深度学习（神经网络） —— BP神经网络原理推导及python实现摘要（一）BP神经网络简介1、神经网络权值调整的一般形式为：2、BP神经网络中关于学习信号的求取方法：（二）BP神经网络原理推导1、变量说明2、BP算法推导（三）BP神经网络python实现1、模型所需传参介绍2、模型具有的主要方法和属性3、python代码4、代码运行结果 摘要本文首先介绍了BP神经网络求取学习信号的方法，其次对
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2023-08-31 07:51:26
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BP神经网络主要用到newff,sim 和train3个神经网络函数,各函数解释如下。1.newff:BP神经网络参数设置函数函数功能:构建一个BP神经网络。 函数形式:net= newff(P,T,S,TF,BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF) P:输入数据矩阵。 T:输出数据矩阵。 S:隐含层节点数。 TF:节点传递函数,包括硬限幅传递函数hardlim,对称硬限幅传递函数
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2023-07-04 13:07:22
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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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matlab中有大量与神经网络相关的app,库函数，...,可以很方便地进行神经网络相关方面的学习和应用。采用app进行可视化操作，上手比较快，但是这样往往忽视了对神经网络本质的理解，难以根据实际应用场景合理调整神经网络结构以及其他各个超参数，所以当对神经网络有了一定了解之后，可以选择采用matlab神经网络库函数进行处理。目前matlab里面常用的简单的神经网路库函数有newff和pattern
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2023-12-07 17:56:57
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梯度下降和链式求导法则假设我们有一个函数J(w)，如下图所示。梯度下降示意图现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果想要使 J(w) 最小，w的值需要减小。而初始位置的切线的斜率a > 0（也即该位置对应的导数大于0），w = w – a 就能够让 w 的值减小，循环求导更新w直到 J(w) 取得最小值。如果函数J(
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2023-09-05 11:34:55
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matlab神经网络工具箱主要用于BP网络分析与设计的函数，这面这些函数最好都弄懂： 1、前向网络创建函数：newcf、newff和newfftd(S型对数式)tansig、dtansig、(正切函数式)purelin、dpurelin(线性函数) 3、学习函数：learngd(梯度下降权值/阀
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2023-07-27 20:58:43
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Lec 4 BP神经网络详细推导本篇博客主要记录一下Coursera上Andrew机器学习BP神经网络的前向传播算法和反向传播算法的具体过程及其详细推导。方便后面手撸一个BP神经网络。目录Lec 4 BP神经网络详细推导4.1 网络结构4.1.1 损失函数4.1.2 网络结构4.2 Forward Propagation4.3 Back Propagation4.3.1 第三层权重偏导的求法4.3
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2024-03-15 23:25:31
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BP神经网络概述误差逆传播(errorBackPropagation,简称BP)算法是迄今最成功的神经网络学习算法.现实任务中使用神经网络时,大多是在使用BP算法进行训练.值得指出的是,BP算法不仅可用于多层前馈神经网络,还可用于其他类型的神经网络,例如训练递归神经网络[Pineda,1987].但通常说“BP网络”时，一般是指用BP算法训练的多层前馈神经网络.算法一、简要思想 BP算法的全称是误
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2023-05-24 15:28:32
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第四章 前向型神经网络 4.3 BP传播网络1，BP网络的创建函数。 （1）newcf 函数 功能：用来创建级联前向BP网络，调用格式：net=newcf(P,T,[S1,S2……S(N-1)]{TF1,TF2…TFN},BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF)P,T为每组输入元素的最大值和最小值组成的R*2维矩阵；Si为第i层的长度，共计NI层；TFi为第i层的传递函数，默认为”tans
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2023-07-06 20:26:28
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1.newff网络的详细解释设置前馈长度ff_zeros=zeros(1,ff_TDL);设置神经网络输入数据，此处input表示输入数据training_input=input_ANN([ff_zeros input],ff_TDL,tlen);选择网络，此处选择BP神经网络，即newff，该网络的定义及含义如下：net=newff(PR,[S1 S2...SNl],{TF1 TF2...TFN
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2023-10-04 19:18:01
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*****（不关心推导过程的，可以直接从“四”开始看例子）*****BP神经网络：以只有一个隐藏层的BP神经网络为例：1.隐藏层和输出层的激活函数f1和f2都用Sigmodi函数，即：，因为BP网络的激活函数必须可导，所以Sigmoid函数是可取的选择。2.当BP网络反向调整网络权值时，激活函数的导数是经常用到的，因此我们先对激活函数f(x)求导：所以:重要： BP网络神经元：从神经网络
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2024-01-31 20:15:49
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BP（back propagation）即反向传播，是一种按照误差反向传播来训练神经网络的一种方法，BP神经网络应用极为广泛。BP 神经网络主要可以解决以下两种问题： 1.分类问题：用给定的输入向量和标签训练网络，实现网络对输入向量的合理分类。 2.函数逼近问题：用给定的输入向量和输出向量训练网络，实现对函数的逼近。本文主要介绍 BP 算法实现函数逼近问题。一.函数基本逻辑介绍a.基本输入输出：
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2023-08-30 19:02:23
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目录 一、神经网络二、BP神经网络1.什么是BP神经网络2.BP神经网络的原理3.BP神经网络的算法流程4.优缺点5.代码运行结果图6.代码解析一、神经网络神经网络也被称为人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），是可科学家们在对神经元、神经系统有了进一步认识的基础上，通过借助数学和物理的方法从信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象后建立的简化模型。生物学
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2023-08-30 07:06:38
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只要神经元足够，神经网络可以以任意精度逼近任意函数。为了拟合非线性函数，需要向神经网络中引入非线性变换，比如使用\(sigmoid\)激活函数：\[sigmoid(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}
\]\(sigmoid(x)\)可简写为\(\sigma(x)\)，该函数可以将实数压缩到开区间\((0,1)\)。其导数为：\[\sigma'(x)=\frac{e^{-x}}{(1+e^{
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2024-01-06 09:24:45
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1. 偏差与方差：（1）欠拟合：假设这就是数据集，如果给这个数据集拟合一条直线，可能得到一个逻辑回归拟合，但它并不能很好地拟合该数据，这是高偏差（high bias）的情况，我们称为“欠拟合” （underfitting）。（2）过拟合：相反的如果我们拟合一个非常复杂的分类器，比如深度神经网络或含有隐藏单元的神经网络，可能就非常适用于这个数据集，但是这看起来也不是一种很好的拟合方式，分类器方差较高
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2023-10-30 22:59:23
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文章目录神经元BP原理及实现测试 BP，就是后向传播(back propagation)，说明BP网络要向后传递一个什么东西，这个东西就是误差。而神经网络，就是由神经元组成的网络，所以在考虑BP之前，还不得不弄清楚神经元是什么。神经元泛泛地说，神经元，就是一个函数，而且这个函数往往比较友好，可能是一个线性函数，可以表示为其中为的诸分量，而且这个分量很可能不是一个标量，而是一个数组，甚至矩阵，即多
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2023-09-19 13:03:37
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1. 激活函数与求导式 激活函数是改变BP神经网络线性特征的转换函数, 是用于forward进行预测的关键一步. 而求导是通过激活函数得到的最终结果与目标值的偏差的偏导, 这个求导目标是边权, 但是通过链式法则, 最终会影响到对激活函数的求导.1.1 Sigmod函数 Sigmoid的导函数: 定义域为
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2023-08-30 19:02:42
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BP 算法预备知识在开始之前，首先需要补充一点预备知识。1. 激活函数sigmoid函数：sigmoid 函数是人工智能神经网络中最常使用的一类激活函数，其数学表达式为： sigmoid函数有一个重要的性质：f’(x) = f(x)[1-f(x)],这个性质在我们求导的过程中起了很大的作用。2. 梯度下降策略 其中，学习率一塔我们设定为0.5接下来我们进入正题，BP算法总共分为两个部分，第一个部分
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2023-08-24 20:41:01
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机器学习应用篇（八）——基于BP神经网络的预测 文章目录机器学习应用篇（八）——基于BP神经网络的预测一、Introduction1 BP神经网络的优点2 BP神经网络的缺点二、实现过程1 Demo2 基于BP神经网络的乳腺癌分类预测三、Keys 一、Introduction1 BP神经网络的优点非线性映射能力：BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，数学理论证明三层的神经网络就能够以
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2023-07-29 11:40:26
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话不多说，直接上代码，反正都不是自己的东西，稍微改了改，让代码能用了# encoding:utf-8
# ********* 导入相应的模块***********
import math
import numpy as np
from numpy import *
#**********设定模型所需的激活函数，运行此代码时，带'*'部分请删除*********
# 激活函数
def sigmoi
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2023-12-01 10:37:53
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