作者 | MrZhaoyx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
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2023-07-04 17:31:28
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在本篇博文中，我们只使用numpy来搭建一个简单的包含输入层、隐藏层、输出层的神经网络，我们选择sigmoid作为激活函数，选择均方差损失函数，最后使用mnist数据集进行了训练和测试。1、公式推导均方差损失函数：\[loss = J(W,b,x,y)=\frac{1}{2}||a^L-y||^2
\]前向传播过程：\[ z^l = W^la^{l-1}+b^l \\
a^l=\si
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2023-06-29 22:08:26
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许久未更，是因为开学之后学习任务太充实了。每天都有做不完的事情，每件事情都又想把它做好。我航中秋国庆假期长达8天，真应了那句话：该放的假一天不少，该补的课一次没有。期间，有多门作业要完成。今天，为大家推送简单神经网络的实现，是我的《人工智能加速器》的作业。实验内容搭建基本的多层神经网络，并在给定测试集上进行精度测试。注1：不使用深度学习框架完成网络搭建。注2：不限制编程语言，推荐使用python进
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2023-11-25 09:20:36
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一、数字图像处理 1.1 问题假设所给的全部人脸图像都未出现损坏等问题；人脸的朝向仅分为5类：左、中左、中间、中右、右，其他朝向不予考虑；对于题目中所给的人脸图像，不考虑人脸的复杂表情问题；1.2 基于边缘检测Sobel算子的人脸特征向量提取人脸识别的第一步便是人脸特征的提取，即如何把人脸图像转换成数字特征值。目前人脸特征提取的方法有很多，如主元分析法、Fisher线性判别法、小波分析法等。通过特
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2023-08-18 15:52:05
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本文是在GPU版本的Tensorflow = 2.6.2 , 英伟达显卡驱动CUDA版本 =11.6，Python版本 = 3.6, 显卡为3060的环境下进行验证实验的！！！ 文章目录一、M-P神经元模型二、BP神经网络模型1. 感知机模型2. BP神经网络模型3.BP神经网络传播过程4. BP神经网络向前推导5.BP神经网络训练过程步骤一:定义神经网络前向传播的结构、各个参数以及输出结果步骤二
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2023-06-26 22:05:23
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目录1. BP神经网络结构与原理1.1 结构1.2 原理1.3 流程2. BP神经网络的实现2.1 第一种实现2.1.1 前向计算2.1.2 反向传播2.2 第二种实现2.2.1 交叉熵代价函数2.2.2 种规范化技术2.3 python实现2.3.1 案例一2.3.2 案例二 1. BP神经网络结构与原理注：1.1 结构BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称
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2023-10-12 18:57:49
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文章目录一、卷积神经网络简介（一）什么是卷积神经网络（二）卷积神经网络的结构（三）为何要用卷积神经网络二、PyTorch框架简介（一）环境搭建（二）一些基本概念和应用三、应用示例（一）项目目标（二）准备样本（三）构造卷积神经网络（四）训练并保存网络（五）加载并使用网络 PyTorch框架使得构造和训练神经网络方便了许多，为简述其用法，同时也为说明卷积神经网络的原理，本文举例说明如何基于PyTo
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2023-10-16 00:15:46
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###2018/6/16 keras_bp###
###非原创 对他人文章进行改编 侵删###
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.optimizers import SGD,adam
from keras.models import Sequential
from
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2023-05-23 22:21:18
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1、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
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2023-07-05 22:48:02
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# -*- coding: utf-8 -*- # --------------------------------------------------------------------------- # BP-ANN.py # Created on: 2014-06-12 09:49:56.00000 # Description: # -----------------------------...
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2016-08-18 11:45:00
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目录BP神经网络的基本原理BP神经网络的C++实现将BP神经网络应用于手写数字识别坑点存在的疑惑BP神经网络的基本原理参考资料：机器学习（西瓜书） - 周志华如图所示，一个简单的BP网络包含输入层，隐藏层和输出层。给定输入值\(x_1,x_2,...,x_n\)，隐藏层和输出层的输出分别值为。\[b_i=f(\sum\limits_{j}v_{ji}x_{j}-\gamma_i)\\
\]\[y
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2023-06-07 15:37:36
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⛄一、BP神经网络简介1 BP神经网络概述1.1 BP神经网络的内涵 BP神经网络是神经网络的一种经典结构，其结构简单、训练简单，是学习神经网络的一种输入算法，包含一个特定的模型(神经网络)和一个特定的训练算法[1，2，3]。神经网络被描述为多层神经元的叠加。外部输入首先通过连接传递给一组神经元。训练后，一些神经元之间的连接权值会很低，这意味着这些神经元之间的通信强度很低。通常使用“层”来表示一组
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2023-07-05 21:03:15
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Python_BP神经网络实现（向量化运算、鸢尾花分类测试）简介人工神经网络模型种类很多，其中根据网络内数据流向进行分类可以分为前馈网络、反馈网络和自组织网络。通过对Andrew Ng的深度学习课程的学习，本文总结其中浅层神经网络一章的知识点(本文重点不在于公式讲解，而是算法的简单实现，具体理论可看——深度学习工程师)。在此介绍和利用Python实现BP神经网络，BP神经网络是一种典型的前馈神经网
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2023-10-30 23:00:55
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BP 神经网络的简单实现from keras.models import Sequential #导入模型
from keras.layers.core import Dense #导入常用层
train_x,train_y #训练集
test_x,text_y #测试集
model=Sequential() #初始化模型
model.add(Dense(3,input_shape=(32,),a
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2023-07-27 10:07:34
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前言【Tensorflow】Tensorflow实现线性回归及逻辑回归【深度学习】神经网络与BP算法前一篇介绍了使用 Tensorflow 实现线性回归及逻辑回归，并实现了手写数字识别的案例；后一篇介绍了BP神经网络，以及Python实现。本篇将通过 Tensorflow 实现简单神经网络（1个输入层、2个隐藏层、1个输出层），并应用有手写数字识别案例。代码# 引入包
import tensorf
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2023-11-27 12:52:15
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该实现为《数据挖掘》课程的一次作业。数据在http://www.kaggle.com/网站上，所以数据为CSV格式。但BP神经网络算法为最一般的实现，所以有参考价值。close all %关闭打开的文件
clear %清除内存中的数据
echo on %显示执行的每一条命令
clc %清除命令行窗口
pause %敲任意键开始
%定义训练样本
%P为
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2023-08-07 22:00:49
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在"一文彻底搞懂BP算法：原理推导+数据演示+项目实战(上篇)"中我们详细介绍了BP算法的原理和推导过程，并且用实际的数据进行了计算演练。在下篇中，我们将自己实现BP算法(不使用第三方的算法框架)，并用来解决鸢尾花分类问题。 图1 鸢尾花 鸢尾花数据集如图2所示，总共有三个品种的鸢尾花(setosa、versicolor和virginica)，每个类别50条样本数据，每个样本有四个特征(
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2024-03-11 14:05:42
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摘要在MatlabR2010a版中，如果要创建一个具有两个隐含层、且神经元数分别为5、3的前向BP网络，使用旧的语法可以这样写：net1
= newff(minmax(P),
[5
3 1]);注意minmax()函数的使用，还有对输出层神经元数(1)的指定。当然也可以采用新的语法，更简洁(请留意差异)：net2
= newff(P, T,
[5
3]);
不用求minmax，也不用人工指定输出层
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2023-10-30 23:27:04
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说在前面虽然说在python中通过调tensorflow、pytorch等工具库包构建神经网络模型真的很方便，但是通过编写自己动手编写代码来实现能够更好地理解整个神经网络模型，今天就以最简单的bp神经网络为例，来给大家展示一下如何自己编写一个bp神经网络模型，俺第一次写博客，有错误欢迎指出哈哈神经网络简要概括神经网络模型是机器学习模型之一，通过类比人脑智能设计出的一个机器学习算法 与人脑一样，它也
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2023-10-30 23:59:02
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概述计算机神经网络则是人工智能中最为基础的也是较为重要的部分，它使用深度学习的方式模拟了人的神经元的工作，是一种全新的计算方法。本文的目标就是通过学习神经网络的相关知识，了解并掌握BP神经网络的实现原理和构造方法，建立一个简单的BP神经网络，并用MNIST数据集训练该网络，使训练后的网络能够成功的分类出MNIST测试数据集上的数字，并能识别从文件中读入的图片上的数字。开发环境CPU：英特尔 Cor
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2023-10-03 11:07:17
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