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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目录 1. 人工神经网络简介1.1 基本介绍1.2 在人工神经网络中学习1.3 在经济领域的应用2. 主要架构3. Stata实操：brain命令3.1 基本语法和选项3.2 主要参数说明4. Stata范例4.1 Stata 范例 14.2 Stata 范例 25. 参考资料 1. 人工神经网络简介1.1 基本介绍人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为A
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2023-05-24 13:54:00
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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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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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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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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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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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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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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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【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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⛄ 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
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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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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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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%本代码为bp神经网络的matlab代码，对大量数值大的数据较准确，对少量数值小的数据不准确 clcclear allclose all%bp 神经网络的预测代码%载入输出和输出数据load C:\Users\Lenovo\Desktop\数学建模资料\数模资料自整理\数学建模matlab程序\bp神经网络\p.txt;load C:\Users\Lenovo\Desktop\数学建模资料\数模资
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2023-05-29 15:02:19
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人工神经网络分类方法从20世纪80年代末期，人工神经网络方法开始应用于遥感图像的自动分类。目前，在遥感图像的自动分类方面，应用和研究比较多的人工神经网络方法主要有以下几种：（1）BP（BackPropagation）神经网络，这是一种应用较广泛的前馈式网络，属于有监督分类算法，它将先验知识融于网络学习之中，加以最大限度地利用，适应性好，在类别数少的情况下能够得到相当高的精度，但是其网络的学习主要
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2023-07-05 21:46:46
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