BP神经网络基础知识及简单拟合实例BP神经网络结构前向计算误差反向传播梯度下降法输出层参数调节隐含层参数调节BP神经网络拟合实例 BP神经网络结构BP神经网络(Back Propagation)是一种多层神经网络，其误差是反向传播的，因此称为BP神经网络。 BP神经网络包括输入层、隐含层和输出层三层，通常来说，隐含层的激活函数为 输出层的激活函数为前向计算我们记BP神经网络具有n个输入层神经元，
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2023-10-04 19:22:12
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研究背景：有些老井测井曲线种类较少，有必要构建完整的测井曲线集，用于老井的解释处理。 研究结论：1)全连接方式的深度神经网络模型(DNN)具有很强的非线性映射能力和较快的学习速度，比传统的BP神经网络更加适合于测井曲线生成问题； 2)基于批处理方式的深度神经网络学习算法，ReLU激活函数的使用及Dropout正则化方法的应用，保证了网络参数更新的平稳性，提升了网络模型的泛化能力，解决了网络
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2023-10-12 19:01:00
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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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目录一、问题描述二、算法步骤2.1 读入数据并提取特征2.2 创建神经网络并训练2.3 测试三、结果分析 一、问题描述BP神经网络利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层的反传下去，就获得了所有其他各层的误差估计。BP算法采用的是多层感知器的误差反向传播算法，其基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样
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2023-09-02 13:18:29
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1.神经元模型神经网络能模拟生物神经系统对真实世界的反应，最基本的成分时神经元模型，如图。神经元接收来自其他n个神经元的输入，通过带权重的连接传入，将接收到的总输入与阈值比较，然后通过激活函数处理产生输出。理想激活函数是阶跃函数，将输入映射为输出值0和1。1对应于神经元兴奋，0对应不兴奋。由于阶跃函数不连续、不光滑，实际常用sigmoid函数，sigmoid将输入值挤压在（0，1）范围内。2.多层
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2019-12-08 18:08:00
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毫无疑问，优质的神经网络模型能够更加准确地预测股票未来走势。如何才能创建一个优质的神经网络模型呢？1.选择关联度高的因子举个例子，要预测一个人是男还是女，有以下两组因子可供选择：A. 头发颜色、皮肤颜色、是否双眼皮B. 是否长胡子、是否有喉结、体重这简直就是送分题，选项B几乎能够完全准确的预测出真实结果。所以要想创建优质的神经网络模型，必须选择关联度高的因子。 2.选择合理的神经网络架
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2023-07-05 21:09:36
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Python实现BP神经网络前言：BP神经网络是理解神经网络原理的基础，代码实现有助于我们快速入门，深入理解。在此把手写BP神经网络发出来和大家一起讨论，也望各位大佬指出不足之处，共同学习。1.作业要求请编写两个通用的三层前向神经网络反向传播算法程序,一个采用批量方式更新权重, 另一个采用单样本方式更新权重。其中,隐含层结点的激励函数采用双曲正切函数,输出 层的激励函数采用 sigmoid 函数。
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2023-06-21 20:58:43
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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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未经许可请勿转载更多数据分析内容参看这里今天我们来介绍一套小工具——AISPACE，它有助于你学习BP神经网络运作的过程及原理。AISPACE涉及的一系列工具用于学习和探索人工智能的概念，它们是在艾伦·麦克沃斯和大卫·普尔的指导下，由哥伦比亚大学计算智能实验室开发的。要使用这套工具，首先要安装JRE环境。下面是这套工具所提供的部分功能，包括贝氏网络、决策树和神经网络在内它都有支持。
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2023-10-30 23:25:02
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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，通过反向传播来不断调整网...BP(Back Propagation)网络是198
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2023-06-30 22:04:13
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1、什么是BP神经网络？BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下： 1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。 2、通过各节点间的连接情
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2023-10-12 19:02:37
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一、前言分类预测是分为二分类和多分类，多分类是标签类别为3个及3个以上，当然在代码实现上，多分类模型同样适用于二分类问题。此外，分类问题其实也是回归问题的延伸，先通过回归预测出具体数值，再通过预先设定的阈值来判别预测的类别。举例：如果类别分为0和1，阈值设置为0.5，如果通过训练，回归预测的数值0.2小于0.5，就划分为0类，如果预测出来的数是0.8，那么就划分为1类。BP神经网络进行
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2023-09-20 16:56:40
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简述人工神经网络受到哪些生物神经网络的启发人工神经网络最初是为了尝试利用人脑的架构来执行传统算法几乎没有成功的任务。对人类中枢神经系统的观察启发了人工神经网络这个概念。在人工神经网络中，简单的人工节点，称作神经元（neurons），连接在一起形成一个类似生物神经网络的网状结构。人工神经 网络基于一组称为人工神经元的连接单元或节点，它们对生物大脑中的神经元进行松散建模。每个连接，就像生物大
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2023-09-24 14:52:11
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用Matlab算BP神经网络的具体算法？BP神经网络的传递函数一般采用sigmiod函数，学习算法一般采用最小梯度下降法；下面是具体的程序例子：例1采用动量梯度下降算法训练BP网络。训练样本定义如下：输入矢量为p=[-1-231-115-3]目标矢量为t=[-1-111]解：本例的MATLAB程序如下：closeallclearechoonclc%NEWFF——生成一个新的前向神经网络%TRAIN
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2023-10-31 21:57:30
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神经网络的概念来源于生物学（仿生），并受其启发，但神经网络的发展早已摆脱了仿生物学的思路。 该领域现在研究的热门方向为深度神经网络。 “标准BP算法”并不“标准”，真正使用的是累计BP算法（目标为最小化训练集上的累计误差）。 BP算法是梯度下降法的应用。 梯度下降算法：在参数寻优的过程中需要避免目标函数陷入局部极小。生活中的例子：盲人下山很有可能下到半山上的一个深坑中，这个“坑”就是局部极小。 梯
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2023-07-05 21:27:30
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1、神经网络BP模型一、BP模型概述误差逆传播(Error Back-Propagation)神经网络模型简称为BP(Back-Propagation)网络模型。Pall Werbas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“Parallel Distribut
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2023-10-31 21:50:14
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1 简介在人工神经网络的实际应用中, 大多数的人工神经网络模型是采用前馈反向传播网络 ( Back- Propagation Net work , 简称 BP网络 )或它的变化形式。它是前向网络的核心, 体现了人工神经网络最精华的部分。近年来 MATLAB因 其编程效率高, 易学易懂, 被广泛应用。比如BP神经网络已被广泛应用在非线性建摸、函数逼近、系统辨识等诸多方面, 但对实际问题, 其模型结构
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2023-05-25 20:20:53
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本期课程到这里，博主就默认大家已经对BP、CNN、RNN等基本的神经网络属性以及训练过程都有相应的认知了，如果还未了解最基本的知识，可以翻看博主制作的深度学习的学习路线，按顺序阅读即可。深度学习的学习路线：往期课程 Hello，又是一个分享的日子，博主将在本期推文给大家介绍遗传演化神经网络。演化神经网络描绘了一个优胜劣汰的传承。演化神经网络是结合了神经网络和遗传算法与进化策略产生的一
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2023-06-30 22:02:05
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简介大家好，我最近刚发完论文可以稍稍放松一段时间，之前就发现越来越多的人在学习神经网络的知识，而且有些同学对其也是十分推崇。其实也不奇怪，哈哈，结合当今地时代背景，不管是在什么领域，大家都希望我们身边地东西变得越来越智能，比如手机，电脑等，甚至像像华为公司开发地鸿蒙系统，把日常地电器和手机连接在一起，从而向用户提供更智能地服务。 （给文章加点图，要不然都是文字太难看了，侵权删） 但是如何才能让我们
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2023-11-06 20:19:04
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BP神经网络经典例子——基于近红外光谱的汽油辛烷值测试我这里找到了两个不同的代码(matlab实现)，都可以试一下，需要数据文件的再可以找我要下，第一个方法比较简练，第二个十分详细（图多）。代码：load spectra_data.mat %第一个方法，生成图较少
temp = randperm(size(NIR,1));
P_train = NIR(temp(1:50),:)';
T
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2023-05-23 20:13:42
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