设计了三个类神经元package org.nn.component;
/**
* 神经元<hr>
* 创建方式如：<br>
* Neural neural = new Neural(1.2125);// 输入参数为神经元的输入值，类型了double
* @author Weibing Long<br>
* @since 2017.11.23
*
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2023-10-02 20:34:44
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前言本例程实现了一个最简的，支持自定义层数和每一层神经元个数的 全连接前馈神经网络。其实，它就是一般教课书里面入门的一种人工神经网络。本例程具有以下自特点：实现了反向传播（BP）算法实现了随机梯度下降（SGD）算法全部神经元使用sigmoid激活函数经过实验，我发现，在没有任何优化的网络结构上（本例的结构）不适合使用类似relu的激活函数，因为它对输入的数据范围不加限制，会造成优化过程中出现 Na
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2023-07-18 15:12:32
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神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。神经网络中最基本的成分是神经元（neuron）模型。即上述定义中的“简单单元”。在生物神经网络中，每个神经元与其他申请元相连，当它“兴奋”时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过一个“阈值”，那么它就会被激活，即“兴奋”起来，向其他神经
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2023-08-06 00:04:16
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原标题：如何用70行Java代码实现深度神经网络算法对于现在流行的深度学习，保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感，必要时要动手写一写掌握下来，先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题，会不会写是技术问题，就像军人不关心打不打的问题，而要关心如何打赢的问题。程序员如何学习机器学习对程序员来说，机器学习是有一定门槛的(这个门槛也是其核心竞争力)，相信很
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2023-11-08 21:57:05
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本教程集合了我感兴趣的三个方面：Java 语言、人工神经网络和年度 NCAA 男篮甲级锦标赛（也称为“疯狂三月”）。鉴于这一点，在本教程中，我将介绍以下四个主题：人工神经网络 (ANN) 概念多层感知器 (MLP)Neuroph Java 神经网络框架案例研究：疯狂三月我并不打算提供人工神经网络的全套（或近乎全套的）理论。网络上已经有很多资源都很好地阐述了这一复杂主题（在需要时我会提供链接）。我要
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2024-02-06 22:54:15
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• 构建一个神经网络• 激活函数• Encog持久化• 在代码里使用Encog Analyst这章将展示用Encog怎样构造前馈与简单递归神经网络,以及在最后部分怎样保存这些神经网络。创建神经网络类型使用BasicNetwork和BasicLayer这两个类，除了这两个类，还使用了激活函数，激活函数的作用也将讨论。考虑到神经网络需要花费大量时间去训练，因此保
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2023-09-26 16:55:09
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工作中需要预测一个过程的时间，就想到了使用BP神经网络来进行预测。简介BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种基于BP算法的人工神经网络，其使用BP算法进行权值与阈值的调整。在20世纪80年代，几位不同的学者分别开发出了用于训练多层感知机的反向传播算法，David Rumelhart和James McClelland提出的反向传播算法是最具影响力的。其包
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2023-06-21 20:25:42
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对于累积BP算法，我们可以先求出多个误差，再进行平均。此方法有时可以免去误差抵销的现象。
例如：你辛辛苦苦算了一节课的数学题，最后发现是条件看错了。所以，舍得花时间先看清条件是必要的。
如果神经网络的模型非常复杂（即有超多个地方需要计算），每算一次需要花费巨大的时间，那你可不想看到被抵销的现象吧，用累积BP算法就可以节省大量时间，提高学习效率。
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2023-07-19 11:28:14
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如何用70行Java代码实现神经网络算法。如何用70行Java代码实现神经网络算法import.Random;publicclassBpDeep{publicdouble[][]layer;//神经网络各层节点publicdouble[][]layerErr;//神经网络各节点误差publicdouble[][][]layer_weight;//各层节点权重publicdouble[][][]la
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2024-01-06 20:19:47
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运行环境：jre1.7以下是神经网络的主体类public class NeuralNetwork {
int inputNodes;//输入层节点数
int hiddenNodes;//隐藏层节点数
int outputNodes;//输出层节点数
double learningRate;//学习率
double[][] weight_ih;//输入层与隐藏层之间的权重
doubl
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2023-07-19 12:56:39
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import java.util.Random;
public class BpDeep {
/**
* 各层节点值
*/
public double[][] layer;
/**
* 各层节点误差
*/
public double[][] layerErr;
/**
* 各层节点权重
*/
public double[][][] layer_weight;
/**
* 各层节点权重动量
*/
p
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2023-07-17 21:13:57
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同或逻辑运算 在吴恩达的机器学习教程中，讲解了同或逻辑运算的神经网络实现原理，我将其用python语言实现一下。异或即相同取1，不同取0，真值表如下：x1x2x1 XNOR x2001100010111神经网络的设计 同或运算的神经网络包括三层：输入层、隐藏层、输出层。首先需要实现以下三个部
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2023-07-19 12:55:34
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神经元学说的历史http://slx.yau.edu.cn/info/1106/1401.htm神经学界的神经科学巨星。神经元分类：按突起分类： 假单极神经元pseudounipolar neuron、双极神经元bipolar neuron、多级神经元multipolar neuron。按功能分类：感觉神经元sensory neuron、运动神经元、中间神经元 感觉神经元sensory neu
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2023-07-20 12:12:55
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人工智能 Java 坦克机器人系列: 神经网络，上部神经网络是人工智能应用中最重要的一部分，本文介绍了神经网络在 Robocode 中的应用，并分析了用 Java 编写的 Robocode 机器人例子代码。但本文不限于 Robocode 这个 Java 编程游戏与神经网络，同时还涉及到贝叶斯网络、神经网络 Java 公共包的应用、AICODE 这个编程游戏与 Robocode 互补特点。本文希望帮
Neuroph 是一个轻量级、易用灵活、文档完备的神经网络框架，支持常用的神经网络结构。它有设计良好的开源库，包括精简的神经网络核心基础类，和GUI编辑器（Neuroph Studio），可以快速创建神经网络组件。 通过提供神经网络基础类库和GUI工具，Neuroph使开发变得简单，它支持创建，训练和保存神经网络。如果你是一个初学者，你只想搞清楚神经网络如何工作，而不关心复杂的理论和实现， Neu
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2023-12-26 19:57:47
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package BPneuralnet;
import java.math.BigDecimal;
/**按照BP网络求解步骤来的，三层BP神经网络*/
/**已做过归一化处理*/
public class MyBpnet {
public static void main(String args[]){
double saminn[]={5.887,5.893,5.561,5.839,
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2023-10-30 22:58:51
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2.5神经网络的理论和算法前面一节，你已经了解了使用机器学习进行数据分析的一般流程。这一节，我们会介绍神经网络的理论及算法（神经网络是机器学习众多方法之一），为接下来的深度学习内容做铺垫。虽然我们只是轻描淡写地说 “神经网络”，它们的历史其实极其悠久。首个公开的神经网络算法名为“感知器（Perceptron）”，这篇名为“The perceptron: A perceiving and Recog
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2024-03-11 08:03:50
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线性关系可以说是最简单的关系，但在大多数实际问题求解中，线性关系往往不能体现事物之间的复杂关系。而神经网络算法具有非线性关系的逼近能力。在以往所学的算法中，往往是通过得到一个f(x)函数来描述y和x之间的关系的，但神经网络算法是通过层级之间一系列权重来体现关系的。附上一张经典的图。算法的原理部分比较复杂，感兴趣的可以自行了解。而通过matlab则极容易建立神经网络模型。这里通过一个小的题目使该算法
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2023-06-13 21:05:38
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自己搭建神经网络太复杂？别怕！ 今天我们将手把手教你如何用30行代码轻松创建一个神经网络。 在本篇文章中，你将学到 如何使用Synaptic.js（https://synaptic.juancazala.com/#/ ）创建和训练神经网络。 利用这款工具，我们可以在浏览器中用Node.js进行深度学习。 今天我们要讲的例子是一个非常简单的神经网络，我们将用它来学习逻辑异或方程（XOR
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2023-07-26 21:12:02
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更新代码：2016.11.14 全部代码实现了，B P算法。 所有论文公式晦涩难懂，特别是我们这种已经把微积分还给老师的人来说 总结下几个重要公式： 输出层每个细胞元：误差=（目标值-输出值）*输出值*（1-输出值）新权重=现在的权重+（学习率*上一个层每个细胞的输出值* 误差） 隐藏层每个细胞元：误差=与之相连的下一层（
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2023-08-04 18:06:03
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