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摘要在MatlabR2010a版中，如果要创建一个具有两个隐含层、且神经元数分别为5、3的前向BP网络，使用旧的语法可以这样写：net1
= newff(minmax(P),
[5
3 1]);注意minmax()函数的使用，还有对输出层神经元数(1)的指定。当然也可以采用新的语法，更简洁(请留意差异)：net2
= newff(P, T,
[5
3]);
不用求minmax，也不用人工指定输出层
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2023-10-30 23:27:04
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在本篇博文中，我们只使用numpy来搭建一个简单的包含输入层、隐藏层、输出层的神经网络，我们选择sigmoid作为激活函数，选择均方差损失函数，最后使用mnist数据集进行了训练和测试。1、公式推导均方差损失函数：\[loss = J(W,b,x,y)=\frac{1}{2}||a^L-y||^2
\]前向传播过程：\[ z^l = W^la^{l-1}+b^l \\
a^l=\si
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2023-06-29 22:08:26
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BP 神经网络的简单实现from keras.models import Sequential #导入模型
from keras.layers.core import Dense #导入常用层
train_x,train_y #训练集
test_x,text_y #测试集
model=Sequential() #初始化模型
model.add(Dense(3,input_shape=(32,),a
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2023-07-27 10:07:34
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该实现为《数据挖掘》课程的一次作业。数据在http://www.kaggle.com/网站上，所以数据为CSV格式。但BP神经网络算法为最一般的实现，所以有参考价值。close all %关闭打开的文件
clear %清除内存中的数据
echo on %显示执行的每一条命令
clc %清除命令行窗口
pause %敲任意键开始
%定义训练样本
%P为
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2023-08-07 22:00:49
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Python_BP神经网络实现（向量化运算、鸢尾花分类测试）简介人工神经网络模型种类很多，其中根据网络内数据流向进行分类可以分为前馈网络、反馈网络和自组织网络。通过对Andrew Ng的深度学习课程的学习，本文总结其中浅层神经网络一章的知识点(本文重点不在于公式讲解，而是算法的简单实现，具体理论可看——深度学习工程师)。在此介绍和利用Python实现BP神经网络，BP神经网络是一种典型的前馈神经网
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2023-10-30 23:00:55
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前言【Tensorflow】Tensorflow实现线性回归及逻辑回归【深度学习】神经网络与BP算法前一篇介绍了使用 Tensorflow 实现线性回归及逻辑回归，并实现了手写数字识别的案例；后一篇介绍了BP神经网络，以及Python实现。本篇将通过 Tensorflow 实现简单神经网络（1个输入层、2个隐藏层、1个输出层），并应用有手写数字识别案例。代码# 引入包
import tensorf
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2023-11-27 12:52:15
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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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