【废话外传】：终于要讲神经网络了，这个让我踏进机器学习大门，让我读研，改变我人生命运的四个字！话说那么一天，我在乱点百度，看到了这样的内容：看到这么高大上，这么牛逼的定义，怎么能不让我这个技术宅男心向往之？现在入坑之后就是下面的表情：好了好了，玩笑就开到这里，其实我是真的很喜欢这门学科，要不喜欢，老子早考公务员，找事业单位去了，还在这里陪你们牛逼打诨？写博客，吹逼？1神经网络历史（本章来自维基百科
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2024-01-29 22:32:35
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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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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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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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本文用Python实现了BP神经网络分类算法，根据鸢尾花的4个特征，实现3种鸢尾花的分类。 算法参考文章：纯Python实现鸢尾属植物数据集神经网络模型2020.07.21更新： 增加了分类结果可视化result_visualization。2020.07.09更新： 完善代码中取数据部分的操作。1.数据准备鸢尾花数据集包含4种特征，萼片长度（Sepal Length）、萼片宽度（Sepal Wi
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2024-01-24 15:16:52
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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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⛄ 内容介绍语音分类是语音信号处理的重要组成部分.准确快速地对语音进行分类在语音编码,语音合成中有着重要的意义.针对语音的多样性和不确定性,使用传统分类方法在大规模的实际语音分类应用中速度慢,正确率低.为了提高语音分类的正确率和分类精度,⛄ 完整代码%% 该代码为基于BP网络的语言识别
%% 清空环境变量
clc
clear
%% 训练数据预测数据提取及归一化
%下载四类语音信号
load dat
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2023-10-30 22:55:31
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十一行Python代码实现一个误差逆传播（BP）神经网络标签（空格分隔）： BP 神经网络 机器学习通过一个例子，来学习BP神经网络。这个例子来源于十一行Python代码实现一个神经网络（第一部分），好像也是翻译别人的博客。算法的推导来自周志华的《机器学习》。样本定义假设训练样本如下：输入1输入2输入3输出0010111110110110这是一个拥有3个输入节点1个输出节点，总共4个样例的训练样本
*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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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1.bp算法介绍1.1 背景1.2 多层前馈神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network)1.3 神经网络结构的设计1.4 bp算法过程1.4.1 初始化1.4.2 正向更新神经元值1.4.3 反向更新权重与阈值1.4.4 算法停止1.5 bp算法举例2.bp算法理论推导3.bp算法代码举例 1.bp算法介绍1.1 背景以人脑中的神经网络为启发，用计
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2023-06-30 21:59:15
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一、环境准备PyTorch框架安装，上篇随笔提到了 如何安装 ，这里不多说。matplotlib模块安装，用于仿真绘图。一般搭建神经网络还会用到numpy、pandas和sklearn模块，pip安装即可，这里我没有用到。import torch
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot as plt 导
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2023-07-02 21:06:12
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主要是实现了这位大佬的代码，顺便加了一些自己的理解import math
import random
random.seed(0)
def rand(a,b): #随机函数
return (b-a)*random.random()+a
def make_matrix(m,n,fill=0.0):#创建一个指定大小的矩阵
mat = []
for i in range(m)
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2023-09-21 20:11:30
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BP神经网络算法：后向传播，使用后向传播算法，学习分类或预测的神经网络
输入：
.D: 由训练元祖和其相关联的目标值组成的数据集
Ｌ：学习率
输出：训练后的神经网络本文简单以回归问题进行学习，故输出层的激励函数设置为f(x)=ximport numpy as np
class BPNetwork(object):
def __init__(self, input_nodes, hidde
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2023-08-31 20:18:14
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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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说在前面虽然说在python中通过调tensorflow、pytorch等工具库包构建神经网络模型真的很方便，但是通过编写自己动手编写代码来实现能够更好地理解整个神经网络模型，今天就以最简单的bp神经网络为例，来给大家展示一下如何自己编写一个bp神经网络模型，俺第一次写博客，有错误欢迎指出哈哈神经网络简要概括神经网络模型是机器学习模型之一，通过类比人脑智能设计出的一个机器学习算法 与人脑一样，它也
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2023-10-30 23:59:02
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# BP神经网络的实现流程
## 1. 数据准备
首先，我们需要准备好所需的数据。一般来说，我们需要将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。通常情况下，训练集占总数据的70-80%，测试集占20-30%。
## 2. 数据预处理
在开始训练之前，我们需要对数据进行预处理，以提高模型的性能。预处理包括数据归一化、特征工程等。数据归一化可以通过将数据缩放到0-1的
原创
2023-07-22 12:05:48
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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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