简介:BP神经网络是一种广泛运用的机器学习算法,由输出层,输入层,以及一个或多个隐藏层神经元构成,常用于数据的预测，分类，等等应用。而遗传算法是一种经典且实用的优化算法,它模拟了自然界生物为适应环境演化进化的过程,通过每一代不同解空间的选择,交叉,变异,产生更加优良的下一代,算法可以不断的产生优良解,并且接近全局最优点。本项目使用遗传算法优化BP神经网络隐藏节点的权重与阈值,主体的代码如下.GAB
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2023-08-11 20:10:55
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固定学习率的优化算法SGDSGD在深度学习中指的是小批量梯度下降，是按照数据分布将总体数据划分为多个小批量数据，然后利用小批量数据对参数进行更新。 优点：每一步更新的计算时间不依赖于训练样本数目的多寡，即使训练样本数目非常大时，他们也能收敛。对于足够大的数据集，SGD可能会在处理整个训练集之前就收敛到最终测试机误差的某个容错范围内。 缺点：选择合适的learning rate比较困难，若设置过
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2023-10-16 21:35:12
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bp神经网络及改进（python）批量梯度下降法（Batch Gradient Descent，BGD）随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）小批量梯度下降法（Mini-batch Gradient Descent，Mini-batchGD）对SGD用动量算法（Momentum）对SGD用Nesterov加速梯度下降法对SGD用自适应学习率（Adagra
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2023-08-31 20:05:38
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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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目录1 模型分析1.1 提出问题1.2 优化目标1.3 模型的复杂性根源1.4 传统方法存在的不足1.5 遗传算法的优势2 算法设计2.1 算法概述2.2 算法要素2.2.1 编码2.2.2 适应度函数2.2.3 种群初始化2.2.4 选择2.2.5 交叉2.2.6 变异2.2.7 种群更新2.2.8 终止条件2.3 参数选取2.3.1 隐层神经元数量2.3.2 种群规模2.3.4 交叉、变异概
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2023-05-30 09:25:17
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BP神经网络训练算法的分析与比较.pdf～箜 坌 些墼Ana1ysisandCompareofBPNeura1Network’STrainingArithmetic陈明忠Chen Mjngzhong(南京铁道职业技术学院，江苏 南京 210015)(NanjJng InstituteofRailwayTechnology，JiangsuNanjing210015)摘 要 ：BP神经网络被广泛应用于
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2023-08-15 15:48:14
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神经网络结构优化设计方法与研究1.研究背景BP算法与RBF算法BP全称BackPropagation，也就是误差反向传播算法，它的基本思想是梯度下降法，采用梯度搜索技术，通过链式求导法则，最终使得网络输出和期望输出的误差方差最小，是由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。由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法，人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。径向基函数(Radia
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2024-02-21 20:23:19
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fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 神经网络曾经很火，有过一段低迷期，现在因为深度学习的原因继续火起来了。神经网络有很多种：前向传输网络、反向传输网络、递归神经网络、卷积神经网络等。本文介绍基本的反向传输神经网络（Backpropagation 简称BP），主要讲述算法的基本流程和自己在训练BP神经网络的一些经验。 BP神经网络的结构 神经网络就是模拟人的大脑的神经单元的工作方式，
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2023-09-05 19:04:33
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BP神经网络是一种常用的机器学习模型，它以其简单、实用的优势在各个领域得到了广泛的应用。但是，随着研究的深入，人们发现了一些BP神经网络的不足，并针对这些不足提出了一些优化改进方法。改进学习算法：例如使用改进的随机梯度下降法，如 Adagrad、Adam 等，以更快速、有效地调整网络参数。添加正则化项：通过添加 L1 或 L2 正则化项限制网络的复杂度，以防过拟合。调整网络结构：通过调整网络结构，
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2023-07-05 23:50:42
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原创
2022-10-10 15:55:07
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目录不同优化算法的比较分析1. 优化算法的实验设定(1) 2D可视化实验(2) 简单拟合实验2. 学习率调整(1) AdaGrad算法(2) RMSprop算法3. 梯度估计修正(1) 动量法(2) Adam算法4. 不同优化器的3D可视化对比(1) 构建一个三维空间中的被优化函数 不同优化算法的比较分析除了批大小对模型收敛速度的影响外，学习率和梯度估计也是影响神经网络优化的重要因素。神经网络优
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2023-09-15 21:52:01
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摘 要 BP神经网络可以有效地对非线性系统进行逼近，但是传统的最速下降搜索方法存在收敛速度慢的问题。本文通过对常用的BP神经网络训练算法进行比较，说明了不同训练算法的适用范围，为不同场景下BP神经网络训练算法的选择提供了实验依据。 关键词：BP神经网络；训练算法；适用范围一、BP神经网络的原理 1.人工神经网络概述 人工神经网络(Artificial Neural Network，简称ANN)由大
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2023-07-07 20:25:03
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3.1理论基础3.1.1 BP神经网络概述来源BP神经网络：即back propagation神经网络，名字源于在网络训练的过程当中，调整网络权值的算法是 误差的反向传播（back propagation）的学习算法。地位BP网络是前馈网络的核心部分，是人工神经网络中应用最广泛的算法，但同时也存在着一些缺陷，例如学习收敛速度太慢、不能保证收敛倒全局最小点，网络结构不易确定。另外，网络结构、初始连接
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2023-07-04 11:50:29
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神经网络中的学习率有哪些损失函数有哪些类型的优化方法通过实验对比不同学习率的区别 有哪些损失函数常见的损失函数之MSE\Binary_crossentropy\categorical_crossentropy有哪些类型的优化方法这里参照caffe的代码来介绍：optional float base_lr = 5; // The base learning rate
// The learni
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2023-07-04 11:48:27
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文章目录前言一、遗传算法描述二、优化思路三、完整代码预测结果 前言本模型可以结合自己的数据集进行预测，需要自行修改的地方均会使用【】进行标注。一、遗传算法描述 遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。大体意思是生物是朝着好的方向进化的，在进化
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2023-08-13 21:41:46
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机器学习是现阶段比较热门的一门学科，他在图像处理、数据拟合、人工智能方面有着很深的造诣。粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到
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2023-12-16 18:50:52
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目录摘要：1.RBF神经网络介绍：2.RBF神经网络与BP神经网络的特点：3.PSO-RBF优化流程：4.实际测试及结果分析：4.1 BP神经网络测试结果4.2 RBF神经网络测试结果4.3 PSO-RBF神经网络测试结果5.本文Maltab代码：摘要：本文将粒子群算法（PSO）与径向基神经网络（RBF）相结合，使用PSO优化RBF神经网络的主要参数中心值c, 宽度σ以及连接权值w。然后
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2023-08-10 14:52:00
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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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遗传算法优化BP算法：遗传算法优化BP算法，分为三个部分：BP神经网络结构确定，遗传算法优化和BP神经网络预测。BP神经网络结构确定部分是根据拟合函数输入输出参数个数确定BP神经网络结构，进而确定遗传算法个体的长度。遗传算法优化，使用遗传算法优化神经网络的权值，通过选择、交叉、变异找到最优适应度个体。BP神经网络预测，根据最优个体，训练网络，得到预测值。神经网络遗传算法：神经网络训练拟合根据寻优函
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2023-08-16 18:00:16
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GA算法优化BP神经网络（matlab）这里我首先要介绍一下BP神经网络的一些特点，因为在以下的编程中，我将把这些特点运用在其中，防止大家不知道为什么这样做。1.bp神经网络的层数一般3层效果较好，即只包含输入层、一层的隐藏层、输出层。2.bp神经网络的隐藏层神经元个数一般为输入层神经元个数的2倍再加1，即hiddennum=inputnum*2+1。3.我们用的是遗传算法工具箱来解决的问题1.G
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2023-09-26 13:29:59
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