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原创
2023-09-21 21:13:31
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多输入多输出预测 | NGO-BP北方苍鹰算法优化BP神经网络多输入多输出预测（Matlab）
原创
2024-10-25 15:19:44
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一个故事某跨国机构的中国区负责人非常苦恼，他们每年会新增至少5万条业务数据，所有原始数据都记载在纸质文件上，一条数据有十多页，包含100多项内容，而且其中大部分是描述性的文字。这些数据都要手动录入到总部的信息化系统里去，纯英文界面，繁琐的操作流程，再加上老旧的系统设计导致录入的效率极其低下，以资深员工的速度估计，平均每录入一条数据需要花费20分钟，这意味着，每年新增的业务数据需要10人团队工作整整
原创
2021-04-28 22:21:53
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在Unity中制作非单机项目常用的免费网络框架，这里选取了三款比较火的网络框架，比较了最常用的免费网络解决方案公开免费获取。GeneralNYN。
【Matlab】智能优化算法_北方苍鹰算法NGO1.背景介绍2.数学模型2.1 北方苍鹰的灵感和行为2.2 算法初始化过程2.3 NGO数学模型2.3.1 第一阶段：猎物识别（探索）2.3.2 第二阶段：追捕行动（开发）2.3.3 NGO的重复过程、伪代码和流程图3.算法流程图4.文件结构5.伪代码6.详细代码及注释6.1 fun_info.m6.2 func_plot.m6.3 main.m6
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2023-06-18 01:21:26
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使用BP神经网络拟合函数最近学习bp神经网络，但是网上的代码很多都是做分类决策，我们要拟合函数需要对代码进行修改，进行回归预测，修改思路就是将输出层的激活函数改为f(x)=x,并且对反向传播过程中更改隐藏层到输出层的权重公式进行修改。 生成测试数据程序。 # 生成测试数据
import numpy as np
import pandas as pd
import math
if __name__
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2023-09-19 04:55:33
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做android 系统调试的时候，很多情况下，我们修改很少的文件，如果我们整编的话，就会很浪费时间，这种情况我们就会考虑单编，至于单编应该怎么替换生成的系统文件呢，下面这些是我调试的时候总结的经验，供大家参考．首先说单编应该怎么选择module name 呢每个模块都有对应的bp 或者mk(mk 和bp 网上很多教程，暂时不过多说明) ，如果没有就往上层路径查找，对应名字（用grep -rnws
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2024-07-31 15:21:34
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def sigmoid(inX): return 1.0/(1+exp(-inX)) '''标准bp算法每次更新都只针对单个样例，参数更新得很频繁sdataSet 训练数据集labels 训练数据集对应的标签标签采用one-hot编码(
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2024-02-09 11:39:39
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学习日记（2.18）
BP神经网络BP神经网络简介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。
BP算法(Back Propagation algorithm, 反向传播算法)
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2024-03-12 22:11:15
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NGO-LSTM回归预测 | MATLAB实现NGO-LSTM北方苍鹰算法优化长短期记忆网络多输入单输
//将三位二进制数转为一位十进制数
#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
#define innode 3 //输入结点数
#define hidenode 10//隐含结点数
#define outnode 1 //输出结点数
#define trainsample 8//BP训练样本
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2024-04-08 09:24:51
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深度学习——CNN相关网络（一）1. CNN神经网络引入1.1 回顾BP网络首先，我们来看一下传统的BP网络的结构： 上图所展示的是BP网络的前向传播和反向传播的过程图。跟根据上面的图示，我们可以给出上述BP网络的某一个输出单元k的计算公式： 其中均为激活函数。在传统的神经网络，如果网络层特别深的情况下，会有以下几个问题：这种连接的方式会导致参数过多。如果采用sigmoid函数，会导致梯度消失或者
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2024-05-30 09:51:14
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上一次我们讲了M-P模型，它实际上就是对单个神经元的一种建模，还不足以模拟人脑神经系统的功能。由这些人工神经元构建出来的网络，才能够具有学习、联想、记忆和模式识别的能力。BP网络就是一种简单的人工神经网络。 本文具体来介绍一下一种非常常见的神经网络模型——反向传播(Back Propagation)神经网络。概述BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和M
的局限，提出了通过INetworkPrefabInstanceHandler接口实现自定义生成策略的解决方案，允许服务器和客户端使用不同预制体但仍保持同步。
1一般数据进入BP中，主要由查找界面和创建界面两部分组成点击人员、组织、组任意一项进行创建，这三者主要用户后台的权限区分① 在业务伙伴角色中创建：定义了所需要创建的视图。如：一般视图、公司代码视图、销售视图等。也决定了屏幕界面的字段状态。② 分组：其为客户的账户组 录入客户的基本信息视图① &n
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2022-10-17 10:48:32
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# PyTorch BP算法详解与实例演示
## 引言
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，而反向传播算法（Backpropagation，BP）是深度学习中最常用的优化算法之一。PyTorch是一个基于Python的深度学习框架，提供了丰富的工具和函数来支持BP算法的实现。本文将详细介绍BP算法的原理和PyTorch中的具体实现，并通过代码示例来展示其应用。
## 1. BP算法原理
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2023-08-30 04:11:36
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简介 BP(Back Proragation, BP)误差反向传播算法 它是具有指导训练的前馈多层网络训练算法,是靠调节各层的权值,使网络学会由输入输出对组成的训练组。其核心思想是将输出误差以某种形式通过隐含层向输入层逐层反传,即: 信号正向传播;误差反向传播 执行优化的方法是梯度下降法 最常用的激 ...
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2021-07-27 16:37:00
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反向传播算法 解释算法流程
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2019-12-28 17:09:00
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VBPA销售凭证 ： 合作伙伴(地址adrnr)和送达方（kunnr） ----------销售订单找
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2021-07-12 10:38:31
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《 Neural Networks Tricks of the Trade.2nd》这本书是收录了1998-2012年在NN上面的一些技巧、原理、算法性文章，对于初学者或者是正在学习NN的来说是很受用的。全书一共有30篇论文，本书期望里面的文章随着时间能成为经典，不过正如bengio（超级大神）说的“the wisdom distilled&nb
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2024-04-16 10:01:04
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