traingdx ：梯度下降自适应学习率训练函数，traingdm,trainlm, trainscg 这些是权值的学习
原创
2022-08-13 00:39:07
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BP神经网络进行模式识别具体的BP神经网络详细说明请参考博客：https://www.jianshu.com/p/3d96dbf3f764 神经网络的基础编程可参考博客：例题详解利用BP网络进行模式识别，训练样本如下： 最后测试的样本为输入： 1 0 0.5 0.5 0.1 1 那么我们这次使用的是matlab编程来训练该神经网络达到分类的效果 由于数据太简单，对输入数据没必要进行预处理或者归一化
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2023-07-28 14:51:25
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matlab关于ann的分类方法讲解了一个例子，Fishr集上鸢尾花（Iris）的分类，学习了这个方法可以套用在个人项目上使用，万变不离其宗，
1、Fishr集上鸢尾花Iris数据集的分类①iris数据集简介iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson’s Iris data set。iris包含150个样本，对应数据集的每行数据。每行数据包含每个样本的四个特征和样本
原创
2021-07-06 16:35:34
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# 如何实现“ANN 分类 pytorch”
## 一、整体流程
首先让我们来看一下实现“ANN 分类 pytorch”的整体流程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据准备
数据准备 --> 搭建神经网络
搭建神经网络 --> 模型训练
模型训练 --> 模型评估
模型评估 --> [*]
```
## 二、步骤及代
原创
2024-04-11 05:05:16
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &n
原创
2023-03-21 12:06:53
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MATLAB神经网络入门学习笔记，欢迎批评指正！
资源：MATLAB神经网络43个案例分析 王小川、史峰、郁磊、李洋编著
1.1 案例背景1.1.1 BP神经网络概述BP神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号前向传递，误差反向传播。在前向传递中，输入信号从输入层经隐含层逐层处理，直至输出层。每一层的神经元状态只影响下
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2023-09-15 22:09:16
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## MATLAB中BP神经网络分类
### 引言
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络模型，常用于分类问题。它通过反向传播算法，根据输入特征和标签数据之间的关系，实现对未知数据的分类预测。本文将介绍如何在MATLAB中使用BP神经网络进行分类，并提供相应的代码示例。
### BP神经网络分类的基本原理
BP神经网络是一种前
原创
2023-09-10 04:30:37
221阅读
提示：本文第二部分为代码实现 文章目录第二章：Pytorch框架构建残差神经网络(ResNet)前言一、残差网络（ResNet）简介1.背景介绍2.提出ResNet的原因3.关键技术3.残差网络结构特点二、代码实现一个简单Residual Block1.导入相关数据包2.定义ResnetbasicBlock类，实现一个简单block3.展示ResNet34网络架构本文代码 前言 神经网络模型想取
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2023-10-12 16:36:50
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下面是小凰凰的简介，看下吧！ ?人生态度：珍惜时间，渴望学习，热爱音乐，把握命运，享受生活 ?学习技能：网络 -> 云计算运维 -> python全栈( 当前正在学习中) ?您的点赞、收藏、关注是对博主创作的最大鼓励，在此谢过！ 有相关技能问题可以写在下方评论区，我们一起学习，一起进步。 后期会不断更新python全栈学习笔记，秉着质量博文为原则，写好每一篇博文。 文章目录一、集合1、
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2023-09-26 13:47:37
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【实验目的】1．掌握常见机器学习分类模型思想、算法，包括Fisher线性判别、KNN、朴素贝叶斯、Logistic回归、决策树等； 2．掌握Python编程实现分类问题，模型评价指标、计时功能、保存模型。【实验要求】理解Python在分类问题中的评价指标等细节操作；掌握本章讲授的分类问题的Python编程操作。【实验过程】（必要的实验步骤、绘图、代码注释、数据分析）实验步骤 1、读入数据 2、数据
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2023-08-18 22:31:59
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01数据分类正所谓物以类聚人与群分，生活里很多东西都存在着分类，当你进入超市的时候有着“日常生活用品”，“零食区”，“衣服类”等等的分类，一个分类里有不同的商品。02分类方法那么问题来了，怎么分类呢？按照什么分类呢？我们仍然用超市的分类来说明，在超市的分类中，我们可以看到在同一个类中的商品用途是差不多的。也有的分类是按照商品的性质来分的。如果是按照商品的用途这一单一的规则来分类的话，我们通常叫这种
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2023-08-16 14:18:48
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原创
2023-07-17 21:29:14
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一。概述BP神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号前向传递，误差反向传播。在前向传递中，输入信号从输入层经隐含层处理，直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播，根据预测误差调整网络权值和阈值，从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出。二。BP神经网络的训练过程包含以下几个步骤：步骤一：网络初始化。根据输入输出序列确定网络输入层
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2023-10-03 11:14:28
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首先声明，这篇文章不是神经网络的扫盲文，如果只想知道神经网络的概念那笔者还是推荐找一些深入浅出的文章来看。但是如果需要自己实际搭建和使用一个神经网络，同时具备一定的数学功底的话，那这篇文章就是为了深入的剖析神经网络算法的工作过程和模型而写的。这里笔者把整个神经网络的工作过程由特殊情况推广到一般情况，让读者了解整个神经网络的工作过程，并且给出实际搭建一个神经网络的方法。希望有意愿了解的读者能够拿起笔
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2023-12-25 23:06:43
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1、简介bp神经网络作为反向传播的经典算法。是我最初接触的第一个神经网络，使我对机器学习产生了很高的兴趣。同时我作为老初学者，给大家介绍具体代码及思路。2.基本原理老规矩， 我嘴笨，怕理解的不好，上大神的理解。3、代码实现3.1 数据集来源我也忘了这是什么时候的搞到的数据集了。图1 数据集的结构属性该数据集为水污染的诊断分类，6个污染指标，对应4种污染状态。 图2 污染指标&
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2023-10-12 18:58:16
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BP 神经网络的数据分类——语音特征信号分类BP神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号前向传递，误差反向传播。在前向传递中，输入信号从输入层经隐含层逐层处理，直至输出层． 每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播， 根据预测误差调整网络权值和阔值，从而使BP 神经网络预测输出不断逼近期望输出。语音特征信号识别是语音识别研究领域中的一个重要方
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2023-09-11 17:39:37
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# BP神经网络分类预测
## 简介
BP（Back Propagation）神经网络是一种常见的人工神经网络算法，用于模式分类和预测。它由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成。BP神经网络通过反向传播算法不断调整各层之间的权值和阈值，从而实现模式分类和预测。
BP神经网络分类预测是一种监督学习方法，它通过将输入数据与其对应的标签进行训练，从而学习到输入数据和标签之间的映射关系。然后
原创
2023-08-03 03:54:38
173阅读
1 简介BP神经网络用于光谱分类的具体流程如图 1所示, 其步骤具体如下 :1)采集样本数据集并对数据做预处理, 通常 BP网络的输入数据都需要做归一化处理。2)将已知数据样本分为训练集和检验集两部 分, 训练样本集用于对神经网络进行训练, 检验样 本集用于对训练好的网络进行检验。3)选择神经网络的结构和规模
原创
2022-03-13 10:54:09
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1 简介随着人类社会的进步,科学技术的发展日新月异.模拟人脑神经网络的人工神经网络已取得了长足的发展.经过半个多世纪的发展,人工神经网络在计算机科学,人工智能,智能控制等方面得到了广泛的应用. 当代社会是一个讲究效率的社会,科技更新领域也是如此.在人工神经网络研究领域,算法的优化显得尤为重要,对提高网络整体性能举足轻重.BP神经网络模型是目前应用最为广泛的一种神经网络模型,对于解决非线性复杂问题具
原创
2022-03-29 21:47:52
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原创
2023-10-02 09:09:09
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