学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中，学习算法的研究有着十分重要的地位。目前，人们所提出的神经网络模型都是和学习算法相应的。所以，有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算法。而有的算法可能可用于多种模型。不过，有时人们也称算法为模型。自从40年代Hebb提出的学习规则以来，人们相继提出了各种各样的学习算法。其中以在1986年Rumelh
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2023-07-04 11:42:43
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误差逆传播算法，又称BP算法，被誉为神经网络中最好的算法，其广泛应用在多层网络中。在这之前，我们先来理解几个概念M-P神经元模型所谓M-P模型,其实是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的模型。对于第 j 个神经元，接受多个其它神经元的输入信号xi 。各突触强度以实系数w表示，这是第i个神经元对第 j 个神经元作用的加权值。多层神经网络结构学习率...
原创
2022-11-17 00:39:43
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在这篇文章中，我将分享如何在 Python 中实现 BP 算法。BP（反向传播）算法是一种常用的神经网络训练方法，通过调整神经元之间的权重，以最小化输出层与目标值之间的误差。这个过程久经考验，广泛应用于许多机器学习任务。
## 背景描述
BP 算法是深度学习领域的核心，它能够有效处理非线性问题。通过反向传播，网络能够学习输入数据的特征并进行有效分类。以下是 BP 算法在机器学习中的四象限示意图
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。 主要应用在 函数逼近，模式识别，分类，数据压缩（降低数据维度） 算法 优点：广泛的
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2023-08-24 20:37:29
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# 粒子群算法优化BP
## 整体流程
| 步骤 | 操作 |
| :--- | :--- |
| 1 | 初始化粒子的位置和速度 |
| 2 | 计算粒子的适应度值 |
| 3 | 更新全局最优位置和适应度值 |
| 4 | 更新粒子的速度和位置 |
| 5 | 重复步骤2-4，直到达到最大迭代次数或满足终止条件 |
## 详细步骤
### 1. 初始化粒子的位置和速度
```pytho
原创
2023-08-24 07:38:13
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写文章
BP（反向传播算法）公式推导及例题解析 WILL
深度学习搬砖者
????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文内容如下：??? ⛳️赠与读者??做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得
目录一、理论知识回顾1、神经网络模型2、明确任务以及参数1）待估参数：2）超参数：3）任务3、神经网络数学模型定义1）激活函数2）各层权重、阈值定义3）各层输入输出定义4、优化问题的目标函数与迭代公式1）目标函数2）待估参数的优化迭代公式二、python编程1、编程步骤2、数据准备、数据处理、数据划分1）数据下载2）关键代码3、初始化待估参数1）关键代码2）np.random.randint(a,
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2023-10-13 22:03:00
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一、C/S架构C为Client S为 Server C/S架构即为客户端/服务器架构，这种架构的软件开发，需要开发客户端软件和服务端软件，一般来讲，客户端软件运行在客户端主机上，服务端软件安装在服务端主机上，两台主机要怎么进行通信呢？首先，两台主机之间的网卡之间物理线路必须要联通其次，操作系统作为应用软件与网卡之间的桥梁最后，应用系统通过操作系统接口进行信息交互 二、互联网协
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2024-09-16 14:19:46
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# 使用蝙蝠算法优化BP神经网络的Python实现
在深入探讨如何使用蝙蝠算法优化BP神经网络之前，我们首先需要了解整个过程的步骤。本文将详细介绍实现的具体流程，以及如何在Python中实现每一步。
## 1. 流程概述
以下是整个流程的简要概述，其中包含关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------
原创
2024-09-05 03:53:09
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BAIndividual.py1 import numpy as np
2 import ObjFunction
3
4
5 class BAIndividual:
6
7 '''
8 individual of bat algorithm
9 '''
10
11 def __init__(self, vardim, bound):
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2023-05-18 20:19:15
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# 使用遗传算法优化BP神经网络的指南
在机器学习和优化领域，遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和BP神经网络（Backpropagation Neural Network, BP NN）都是非常重要的工具。这篇文章将指导你如何使用遗传算法来优化BP神经网络。我们将通过建立一个简单的流程，逐步带你实现这个目标。
## 流程概述
在开始之前，我们先给出一个流程表，梳理出实现
在众多编程语言中，Python的社区生态是其中的佼佼者之一。几乎所有的技术痛点，例如优化代码提升速度，在社区内都有很多成功的解决方案。本文分享的就是一份可以令 Python 变快的工具清单，值得了解下。 一、序言这篇文章会提供一些优化代码的工具。会让代码变得更简洁，或者更迅速。当然这些并不能代替算法设计，但是还是能让Python加速很多倍。其实前面讲算法的文章，也有提到过。比
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2024-03-12 13:18:45
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BP算法实现简单的实现了一下经典的BP算法的核心代码，目的是为了加深一下对此算法的理解便于下一步的深入学习。参考了其程序 对BP算法进行理论推导，对其梯度下降、反向传播有了一定的理解，但一部分公式并未推导通；理解了学习率，步长的基础概念，但对于激发函数的意义、如何选激发函数还是不太理解。背景1986 年，Rumelhart、Hinton 和 Williams 联合 在《自然》杂志发表了著名的反向传
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2023-08-24 20:38:39
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这里默认了解前向传播，所以不在重述这块 我用线性回归讲了下梯度下降的原理以及一些理解。本篇主要在BP反向传播的推导，直接开始 不太会画图，直接手画了一个。隐藏层梯度求解过程如上图所示，为一个输出层神经元，在计算输出层梯度的时候，我们不用去考虑前一层是如何输入的。所以我们用y来表示，图中的y(n)表示第n个样本在前一层的输出值，这一层的输入值。我们将当前节点定义为j。那么当前节点j的输入值之和为
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2023-12-24 09:58:41
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智能优化算法：海鸥算法原理及Matlab代码文章导航1. 算法原理2. SOA算法流程2.1 迁徙行为(exploration ability)2.2 攻击行为(exploitation ability)3. SOA算法流程如下：4. 运行结果 文章导航海鸥算法(Seagull optimization algorithm,SOA)，是由Gaurav Dhiman和Vijay kumar于201
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2024-08-12 10:33:21
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学习日记（2.18）
BP神经网络BP神经网络简介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，是目前应用最广泛的神经网络。
BP算法(Back Propagation algorithm, 反向传播算法)
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2024-03-12 22:11:15
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文章目录有监督学习的损失函数分类问题0-1损失函数指数损失函数交叉熵损失函数（对数损失函数的特例）：回归问题平方损失函数绝对损失函数huber损失函数机器学习中的优化问题机器学习中的优化问题，哪些是凸优化问题，哪些是非凸优化问题？请各举一个例子。经典优化算法梯度下降法：随机梯度下降小批量梯度下降随机梯度下降法失效的原因：解决之道——惯性保持和环境感知动量方法AdaGrad方法Adam方法L1正则化
前言 算法实现的过程，我感觉就是把数学推导公式翻译成代码的过程，关于详细的算法思想介绍，已经写在了上一篇博客中，需要参考的可以点这一个，这里重点是实现BP算法。 一、代码实现 我不啰嗦了，直接上代码了，因为看了理论之后，很容易就能读懂代码，而且每一行代码我都加了详细的注释。"""
BP算法的简单实现，这里只有三层网络，目的在于说明其执行过程
调试时可以控制输入的迭代次数和学习率，这样可以动态地看执
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2023-07-04 12:56:16
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BP算法 又称为BP网络.BP学习算法是一种有效的学习方法,但由于在权值调整上采用梯度下降法作为优化算法,容易陷入局部最小,不能保证得到全局最优解。非循环多级网络的训练算法弱点：训练速度非常慢、局部极小点的逃离问题、算法不一定收敛。优点：广泛的适应性和有效性。 网络的构成神经元的网络输入：神经元的输出：应该将net的
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2023-06-14 17:13:50
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