python对BP神经网络实现一、概念理解开始之前首先了解一下BP神经网络，BP的英文是back propagationd的意思，它是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法。它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，期望使网络的实际输出值和期望输出值的误差和均方差为最小。基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。正向传播过程：输入信号——通过隐含层
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2023-10-12 18:59:39
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1.项目背景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，是应用最广泛的神经网络模型之一。BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR，XOR)和一些其他问题。从结构上讲，BP网络具有输入层、隐
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2023-09-18 16:50:50
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引言本文基于BP神经网络对变压器的故障进行分类和诊断。变压器根据五种特征气体对应四种故障类型（高能放电、低能放电、过热和正常）。对已知类型的训练样本进行计算，构造BP神经网络，然后对测试样本进行分类。该方法的正确率达88%。 变压器是电力系统中分布广泛、造价昂贵、结构复杂的电气设备,担负着电能传送和电压转换的重任,其正常运行直接影响了整个电力系统的安全性和稳定性。对油浸式变压器来说,随着运行的持续
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2023-06-30 22:00:34
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BP神经网络实战前段时间看了BP神经网络，并进行回归预测，下面从三种方法进行阐述。方法一、直接使用波斯顿房价预测案例进行简单修改，话不多说，源码如下：（代码备注很清晰，一看既懂）#读取数据
from sklearn.metrics import mean_squared_error #均方误差
from sklearn.metrics import mean_absolute_error #平方绝
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2023-08-04 14:29:07
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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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from numpy import exp,array,random,dot
#import random
class NeuralNetwork(object):
def __init__(self):
#指定随机数发生器种子，保证每次获得相同结果的随机数
random.seed(1)
#对含有3输入1输出的单个神经元建模
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2023-05-26 11:06:39
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Python 多层BP神经网络的实现及应用神经网络前向传播（Forward propagation）反向传播（Error Back Propagation）代码实现最终结果 神经网络在深度学习中，其中一种网络架构是前向传播——反向传播，本文就讲解一下反向传播算法（Error Back Propagation），并在不调用深度学习库的情况下实现BP算法的三角函数拟合。下面的图片是一个简单的多层神经
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2023-08-18 14:29:25
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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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如何建立bp神经网络预测 模型。建立BP神经网络预测模型，可按下列步骤进行：1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析现用一个实际的例子，来预测2015年和2016年某地区的人口数。已知2009年——2014年某地区人口数分别为3583、4150、5062、4628、5270、5340万人执行BP_main程序，得到[2015, 5128
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2023-07-29 11:48:42
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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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作者：解琛 二、使用 BP 神经网络拟合多输入多输出曲线 二、使用 BP 神经网络拟合多输入多输出曲线列表中的数据是某地区20年公路运量数据，其中属性 人口数量、机动车数量 和 公路面积 作为输入，属性 公路客运量 和 公路货运量 作为输出。请用神经网络拟合此多输入多输出曲线。年份人口数量/万人机动车数量/万辆公路面积/万平米公路客运量/万人公路货运量/万吨199020.550.60.09512
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2023-08-31 20:26:40
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在这篇文章中，会实现一个BP(backpropagation)算法，并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上。训练数据集(training set)如下：一共有5000个训练实例(training instance)，每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel image)。用 X 矩阵表示整个训练集，则 X 是一个 5000*400 （5000行 400列）的矩阵另
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2024-04-15 18:11:11
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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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BP神经网络算法原理BP神经网络算法是一种神经网络学习算法[4]，其原理是在梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。其优点在于泛化能力、自学习和自适应能力强，及特别适合于求解内部机制复杂的问题。BP神经网络算法步骤BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是反向传播，从输出层到隐
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2018-11-07 11:46:43
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BP神经网络方法。人工神经网络是近几年来发展起来的新兴学科，它是一种大规模并行分布处理的非线性系统，适用解决难以用数学模型描述的系统，逼近任何非线性的特性，具有很强的自适应、自学习、联想记忆、高度容错和并行处理能力，使得神经网络理论的应用已经到了各个领域。近年来，人工神经网络在水质分析和评价中的应用越来越广泛，并取得良好效果。在这些应用中，纵观应用于模式识别的神经网络，BP网络是最有效、最活跃
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2023-07-29 11:26:16
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文章目录前言一、简介二、BP神经网络的网络流程1.结构2.流程3.实例4.优缺点总结 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，是应用最广泛的神经网络模型之一。一、简介BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：是前向传播的，而误差是反向传播的。
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2023-08-14 19:34:27
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Python实现BP神经网络前言：BP神经网络是理解神经网络原理的基础，代码实现有助于我们快速入门，深入理解。在此把手写BP神经网络发出来和大家一起讨论，也望各位大佬指出不足之处，共同学习。1.作业要求请编写两个通用的三层前向神经网络反向传播算法程序,一个采用批量方式更新权重, 另一个采用单样本方式更新权重。其中,隐含层结点的激励函数采用双曲正切函数,输出 层的激励函数采用 sigmoid 函数。
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2023-06-21 20:58:43
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该程序的功能是实现三层BP神经网络； 其中输入层有三个神经元，隐藏层有四个神经元，输出层有三个神经元； 程序的目的是随机生成一个（3,1）的矩阵，然后定义标签为（0,1,0），通过前向传导和反向传导，最终输出的结果接近标签值。 生成的数据用X表示 两层权重参数分别用W1，W2表示 两层偏置参数分别用b1,b2表示 隐藏层节点的输入为layer1,输出为layer1_out 输出层节点的输入为lay
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2023-07-01 12:00:23
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