BP神经网络 神经网络基本结构： 人工神经网络由神经元模型构成，这种由许多神经元组成的信息处理网络具有并行分布结构。每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接；存在许多（多重）输出连接方法，每种连接方法对应一个连接权系数。可把 ANN 看成是以处理单元 PE(processing element) 为节点，用加权有向弧(链)相互连接而成的有向图。令来自其它处理单元(神经元)i的
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2023-11-18 21:05:37
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文章目录前言BP神经网络介绍思路公式变量说明输入层的输入输入层的输出隐含层的输入激活函数Sigmoid隐含层的输出输出层的输入输出层的输出误差计算隐含层→输出层权值调整输出层偏置调整输入层→隐含层权值调整隐含层偏置调整 前言人工智能的算法需要许多预备知识，但时间比较紧，所以我只会对"对最后算法实现有帮助的资料"感兴趣，试着在不完全了解的情况下将这次实验完成。 BP神经网络介绍BP神经网络鲜明的特
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2023-10-12 19:05:10
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BP 神经网络的实现实验概述：1.1 课程设计题目：本设计题为 BP 神经网络的实现，主要任务是利用 C++ 语言实现 BP 神经网络， 并利用 BP 神经网络解决螨虫分类问题。 1.2 课程设计目的：主要有这些：熟悉自己所学的多种数据结构.理解 BP 神经网络的工作原理利用 C++ 实现 BP 神经网络利用 BP 神经网络实现螨虫分类设定好学习样本个数，取样本个数的训练数据存储于文本文档中，在
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2023-07-04 15:29:07
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描述部分什么是BP神经网络这个百度比较多就不赘述了 在看到我的文章前一定也看了不少了!开篇先说几点本文参考了博客""，对其补充与拓展本文努力去通俗的阐述bp神经网络原理 与结合实际bp网络图重构其代码 尤其核心算法部分 让bp算法使用更清晰明了 并且下面贴的代码注释非常全 也给出了用的哪个具体计算公式 很容易看懂执行流程正向：反向：算法原理误差“d”：输出值的正确结果 “o”：实际输出值 “k”：
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2023-10-15 19:28:28
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BP（backward propogation）神经网络简单理解，神经网络就是一种高端的拟合技术。教程也非常多，但实际上个人觉得看看斯坦福的相关学习资料就足够，并且国内都有比较好的翻译：人工神经网络概论，直接翻译与斯坦福教程：《神经网络 - Ufldl》
BP原理，直接翻译与斯坦福教程：《反向传导算法 - Ufldl》
网上公开课笔记：《Andrew Ng Machine Learning 专题
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2023-11-30 17:30:55
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去年在学习Stanford的ML课程的时候整理过一篇BP神经网络原理的解析，链接地址，不过没有对它的code实现作太多的研究，只是用MATLAB的工具箱做了实验。Jeremy Lin具体的原理性资料可以参考：[1] BP神经网络解析 地址[2] Tom M.Mitchell 机器学习教程 地址BP网络算法流程
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2023-07-10 19:49:31
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LCCBPNET net; // 结构体，神经网络的一些参数
net.nIn = 2;
net.nHidden = 3;
net.nOut = 1;
net.loopTimes = 2000;
net.eta = 0.6;
net.mc = 0.8;
net.tolerance = 0.01;
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2023-11-13 18:37:56
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当今Deep-Learning已经是火到一定境界了,深度学习神经网络（DNN）在计算机视觉领域的表现可谓见效非凡。当然，工程上运用了卷积神经网络来减少计算量而不是全连结的神经网络-这样计算量实在太大了。但是，对于神经网络来说计算量真的不是问题，因为它的结构能够确保它能够并行计算，一旦网络的每一个单元都能够独立的进行计算，每一层再多的连结也是同时进行计算的。期待硬件神经网络的发展。 &nb
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2023-07-10 19:47:10
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神经网络算法BP网络的C++实现头文件CBp.h#ifndef BP_H
#define BP_H
//初始化相关变量
#define N 4 //学习样本个数
#define IN 2 //输入层神经元数目
#define HN 8 //隐层神经元数目
#define ON 1 //输出层神经元数目
double P[IN]; //单个样本输入数据
double T[ON]; //单个样
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2023-11-27 17:32:13
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数据整理假设原成绩单如下，共29人，25门课： 要预测其中一门概率论的成绩。（我的那一行）每一列是一组输入训练集，行数代表输入层神经元个数，列数代表输入训练集组数，导入MATLAB 由于是要预测其中一科概率论的成绩，还应在转置前删除一列概率论的全部成绩。 最后加上要输入的数据，对应矩阵大小为：模型建立BP网络模型 BP网络（Back-ProPagation Network）又称反向传播神经网络，
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2023-10-30 23:06:32
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在该题的程序设计中采用了文件相关的操作，记录了相关学习和测试信息数据。权值用伪随机数函数随机产生（范围是（0,0.5））采用结构体及链表来实现神经网络的结构分为实例结构体、层结构体和网络结构体数据结构的设计参照了《人工神经网络原理》（马锐编著，北京：机械工业出版社，2010,7）一书学习算法的优化也参照该书采用学习效率自适应调整算法优化源程序的学习算法，以减少学习次数由于能力和知识有限，该程序存在
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2024-01-15 11:27:02
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某实验所测数据如下，根据实验测得数据使用BP神经网络的方法预测第18,19,20个数据的y值。 123456789x1-0.120.53-0.63-0.110.42-0.450.31-0.760.92x2-0.240.59-0.020.290.510.36-0.670.00-0.32y0.131.260.420.030.860.010.130.590.36 1011121314
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2023-10-07 23:47:45
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目录实验内容描述BP算法主要过程算法代码实现 实验内容描述实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对BP网络加以训练，网络就具有输入输出
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2023-11-27 19:08:49
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5.4 BP神经网络的基本原理BP（BackPropagation）网络是1986年由Rinehart和McClelland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络的权值和阈值，
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2023-10-04 19:19:45
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文章目录前言一、简介二、BP神经网络的网络流程1.结构2.流程3.实例4.优缺点总结 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，是应用最广泛的神经网络模型之一。一、简介BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：是前向传播的，而误差是反向传播的。
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2023-08-14 19:34:27
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一、概率分割值与模型应用在二分类的问题中，B-P算法给出的是预测不同类别的概率，一般情况下，我们默认大于0.5为一类，小于0.5为另一类，但这并非适用于所有的情况（在上面的例子中就几乎没有大于0.5的观测），所以，我们需要在确认预测模型合理的基础上根据概率值和实际类别找到一个恰当的概率分割值，并为后续的类别预测提供概率依据。寻找合适的概率分割值最简便的方法就是绘制ROC曲线。 library(RO
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2024-04-15 06:28:05
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卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
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2023-09-15 15:36:43
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BP三层神经网络实现代码# 神经网络类
class neuralNetwork():
# 初始化
def __init__(self, inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate):
self.inodes = inputnodes # 输入层节点
self.hnodes = hidde
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2023-08-16 18:02:34
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目录BP神经网络的基本原理BP神经网络的C++实现将BP神经网络应用于手写数字识别坑点存在的疑惑BP神经网络的基本原理参考资料：机器学习（西瓜书） - 周志华如图所示，一个简单的BP网络包含输入层，隐藏层和输出层。给定输入值\(x_1,x_2,...,x_n\)，隐藏层和输出层的输出分别值为。\[b_i=f(\sum\limits_{j}v_{ji}x_{j}-\gamma_i)\\
\]\[y
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2023-06-07 15:37:36
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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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