实验三 BP****神经网络一、实验目的掌握BP神经网络相关理论基础；掌握BP神经网络的创建、训练及测试；能够利用BP神经网络对数据进行分类。二、实验内容有60个数据，包含两个类别，每个数据有99个特征，前40个数据的类别标签为label=[1 2 1 1 1 1 1 1 1 11 1 2 1 1 1 2 1 1 22 2 2 2 2 2 2 1 2 22 2 1 2 2 2 2 1 2 1]用B
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2023-07-04 11:47:55
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BP神经网络算法原理BP神经网络算法是一种神经网络学习算法[4]，其原理是在梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。其优点在于泛化能力、自学习和自适应能力强，及特别适合于求解内部机制复杂的问题。BP神经网络算法步骤BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是反向传播，从输出层到隐
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2018-11-07 11:46:43
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BP神经网络中隐藏层节点个数怎么确定最佳1、神经网络算法隐含层的选取1.1构造法首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数，找到最小值和最大值，然后从最小值开始逐个验证模型预测误差，直到达到最大值。最后选取模型误差最小的那个隐含层层数。该方法适用于双隐含层网络。1.2删除法单隐含层网络非线性映射能力较弱，相同问题，为达到预定映射关系，隐层节点要多一些，以增加网络的可调参数，故适合运用删除法
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2023-07-24 18:08:21
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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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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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深度学习入门（二）——卷积神经网络前言一、为何提出CNN？二、数据输入层三、卷积层3.1 卷积计算方法3.2 填充3.3 步幅3.4 从二维走向三维3.5 卷积层工作过程3.6 特征提取四、ReLU激励层五、池化层六、全连接层七、总结7.1 卷积神经网络之优缺点7.2 典型的CNN网络 前言卷积神经网络CNN（Convolution Neural Networks）在1998年由YannLecu
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2024-02-08 14:49:20
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去参加鹅场的笔试，问到对深度学习的理解时，用了半个小时写下了这写答案，分析了深度学习的起源，发展，以及优缺点，为什么会有些有问题的存在，有些地方还不完善，还需要补充。神经网络在发展过程中，经历了3次起伏，这很重要的原因在于神经网络的优缺点在不同时代得以体现。在理论上讲，只包含单层隐藏层神经网络，可以拟合任何函数，然后这在实际情况中是不常用的。往往采用含多层隐藏层的神经网络来对数据进行拟合。 一、缺
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2023-07-05 19:53:54
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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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BP神经网络（Backpropagation Neural Network），也称为反向传播神经网络，是一种最常见和广泛应用的前馈型人工神经网络模型。B络中的连接权重。
原创
2024-04-18 14:01:53
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sigmoid函数:x的值可能为[−∞,+∞],为
原创
2022-06-10 13:54:12
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神经网络的基本结构Convolutions：卷积层Subsampling：下采样层Full connection：全连接层 应用：左边为目标检测，右边为图像分割全连接层 x1，x2，x3是这个神经元的三个激励，w1，w2，w3是这三个激励对应的权重-1是这个神经元的偏置BP神经网络从左到右的正向传播过程中能够得到一个输出值，将这个输出值和所期望的输出值进行对比就能得到一个误差值
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2023-10-12 13:13:36
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作为深度学习领域的破冰之作,BP神经网络重新燃起了人们对深度学习的热情.它解决了DNN中的隐层传递中的权重值的计算问题.那么,BP算法思想是什么?它又是如何实现的呢?这就是本节的研究内容.一.BP算法的提出及其算法思想 神经网络主要是由三个部分组成的,分别是:1) 网络架构 2) 激活函数 3) 找出最优权重值的参数学习算法.  
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2023-07-04 11:42:57
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1 反向传播算法和BP网络简介 误差反向传播算法简称反向传播算法（即BP算法）。使用反向传播算法的多层感知器又称为BP神经网络。BP算法是一个迭代算法，它的基本思想为：（1）先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）；（2）计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一层向前推进的（这就是反向传播算法名字的由来）；（3）更新参数（目标是误差变小）。迭代前面两个步骤，直到满足停止准则
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2023-10-05 15:01:41
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传统的编程方法中，我们告诉计算机如何去做，将大问题划分为许多小问题，精确地定义了计算机很容易执行的任务。而神经网络不需要我们告诉计算机如何处理问题，而是通过从观测数据中学习，计算出他自己的解决方案。感知机（perceptron）：由两层神经元组成，学习能力有限。多层前馈神经网络（multi-layer feedforward neural network）：输入层神经元仅是接受输入，不进行函数处理
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2024-01-24 15:18:20
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人工神经网络BP算法思想: 神经网络一般分为3层（也可以多层），包括输入层，隐含层和输出层。通过有监督的学习拟合非线性函数。假如输入层有3个神经元，隐含层有5个神经元，输出层有1个神经元。有监督的学习是指既给了输入也给了输出再进行样本训练。可以把该神经网络看做3维向量的输入，一维的输出。每一层的神经元与相邻的一层的神经元全连接，同层的神经元不连接。
比如样本A的输入是{1,2,3},输出是
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2023-08-24 20:38:04
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【MATLAB】 麻雀算法优化BP神经网络及其应用前言：日前需要设计一种基于麻雀算法改进的神经网络，并将其运用于岩石爆破参数的预测研究之中。关于模型或算法代码存在任何疑问欢迎添加博主微信1178623893交流学习~ 文章目录【MATLAB】 麻雀算法优化BP神经网络及其应用1.经典BP网络2. 算法改进后的SSA_BP主函数目标优化函数 1.经典BP网络clear all,clc,close a
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2023-09-19 21:42:39
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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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神经网络BP算法BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是误差的反向传播，从输出层到隐含层，最后到输入层，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置，输入层到隐含层的权重和偏置。 准备h(x)是要拟合的函数，J(theta)损失函数，the
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2023-09-18 22:17:52
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前言：自己动手推导了一下经典的前向反馈神经网络的算法公式，记录一下。由于暂时没有数据可以用作测试，程序没有实现并验证。以后找到比较好的数据，再进行实现。一：算法推导 神经网络通过模拟人的神经元活动，来构造分类器。它的基本组成单元称为”神经元”，离线情况下如果输入大于某值时，设定神经元处于兴奋状态，产生输出，否则不响应。而这个输入来自于所有其它的神经元。而神经元的响应函数有多种(需要满足可微，这种
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2023-07-23 19:54:16
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BP（Back Propagation）神经网络通常是指具有三层网路结构的浅层神经网络。 &n
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2023-10-04 19:21:41
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