前言这是坚持更新的第四天，前两天更新了数学建模的一些基础模型，今天我们做一个数学建模的实例。 了解BP神经网络的同学知道，BP神经网络的用途之一就是用来做预测，但是由于BP神经网络是一种有监督的学习方式，在进行预测之前我们需要一些数据作为训练集。如果需要对短视频中用户的行为发生的概率进行预测，那么我们必须要知道一些用户行为发生的概率。 贝叶斯分类器通常是用来解决‘是’或者‘不是’的问题，但是和其他
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2023-10-03 11:09:58
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一、前言反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如果不想看公式，可以直接把数值带进去，实际的计算一下，体会一下这个过程之后再来推导公式，这样就会觉得很容易了。二、简单的神经网络说到神经网络，大家看到这个图应该不陌生： 这是典型的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，Layer
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2023-08-16 17:06:30
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一、BP神经网络理论基本介绍BP（Back Propagation）是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是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，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(hide lay
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2023-06-14 17:07:06
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概述 神经网络算法是机器学习和人工智能的基础。在各种神经网络算法中，最简单的是BP神经网络算法。本文将介绍BP神经网络算法基本原理，并提供一个BP神经网络算法完成聚类分析的案例。 BP神经网络具有输入层、隐含层(一层或多层)和输出层，通过这三层的神经网络可以逼近任意非线性函数。以二维输入样本，三个隐含层神经元为例:
参数
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2023-10-26 06:41:28
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摘要：基于超声波测流量的时差法测量原理，分析了换能器凹凸安装和安装位置偏差引起的测量误差，建立了测流量的系统模型，提出了基于BP神经网络的流量计算方法以补偿测量误差。以Senscomp Tao2008超声波探头为例，在基于神经网络算法设计的系统软硬件中测量流量。从探头安装位置偏差、凹凸安装以及不同流速等方面进行分析，实验结果表明，神经网络比传统的权重系统拥有更强的非线性补偿能力。
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2023-09-06 17:36:49
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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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这几天没有写博客，主要是在看matlab的神经网络，通过对机器学习的学习，学习了感知器，径向基，bp等神经网络。接下来就学习一个运用最广泛的bp神经网络案例！例： bp神经网络预测汽油浓度案例。首先数据集spectra_data.mat中有两组数据，即数据集P和T，在这一组数据中，有60条数据，每条数据有401个特征值，我们要做的就是取其中一部分作为训练，一部分作为测试。我们先来看看数据集NIR（
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2023-06-14 17:09:40
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《机器学习》实验三：利用BP神经网络实现鲍鱼的性别分类《机器学习》实验三：利用BP神经网络实现鲍鱼的性别分类实验目的实验原理实验内容与要求实验器材（设备、元器件）实验步骤心得体会 《机器学习》实验三：利用BP神经网络实现鲍鱼的性别分类实验目的掌握BP神经网络的基本原理；了解TensorFlow框架。实验原理BP神经网络 BP（Back Propagation）神经网络是一种按照误差反向传播算法训
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2023-07-05 17:00:00
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一、BP神经网络简单介绍BP神经网络是一种人工神经网络，其主旨是一种进行分布式并行信息处理的数学模型。 其内部包含一个或多个隐含层。1、基本概念感知器代表BP神经网络中的单个节点。 其包含：输入项、权重、偏置、激活函数、输出。 下图可以看出其详细信息：其中Xi代表输入、Wi代表权重、b代表偏置、f代表激活函数。 引入偏置b的原因在于让其模型适用于更多情况。 图中的工作流程为：从输入端开始，沿着箭头
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2023-09-18 15:50:34
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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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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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目录一、建模的步骤二、建模代码三、模型的提取流程四、模型提取的代码五、一些个性化操作本文介绍在matlab神经网络工具箱(2012b以后)的建模方式和DEMO代码。 新的matlab神经网络工具箱训练BP神经网络模流程只需要三个步骤，这有区别于老方式。一、建模的步骤1、设置神经网络及参数 主要是设置隐层节点数、训练步数等。2、将所有数据投入训练 工具自动将数据分割为三份（训练，验证和测试，默认70
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2023-07-20 16:01:13
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我们以一个实验来说明整个流程，包括了数据生成，网络构建，网络训练，预测和最终验证。实验的要求如下：一、实验计划1.数据生成采用np.random.multivariate_normal (mean, cov, size=None, check_valid=None, tol=None)方法，它用于生成多元正态分布矩阵。其中mean和cov为必要的传参而size，check_valid以及tol为可
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2023-08-18 22:45:11
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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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第一篇提出BP神经网络的论文是哪一篇？最初是86年，Rumelhart和McCelland领导的科学家小组在《平行分布式处理》一书中，对具有非线性连续变换函数的多层感知器的误差反向传播BP算法进行了详尽的分析，实现了Minsky关于多层网络的设想。一般引用的话，无需引用第一篇，只需引用介绍BP网络的文献即可。最开始的文献往往理论不完善。反而阅读意义不大。本人毕设题目是关于神经网络用于图像识别方面的
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2023-09-28 07:53:16
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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，是目前应用最广泛的神经网络。 发展背景 编辑
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
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2023-09-15 19:39:49
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1 基本概念BP神经网络是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈神经网络，其最核心的特点就是：信号是前向传播，而误差是反向传播。前向传播过程中，输入信号经由输入层、隐藏层逐层处理，到输出层时，如果结果未到达期望要求，则进入反向传播过程，将误差信号原路返回，修改各层权重。2 BP神经网络结构BP神经网络包含输入层、隐藏层和输出层，其中，隐藏层可有多个，其中，输入层和输出层的节点个数是固定的（
原创
2021-03-23 20:00:09
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深度学习是一种特殊的机器学习，通过学习将世界使用嵌套的概念层次来表示并实现巨大的功能和灵活性，其中每个概念都定义为与简单概念相关联，更为抽象的表示以较为不抽象的方式来计算。卷积神经网络是一种前馈型神经网络，受生物自然视觉认知机制启发而来。卷积神经网络一般用于计算机视觉领域，由于有时候图片像素很多，导致神经网络输入特征值的维数很多。CNN结构图 在结构图中，第一层输入图片，进行卷积操作，得到第二层深
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2023-11-12 13:25:25
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推导BP网络BP（BackPropagation）介绍手算的BP网络图介绍激活函数激活函数的求导 BP（BackPropagation）介绍BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。本文在大家都大致了解BP假设前提下，用个人的总结，BP神经网
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2023-09-26 15:07:04
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