1、BeautifulSoup模块（简称BS模块）：python的html文档解析器python2.7中默认没有安装BS模块，在使用该模块之前，先在BeautifulSoup这里下载安装包，我下载的是：beautifulsoup4-4.2.1.tar.g z，下载完之后解压在一个目录下，然后用bat文件进行安装，bat文件的内容为：python setup.py install
pause至此，B
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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# 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
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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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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# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npdef sigmoid(x):#激活函数 return 1/(1+np.exp(-x))input = np.array([[0.35], [0.9]]) #输入数据w1 = np.array([[0.1, 0.8], [0.4, 0.6]])#第一层权重参数w2 = np.array([0.3, ...
原创
2022-02-13 11:04:40
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# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npdef sigmoid(x):#激活函数 return 1/(1+np.exp(-x))input = np.array([[0.35], [0.9]]) #输入数据w1 = np.array([[0.1, 0.8], [0.4, 0.6]])#第一层权重参数w2 = np.array([0.3, ...
原创
2021-05-07 18:28:18
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# BP算法Python代码示例
## 1. 概述
在机器学习领域中，BP算法（Backpropagation Algorithm）是一种用于训练人工神经网络的常用技术。它通过反向传播误差来更新网络的权重和偏置，从而使得网络能够逐渐逼近期望的输出。
本文将以Python代码示例的形式，教会你如何实现BP算法。我们将分为以下步骤进行讲解：
1. 数据准备和预处理
2. 网络结构定义
3. 前
原创
2023-12-16 06:54:43
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写文章
BP（反向传播算法）公式推导及例题解析 WILL
深度学习搬砖者
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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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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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算法实现简单的实现了一下经典的BP算法的核心代码，目的是为了加深一下对此算法的理解便于下一步的深入学习。参考了其程序 对BP算法进行理论推导，对其梯度下降、反向传播有了一定的理解，但一部分公式并未推导通；理解了学习率，步长的基础概念，但对于激发函数的意义、如何选激发函数还是不太理解。背景1986 年，Rumelhart、Hinton 和 Williams 联合 在《自然》杂志发表了著名的反向传
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2023-08-24 20:38:39
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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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概述BFS 算法像是近视的小明的眼镜掉在了地上，小明肯定是先摸索离手比较近的位置，然后手慢慢向远方延伸，直至摸到眼镜，像是以小明为中心搜索圈不断扩大的过程。通常用队列（先进先出，FIFO）实现
初始化队列Q；
Q = {起点s}；标记s为已访问；
while(Q非空):
取Q队首元素u；u出队；
if u == 目标状态 {...}
所有与u相邻且未被访问的点进入队列；
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2023-08-11 16:50:42
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# 优化BP的Python代码
## 导言
在机器学习领域，BP神经网络是一种常用的模型，但是其训练过程往往需要大量的计算资源和时间。因此，对BP神经网络的代码进行优化是非常重要的。本文将为你介绍如何优化BP神经网络的Python代码。
## 优化流程
下面是优化BP神经网络代码的一般流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 模型构建
原创
2023-12-23 08:26:53
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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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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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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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