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)
转载
2024-03-12 22:11:15
47阅读
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(
转载
2024-02-09 11:39:39
62阅读
# Python BP函数科普
深度学习是当今人工智能领域的热门话题，而BP（Back Propagation）神经网络算法是深度学习中的核心算法之一。BP算法是一种通过反向传播误差来调整神经网络权重的方法，它可以帮助神经网络学习复杂的模式和规律。在本文中，我们将详细介绍Python中如何实现BP函数，并通过代码示例来说明其实现过程。
## 什么是BP函数？
BP算法是一种通过计算神经网络输
原创
2024-03-07 06:28:56
38阅读
?1 概述在大数据、人工智能的背景下，神经网络算法被广泛的应用和普及，风险预测问题成为人们关注的热点，BP神经网络算法是用于解决预测问题效果最好的算法之一，但传统的BP神经网络算法在隐含层权值选择过程具有一定的局限性，会影响算法预测的效率和精度。针对这种情况，提出了改进的BP神经网络算法，利用遗传算法和BP神经网络算法相结合，提升算法的预测效率和预测精度。首先，分析传统BP神经网络算法流程及不足；
转载
2023-08-28 17:53:56
92阅读
BP算法推导BP算法（BackPropagation）反向传播算法又叫误差逆传播算法（error BackPropagation），它是迄今最成功的神经网络学习算法。 现在从神经网络训练的角度推导BP算法。 给定训练集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},xi∈Rd,yi∈Rl
D
=
转载
2023-09-26 15:07:41
87阅读
目录stata自带示例数据集1.数据描述2. 标签重命名3.截面数据统计4.面板数据定义5.面板数据统计6.分组统计7.连续值自动划分等级8.计算分位数9.字符串截取与转换成数字10.字符串变量设置类别编码11. 自动生成均值，中位数等12. 删除变量或样本13. 删除指定变量中含有缺失值的样本14.缩尾处理 15.中介效应16.长面板与宽面板互转 17.多列合并 1
转载
2024-01-22 16:05:12
297阅读
# Python BP库实现教程
## 1. 引言
在机器学习领域中，BP（Back Propagation）神经网络是一种常用的人工神经网络模型。Python提供了许多优秀的BP库，使得实现BP神经网络变得简单高效。本文将教你如何使用Python BP库来构建一个BP神经网络模型。
## 2. 整体流程
下面的表格展示了整个BP神经网络的实现流程。我们将使用一些常见的库来辅助实现，包括num
原创
2024-02-15 03:34:47
73阅读
1. 反向传播算法介绍误差反向传播(Error Back Propagation)算法，简称BP算法。BP算法由信号正向传播和误差反向传播组成。它的主要思想是由后一级的误差计算前一级的误差，从而极大减少运算量。 设训练数据为\(\{\bm{(x^{(1)},y^{(1)}),\cdots,(x^{(N)}),y^{(N)}}\}\)共\(N\)个，输出为\(n_L\)维，即\(\bm y^{(i)
转载
2023-07-05 14:36:43
114阅读
今天来分享一下T检验的python实现方法。01先来上一波概念。1.单样本t检验，又称单样本均数t检验，适用于来自正态分布的某个样本均数与已知总体均数的比较，其比较目的是检验样本均数所代表的总体均数是否与已知总体均数有差别。已知总体均数一般为标准值、理论值或经大量观察得到的较稳定的参数。2.两独立样本均数比较的t检验，又称成组t检验，适用于完全随机设计下两样本均数的比较，其目的是检验两样本所来自总
转载
2024-10-22 09:55:42
60阅读
# 深度学习神经网络中的BP算法及Python库介绍
在深度学习领域，神经网络是一种被广泛应用的模型，它通过多层神经元之间的连接，实现对复杂数据的学习和处理。而BP算法（Backpropagation，反向传播算法）是神经网络训练中最常用的算法之一，通过不断调整网络参数，使得网络的预测结果与真实结果之间的误差最小化。
## BP算法原理
BP算法是一种通过误差反向传播来调整神经网络权重的算法
原创
2024-05-04 05:55:08
41阅读
# BP预测算法及其Python实现
## 引言
BP预测算法，即反向传播算法（Backpropagation），是一种广泛应用于神经网络的监督学习算法。它通过不断调整网络中的权重和偏置，以最小化预测误差，从而实现对数据的预测和分类。
## BP预测算法原理
BP预测算法的核心思想是利用梯度下降法来优化网络的权重和偏置。具体步骤如下：
1. 初始化网络中的权重和偏置。
2. 将输入数据送
原创
2024-07-26 07:01:53
26阅读
反向传播BP模型学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进程中，学习算法的研究有着十分重要的地位。目前，人们所提出的神经网络模型都是和学习算法相应的。所以，有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算法．而有的算法可能可用于多种模型。不过，有时人们也称算法 为模型。自从40年代Hebb提出的学习规则以来，人们相继提出了各种各样的学习算法。其中以在19
转载
2023-08-17 23:28:04
129阅读
反向传播算法 BackPropagation ，简称BP算法。常用于训练多层神经网络，那么它到底传播了个啥？又是怎么传播的呢？我们知道，对于一个机器学习算法，其最终预测出的值与实际值一般会存在差异，那么我们定义这个差异为误差E。算法中有若干参数需要学习，那么怎么学习呢？以什么策略去变化参数，使得预测值更接近真实值呢？这就是采用BP算法的初衷，我们知道预测值是由所有参数与相连的输入运算后得到的，也就
转载
2023-08-25 16:30:34
96阅读
1.简介(只是简单介绍下理论内容帮助理解下面的代码，如果自己写代码实现此理论不够) 1） BP神经网络是一种多层网络算法，其核心是反向传播误差，即： 使用梯度下降法(或其他算法)，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）、隐藏层(hi
转载
2023-06-14 16:59:24
159阅读
文章目录1 回顾1.1 其他的相关代码2 快速搭建3 网络的保存4 网络的提取4.1提取整个网络的方法4.2提取网络中的参数的方法 1 回顾在之前的两篇文章中分别介绍了如何用pytorch搭建简单神经网络用于回归与分类。但是如何快速搭建一个简单的神经网络而不是定义一个类再去调用，以及我们定义了一个网络并训练好，该如何在日后去调用这个网络去实现相应的功能。1.1 其他的相关代码关于导包以及生成数据
转载
2024-05-30 13:07:37
21阅读
算法就是为了解决某一个问题而采取的具体有效的操作步骤算法的复杂度，表示代码的运行效率，用一个大写的O加括号来表示，比如O(1)，O(n)认为算法的复杂度是渐进的，即对于一个大小为n的输入，如果他的运算时间为n3+5n+9，那么他的渐进时间复杂度是n3递归递归就是在函数中调用本身，大多数情况下，这会给计算机增加压力，但是有时又很有用，比如下面的例子：汉诺塔游戏把A柱的盘子，移动到C柱上，最少需要移动
转载
2024-08-03 17:06:36
68阅读
前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系一、计算方法不同1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、用途不同1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络
转载
2023-09-19 22:06:43
76阅读
# BP算法及其应用
BP（Back Propagation）算法是一种常用的神经网络训练算法。它通过反向传播误差来调整网络的权重和偏置，从而实现对样本数据的分类或者回归预测。本文将介绍BP算法的原理、实现以及应用，并提供Python代码示例。
## 1. BP算法原理
BP算法是一种有监督学习算法，包含两个阶段：前向传播和反向传播。首先，输入样本通过前向传播得到输出结果；然后，通过比较输出
原创
2023-08-26 06:38:35
221阅读
# 使用Python实现BP网络
神经网络是一种模拟人脑工作方式的计算模型，尤其在机器学习中受到了广泛的关注。BP网络（反向传播网络）是最基本的神经网络之一，广泛应用于分类、回归等任务。本文将一步一步指导你如何使用Python实现BP网络。
## 整体流程
首先，我们概述一下构建BP网络的步骤：
| 步骤编号 | 步骤 | 描述
误差逆传播算法，又称BP算法，被誉为神经网络中最好的算法，其广泛应用在多层网络中。在这之前，我们先来理解几个概念M-P神经元模型所谓M-P模型,其实是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的模型。对于第 j 个神经元，接受多个其它神经元的输入信号xi 。各突触强度以实系数w表示，这是第i个神经元对第 j 个神经元作用的加权值。多层神经网络结构学习率...
原创
2022-11-17 00:39:43
281阅读
