import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns #要注意的是一旦导入了seaborn，matplotlib的默认作图风格就会被覆盖成seaborn的格式
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.model_selection import train_test_
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2023-08-30 11:22:37
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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
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2023-08-17 23:28:04
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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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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。 主要应用在 函数逼近，模式识别，分类，数据压缩（降低数据维度） 算法 优点：广泛的
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2023-08-24 20:37:29
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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1986年Rumelh
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2023-07-04 11:42:43
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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
=
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2023-09-26 15:07:41
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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)
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2023-07-05 14:36:43
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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
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2023-08-25 16:30:34
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1 BP算法总结 BP算法：bp算法实际上是在神经网络中寻找在合适条件下的最佳权重和bais。实际上是利用输出后的误差来估计输出层前一层的误差，再用这层误差来估计更前一层误差，如此获取所有各层误差估计。然后再来来调整各层的连接权值+bais，再用调整后的连接权值+bais重新计算输出误差。直到输出的误差达到符合的要求或者迭代次数溢出设定值。(注：更新权值的过程实际上最重要的是对误差应用
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2023-12-12 13:26:37
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反向传播算法是神经网络训练参数与权重的方法之一。该方法与梯度下降算法相结合，对网络中所有权重以及偏置计算损失函数的梯度，并利用梯度值来更新权值与偏置，实现损失函数的最小化。1、前向传播前向传播指的是输入的数据在神经网络中，逐层向前传输，一直到输出层为止。2、反向传播（Back Propagation）在网络的训练过程中经过前向传播后得到的最终结果跟训练样本的真实值总是存在一定误差，由这个误差定义损
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2023-07-04 11:38:40
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BP算法求解参数w的算法，神经网络的基础，权重的学习算法都是BP学习算法信号“正向传播(FP)”求损失，“反向传播(BP)”回传误差；根据误差值修改每层的权重，继续迭代输出层误差O代表预测结果，d代表真实结果；系数是为了方便求导时计算隐层的误差netk是当前神经元的wx的结果；f(net)是激活函数，yj代表上一层隐层的输出值输入层误差推导过程Python实现BP神经网络实现对公路客运量impor
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2023-05-29 17:31:23
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前言 算法实现的过程，我感觉就是把数学推导公式翻译成代码的过程，关于详细的算法思想介绍，已经写在了上一篇博客中，需要参考的可以点这一个，这里重点是实现BP算法。 一、代码实现 我不啰嗦了，直接上代码了，因为看了理论之后，很容易就能读懂代码，而且每一行代码我都加了详细的注释。"""
BP算法的简单实现，这里只有三层网络，目的在于说明其执行过程
调试时可以控制输入的迭代次数和学习率，这样可以动态地看执
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2023-07-04 12:56:16
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参考文献《基于移动边缘计算的计算卸载与能效优化研究_刘星星》基本粒子群算法（PSO）简介算法原理初始粒子群都朝着全局最优随机移动，某个粒子A在自己周围也存在局部最优，那么粒子A的下一步走向取决于一下几个因素：（1）全局最优点的方向；（2）局部最优点的方向；（3）自己当前的行进方向。将这三个因素以一定的权重加权求和，就可以得到粒子A的下一步走向。若粒子A的下一步找到的解优于全局最优解，那么我们就将这
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2024-03-22 14:10:03
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BP 算法（Back Propagation Algorithm）是一种经典的人工神经网络训练算法，用于解决分类和回归问题。BP 算法基于梯度下降的思想，通过反向传播误差信号来调整神经网络的权重和偏置，从而实现模型的训练。BP 算法通常由前向传播和反向传播两个过程组成。在前向传播过程中，神经网络将输入样本通过多层神经元进行计算，得到输出值。在反向传播过程中，首先计算输出值与实际标签之间的误差，然后
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2023-08-31 07:35:17
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BP算法 又称为BP网络.BP学习算法是一种有效的学习方法,但由于在权值调整上采用梯度下降法作为优化算法,容易陷入局部最小,不能保证得到全局最优解。非循环多级网络的训练算法弱点：训练速度非常慢、局部极小点的逃离问题、算法不一定收敛。优点：广泛的适应性和有效性。 网络的构成神经元的网络输入：神经元的输出：应该将net的
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2023-06-14 17:13:50
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# 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
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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
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# 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
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BP算法（反向传播算法）是一种用于训练人工神经网络的有效技术。它通过对每个节点的权重进行调整，来最小化网络的误差，从而实现学习。今天我们将深入探讨如何在Python中实现BP算法，包括其背后的数学原理、代码实现以及潜在的扩展方向。
### 背景描述
在20世纪80年代，BP算法首次被提出并在随后几年内广泛应用于机器学习领域[1986-1990]。通过不断优化神经网络的训练过程，BP算法为许多实际
BP算法是训练神经网络的一种算法，其是一种计算神经网络可训练参数的梯度的高效算法，正是因为BP算法的提出和在工程上的实现，使得深度神经网络模型可以比较轻易的训练。 BP算法是建立在梯度下降的优化算法基础之上的，正是因为我们使用了梯度下降的方法来优化我们的模型，我们才有计算参数梯度的需求。当
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2024-09-18 15:26:44
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