一、算法思想线性回归方程在神经网络深度学习中线性回归方程是需要掌握的最基础的式子，就是：y=wx+b,其中w,b是未知的。当损失率越小，那么测试集得到的数据就越准确。 二、算法原理 在常规的神经网络中，神经网络结构中有多个层，非线性激活函数和每个节点上面的偏差单元。使用一个有一个或者多个权重w的
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2023-08-09 10:50:04
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BP神经网络综合评价法是一种交互式的评价方法，一种既能避免人为计取权重的不精确性, 又能避免相关系数求解的复杂性,还能对数量较大且指标更多的实例进行综合评价的方法,它可以根据用户期望的输出不断修改指标的权值，直到用户满意为止。因此，一般来说，人工神经网络评价方法得到的结果会更符合实际情况。 BP神经网络是一种典型的多层前向神经网络，由输入层、隐,层和输出层组成，层与层之间采用全部连接方式，同
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2023-07-17 12:22:10
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最近一个月项目好忙，终于挤出时间把这篇 BP 算法基本思想写完了，公式的推导放到下一篇讲吧。一、神经网络的代价函数神经网络可以看做是复杂逻辑回归的组合，因此与其类似，我们训练神经网络也要定义代价函数，之后再使用梯度下降法来最小化代价函数，以此来训练最优的权重矩阵。1.1 从逻辑回归出发我们从经典的逻辑回归代价函数引出，先来复习下：\[J(\theta) = \frac{1}{m}\sum\limi
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2023-09-14 13:39:07
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BP神经网络预测回归MATLAB代码（代码完整可直接用，注释详细，可供学习）一、前言代码获取：直接点击链接二、代码部分2.1 初始化2.2 读取数据2.3 设置训练集和测试集2.4 数据归一化2.5 求解最佳隐含层2.6 构建最佳隐含层的BP神经网络2.7 网络训练2.8 网络测试2.9 结果输出三、输出结果展示四、BP优化模型五、结语 一、前言BP神经网络预测回归MATLAB代码（代码完整可用
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2023-10-30 23:07:15
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1.项目背景在人工神经网络的发展历史上，感知机(Multilayer Perceptron，MLP)网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用，也被认为是一种真正能够使用的人工神经网络模型，它的出现曾掀起了人们研究人工神经元网络的热潮。BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可
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2023-08-18 15:54:36
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MATLAB+神经网络30个案例分析，第24例，input_train是真实数据么？还是根据自身数值特点随机选取的？谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创matlab神经网络目前有什么具体的实际应用MATLAB中文论坛2010年出过一本书，北航出版社的，叫《MATLAB神经网络30个案例分析(豆瓣)》好文案。我觉得把它作为入门书挺好的，每一章配有视频和代码，可以依样画葫芦。刚刚顺手还看到了另一本书《
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2023-08-25 16:40:04
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# 如何使用Python实现BP神经网络回归
## 简介
在机器学习领域，BP神经网络是一种经典的人工神经网络模型，可以用于回归问题。本文将介绍如何使用Python实现BP神经网络回归，帮助你入门这一技术。
## 流程概述
下面是实现BP神经网络回归的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建神经网络模型 |
| 3 | 模型训练 |
原创
2024-01-06 09:07:30
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# BP神经网络回归实现指南
## 引言
本文将教会你如何实现BP神经网络回归。首先，我们将介绍整个流程，并用表格展示每个步骤。然后，我们将逐步指导你完成每个步骤，并提供代码示例和注释。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 收集并准备用于训练和测试的数据 |
| 2. 网络构建 | 构建BP神经网络模型 |
| 3. 模型训练 | 使用
原创
2023-09-04 06:06:37
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参数说明：batch参数用来指定mini-batch sgd优化器的样本批量大小，默认值为200(如样本数低于200，则为样本数)。max_iter用来指定神经网络的最大迭代次数，默认值为200。random_state用来指定随机种子，用来控制模型初始权重的随机性。如果给定特定值，重新跑模型的时候，可以得出同样的结果。tol参数用于指定优化器的忍耐度。当损失函数的值的变化
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2023-09-08 18:55:22
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1、逻辑回归 理解逻辑回归是理解BP神经网络的关键，逻辑回归相当于是BP神经网络的最后一层，也就是输出层（BP神经网络用于二分类问题）。下面给出逻辑回归的简单推导过程：公式中已经默认Z=WX+b，损失函数使用交叉熵损失函数修正：W导数中的X应该增加转置上面推导假设一次训练一个样本，如果训练多个样本，最后公式略有不同。由于求导、链式法则的应用都是Element-
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2023-07-04 17:40:07
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基本概念误差反向传播神经网络简称为BP(Back Propagation)网络，它是一种具有三层或三层以上的多层神经网络，每一层都由若干个神经元组成。如图所示为一个BP神经网络的结构图，它的左、右各层之间各个神经元实现全连接，即左层的每一个神经元与右层的每个神经元都有连接，而上下各神经元之间无连接。BP神经网络按有监督学习方式进行训练，当一对学习模式提供给网络后，其神经元的激活值将从输入层经各隐含
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2023-10-30 23:11:33
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最近没发新文的原因：工作很忙，早出晚归正忙着做这个活实验结果：说实话，我真没想到可以实现这种效果，反正比预想的好，( 也只是怀着玩玩的心情 = = )， 大部分的差价都在百位左右，少数差价在千位以上和十位以下思路和步骤：1.调用爬虫，爬一点需要的数据 2.抓住重点，例如这里，我只用到了比较中心的区域的数据，例如：浦东、徐汇、闵行、黄埔、静安3.分析数据：查看数据的描述，分别都有多少种类，每个数据的
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2023-09-15 16:35:04
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刚开始接触神经网络一般都是从分类应用开始看的，最典型的就是基于手写数字的识别，这也是绝大部分教程以及书籍上的例子，那么如何应用神经网络进行回归分析呢？这是我最初接触神经网络的一个很大的疑惑，随着后来的深入理解有了一些自己的体会。假设把你要解决的问题当作一个求解已知方程组的过程，应用神经网络去解决这个问题，只不过就是把目前已知的方程组变为了需要用训练集去拟合的神经网络模型。所以这就要求你先明确三点：
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2023-10-25 23:41:36
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BP神经网络算法提供了一种普遍并且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或者向量的函数，这里就简单介绍一下如何用MATLAB编程实现该算法。具体步骤 这里以一个普遍实用的简单案例为例子进行编程的说明。假设一组x1,x2,x3的值对应一个y值，有2000组这样的数字，我们选择其中1900组x1,x2,x3和y作为样本，其余100组x1,x2,x3作为测试数据来验证。 首先需要读取
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2023-06-14 17:04:50
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哈喽！小伙伴们，接着上篇回归预测之支持向量机回归预测，今天给大家带来MATLAB实现bp神经网络回归预测，本文主要是陈述BP神经网络实现过程，不在对原理进行讲解啦。需要代码的小伙伴可以私聊我！无偿。接下来进入正题啦！ bp神经网络回归预测实现主要还是
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2023-10-25 23:41:11
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# BP神经网络回归预测Python
## 1. 简介
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络模型，可以用于回归和分类问题。它的基本思想是通过反向传播算法来调整网络中的权重和偏置，从而实现预测或分类任务。
在本文中，我们将介绍如何使用Python实现一个简单的BP神经网络用于回归预测，以及如何应用该模型进行数据预测。
## 2
原创
2023-10-29 07:20:03
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# BP神经网络回归问题
## 1. 引言
BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络模型。它通过对输入数据的训练，能够学习到输入和输出之间的映射关系。在回归问题中，BP神经网络可以用于预测连续型数据的输出。
本文将介绍BP神经网络的原理及其在回归问题中的应用。我们将使用Python语言进行实现，并提供相应的代码示例。首先，我们将介绍
原创
2023-11-18 07:21:09
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搭建一个简易神经网络（PyTorch） 就是通过对 权重参数（w1，w2） 的更新来优化模型。 一个批次的数据从输入到输出的完整过程是：先输入 100 个具有 1000 个特征的数据；经过隐藏层后变成 100 个具有 100 个特征的数据；再经过输出层后输出 100 个具有 10 个分类结果值的数据；在得到输出结果之后计算损失并进行后向传播，这样一次模型的训练就完成了。'''导入必要的包，
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2024-04-27 07:11:12
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BP神经网络结构神经网络旨在通过模仿动物的神经系统利用神经元作为连接结点的新型智能算法，神经网络本身包含三层结构，输入层，隐含层，输出层，每一层都有自己的特殊功能，输入层进行因子的输入与处理。由于在实际情况中，所有输入的数据并不是线性的，有的时间还是多维的，让该数据通过隐含层进行训练，使得数据可视化，以期达到自己所需要的数据，是神经网络的核心所在在经过隐含层后的训练后，数据基本上也就达到了自己的要
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2023-08-31 20:03:51
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1.项目背景20世纪80年代中期，David Runelhart。Geoffrey Hinton和Ronald W-llians、DavidParker等人分别独立发现了误差反向传播算法(Error Back Propagation Training)，简称BP，系统解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题，并在数学上给出了完整推导。人们把采用这种算法进行误差校正的多层前馈网络称为BP网。本项目通过
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2023-10-12 18:52:28
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