BP(Back Propagation)神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，它的学习规则是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hiddenlayer)和输出层(output layer)。BP网络的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。BP神经网络结构数据
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2023-08-16 17:43:44
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目录神经网络数据、符号准备：logistic回归：损失函数和代价函数：梯度下降法：向量化：神经网络我们学习深度学习的目的就是用于去训练神经网络，而神经网络是什么呢？我们先来看下面一个基础的生物上的神经元的图片。通常来说，神经元就是处理信息的基础单位，神经元一端传来电信号，经历中间的处理后会输出新的信号，所以总的来说神经元一个信号处理中心。而神经网络就是多个神经元组成的网络，它可以接收不仅一个输入，
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2023-11-01 20:50:56
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线性回归、对数几率回归模型，本质上是单个神经元。计算输入特征加权和。偏置视为每个样本输入特征为1权重，计算特征线性组合。激活(传递)函数 计算输出。线性回归，恒等式(值不变)。对数几率回归，sigmoid。输入->权重->求和->传递->输出。softmax分类含C个神经元，每个神经元对应一个输出类别。XOR异或运算，无法通过线性模型解决。sigmoido类型神经元要求数据
关于多元线性回归，主要理解两个概念：softmax和交叉熵损失函数：一、softmax的基本概念： 1.分类问题 一个简单的图像分类问题，输入图像的高和宽均为2像素，色彩为灰度。图像中的4像素分别记为x1, x2, x3, x4。假设真实标签为狗、猫或者鸡，这些标签对应的离散值为y1, y2, y3。我们通常使用离散的数值来表示类别，例如y1=1, y2=2, y3=3。2
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2023-10-18 15:28:17
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目录摘要：卷积神经网络介绍：输入层隐含层池化层（pooling layer）输出层程序主要内容：运行结果：本文代码分享：摘要：基于Maltab平台，使用自带的深度学习工具箱和自带的手写图片数据，实现基于卷积神经网络的回归预测，主要是用来预测手写图片的旋转角度，通过大量的训练和预测，实现对手写数字图片的角度矫正，使原本角度错位的图片变为正常角度的图片。本文代码已做标准化处理，通过替换程序中的数据，使
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2023-09-05 15:45:33
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线性回归数据来自于国泰安数据服务中心的经济研究数据库。网址：http://www.gtarsc.com/p/sq/。数据名称为：全国各地区能源消耗量与产量，该数据的年度标识为2006年，地区包括我国30个省，直辖市，自治区（西藏地区无数据）。1.1 数据预处理数据预处理包括的内容非常广泛，包括数据清理和描述性数据汇总，数据集成和变换，数据归约，数据离散化等。本次实习主要涉
文章目录前言一、数据处理二、TensorFlow1.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化4.模型预测5.TensorBoard可视化三、TensorFlow2.x1.定义模型2.训练模型3.结果可视化4.模型预测总结 前言记录使用TensorFlow1.x和TensorFlow2.x完成多元线性回归的过程。一、数据处理在此使用波士顿房价数据集，包含506个样本，输入为12个房屋信息特征，输出
1、机器学习、深度学习简介上面这张图形象的表达了机器学习与深度学习的关系，机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习算法的技术。机器学习是将无序数据转化为价值的方法，机器学习的价值是从数据中抽取规律，并用来预测未来。2、神经元-logistic回归模型神经元是最小的神经网络，如下图所示计算方法举例：(未考虑偏置b)偏置b的物理含义（截距）：3、神经元多输出由2的基础，现在讨论神经元的多输
多元线性方程原理及推导概念1.在统计学中，线性回归方程是利用最小二乘函数对一个或多个自变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量的情况叫多元回归。 2.在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的函数模型参数也是通过数据来估计。这种模型被叫做线性模型。最常用的线性回归建模是给定的X的条件下y的条
下面的内容只是为了帮助理解其思想方法，实际应用中，神经网络原理是极其复杂的目录：①认识最简单的神经网络结构②认识二分类的逻辑斯蒂回归模型③认识多分类的逻辑斯蒂回归模型以及其实现图像分类的原理1、聊一聊最简单的神经网络结构神经元可以理解为一个函数，相当于一个黑盒，我向这个函数输入数据，通过这个函数进行一系列的算法去运算，输出一个结果。（1）这幅图里边，x1,x2,x3 表示同时输入3个值，因为只有一
思考:神经网络比起多元回归来说,它的优点是什么?具有学习能力。1、例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。2、具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。3、具有
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2023-10-16 20:09:33
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多元线性回归模型常见问题及解决方法概要多元线性回归模型 基本假设 (1)随机扰动项ui数学期望(均值)为零。E(ui)=0 (2)随机扰动项ui的同方差性且无自相关Var(ui)=σ2 (3)解释变量X列线性无关。R(Xn×k)=K (4)随机扰动项ui与解释变量X不相关。cov(ui,X)=0 异方差性的定义 对于线性回归模型 同方差性假设为 如果出现 即对于不同的样本点，随机误差项的方差不再是
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2023-09-11 20:54:18
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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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## 如何实现BP神经网络多元非线性回归
### 1. 流程概述
为了实现BP神经网络多元非线性回归，我们需要按以下流程进行操作：
步骤 | 描述
--- | ---
1 | 准备数据集
2 | 数据预处理
3 | 构建神经网络模型
4 | 初始化权重和偏置
5 | 前向传播
6 | 计算损失函数
7 | 反向传播
8 | 参数更新
9 | 重复步骤5-8，直至达到停止条件
10 | 使用训
原创
2023-08-26 05:39:04
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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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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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文章目录多类特征新的符号（Notation）多元线性回归模型引入符号重写表达式向量化向量化和不向量化的区别多元线性回归的梯度下降法梯度下降公式：特征缩放如何选择w的值参数(w)的选择与梯度下降的关系进行特征缩放除以各自的最大值均值归一化离差归一化（Z-score 归一化）什么时候需要进行特征缩放检查梯度下降是否收敛使用学习曲线判断（推荐）使用自动收敛测试学习率的选择尝试选择学习率特征工程多项式回
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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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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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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