算法就是为了解决某一个问题而采取的具体有效的操作步骤算法的复杂度，表示代码的运行效率，用一个大写的O加括号来表示，比如O(1)，O(n)认为算法的复杂度是渐进的，即对于一个大小为n的输入，如果他的运算时间为n3+5n+9，那么他的渐进时间复杂度是n3递归递归就是在函数中调用本身，大多数情况下，这会给计算机增加压力，但是有时又很有用，比如下面的例子：汉诺塔游戏把A柱的盘子，移动到C柱上，最少需要移动
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2024-08-03 17:06:36
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2022-10-10 15:55:07
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bp神经网络及改进（python）批量梯度下降法（Batch Gradient Descent，BGD）随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）小批量梯度下降法（Mini-batch Gradient Descent，Mini-batchGD）对SGD用动量算法（Momentum）对SGD用Nesterov加速梯度下降法对SGD用自适应学习率（Adagra
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2023-08-31 20:05:38
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几种改进的 BP 算法性能分析（1）实验条件：Matlab7.10.0(R2010a)分别实现了基本BP算法以及七种改进的BP算法（动量的梯度下降法、量化共轭梯度法、变学习率梯度下降算法、变学习率动量梯度下降法、弹性反向传播算法、L-M优化算法和贝叶斯正则化算法）。实验环境：惠普Presario CQ36笔记本电脑，Inte(R) Core(TM) i3 CPU M330 @ 2.13GHz 2.
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2023-08-25 16:02:00
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简介:BP神经网络是一种广泛运用的机器学习算法,由输出层,输入层,以及一个或多个隐藏层神经元构成,常用于数据的预测，分类，等等应用。而遗传算法是一种经典且实用的优化算法,它模拟了自然界生物为适应环境演化进化的过程,通过每一代不同解空间的选择,交叉,变异,产生更加优良的下一代,算法可以不断的产生优良解,并且接近全局最优点。本项目使用遗传算法优化BP神经网络隐藏节点的权重与阈值,主体的代码如下.GAB
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2023-08-11 20:10:55
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# PyTorch改进BP（反向传播算法）实现指南
在深度学习中，反向传播（Backpropagation, BP）算法是用于优化模型权重的重要步骤。虽然PyTorch已内置了反向传播机制，但我们可以通过改进算法和设计来进一步提升其性能。本文将为您详细介绍如何在PyTorch中实现改进的反向传播，并给出每一步的代码示例和解释。
## 1. 流程概述
以下是实现“PyTorch改进BP”的具体
1 什么是优化器1.1 优化器介绍在PyTorch中，优化器（Optimizer）是用于更新神经网络参数的工具。它根据计算得到的损失函数的梯度来调整模型的参数，以最小化损失函数并改善模型的性能。即优化器是一种特定的机器学习算法，通常用于在训练深度学习模型时调整权重和偏差。是用于更新神经网络参数以最小化某个损失函数的方法。它通过不断更新模型的参数来实现这一目的。优化器通常用于深度学习模型，因为这些模
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2024-09-15 15:50:30
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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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2021-04-27 09:56:25
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一、基于BP算法的多层感知器模型采用BP算法的多层感知器是至今为止应用最广泛的神经网络，在多层感知器的应用中，以图3-15所示的单隐层网络的应用最为普遍。一般习惯将单隐层前馈网称为三层感知器，所谓三层包括了输入层、隐层和输出层。算法最终结果采用梯度下降法，具体详细过程此处就省略了！二、BP算法的程序实现流程三、标准BP算法的改进——增加动量项标准BP算法在调整权值时，只按t时刻误差的梯度降方向调整
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2023-08-15 21:09:49
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BP神经网络的不足在理论上，BP神经网络具有实现任何复杂非线性映射的能力，特别适合求解内部机制复杂的问题，但在实际的应用中，也存在一些不足。需要的参数较多，且参数的选择没有有效的方法。确定一个BP网络需要知道网络的层数、每一层的神经元个数和权值。网络权值依据训练样本和学习率参数经过学习得到。隐含层神经元的个数如果太多，会引起过学习，而神经元太少，又导致欠学习。如果学习率过大，容易导致学习不稳定，学
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2023-08-15 19:27:26
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遗传算法改进（IGA）+python代码实现一、变异概率的改进（1）单点变异（2）多点变异（3）选择性的突变概率二、交叉概率的改进三、适应度函数的改进（1）sigmoid函数（2）适应度函数设计思路 本文接我的上篇遗传算法python进阶理解+论文复现（纯干货，附前人总结引路）。首先声明，各位兄弟姐妹们一定要在对遗传算法有一定了解的基础上，再来看这篇。废话不多讲，本文根据现有的文献对遗传算法进行
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2023-12-18 23:31:47
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目录1.bp算法介绍1.1 背景1.2 多层前馈神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network)1.3 神经网络结构的设计1.4 bp算法过程1.4.1 初始化1.4.2 正向更新神经元值1.4.3 反向更新权重与阈值1.4.4 算法停止1.5 bp算法举例2.bp算法理论推导3.bp算法代码举例 1.bp算法介绍1.1 背景以人脑中的神经网络为启发，用计
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2023-06-30 21:59:15
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这几天看机器学习中的神经网络有点小的感悟和理解，记录一下。其实所谓的神经网络，更像自动控制中的传递函数，给一个输入，通过网络给一个与这个响应相关的输出，或者说这个输入的激励。神经网络与线性回归和逻辑回归的最大区别在其非线性，通过将每个输入作用于不同的节点，再将其通过不同层的网络传递，使其能够拟合较为复杂的函数，或者较为复杂的输入和输出的映射关系。关于神经网络通过学习NG老师的讲解，新增的理解是：
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2023-11-06 21:38:10
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BP人工神经网络方法（一）方法原理人工神经网络是由大量的类似人脑神经元的简单处理单元广泛地相互连接而成的复杂的网络系统。理论和实践表明，在信息处理方面，神经网络方法比传统模式识别方法更具有优势。人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。神经元的输入是接收信息X＝（x1，x2，…，xn）与权重W＝｛ωij｝的点积
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2023-08-23 15:15:25
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一、 BP神经网络预测算法简介 说明：1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的BP神经网络算法原理，即常规的BP模型训练原理讲解（可根据自身掌握的知识是否跳过）。1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经网络预测模型。 使用BP神经网络进行预测时，从考虑的输入指标角度，主要有两类模型： 1.1 受 ...
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2021-07-25 17:22:00
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一、 BP神经网络预测算法简介 说明：1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的BP神经网络算法原理，即常规的BP模型训练原理讲解（可根据自身掌握的知识是否跳过）。1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经网络预测模型。 使用BP神经网络进行预测时，从考虑的输入指标角度，主要有两类模型： 1.1 受 ...
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2021-07-25 17:21:00
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一、 BP神经网络预测算法简介
说明：1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的BP神经网络算法原理，即常规的BP模型训练原理讲解（可根据自身掌握的知识是否跳过）。1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经网络预测模型。
使用BP神经网络进行预测时，从考虑的输入指标角度，主要有两类模型：
1.1 受相关指标影响的BP神经网络算法原理
如图一所示，使用MATLAB的newff函数训练BP时，可以看到
原创
2021-07-14 18:45:37
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一、 BP神经网络预测算法简介
说明：1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的BP神经网络算法原理，即常规的BP模型训练原理讲解（可根据自身掌握的知识是否跳过）。1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经网络预测模型。
使用BP神经网络进行预测时，从考虑的输入指标角度，主要有两类模型：
1.1 受相关指标影响的BP神经网络算法原理
如图一所示，使用MATLAB的newff函数训练BP时，可以看到
原创
2021-07-14 18:45:38
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机器学习是现阶段比较热门的一门学科，他在图像处理、数据拟合、人工智能方面有着很深的造诣。粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的鸟，粒子仅具有两个属性：速度和位置，速度代表移动的快慢，位置代表移动的方向。每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到
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2023-12-16 18:50:52
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一、 BP神经网络预测算法简介
说明：1.1节主要是概括和帮助理解考虑影响因素的BP神经网络算法原理，即常规的BP模型训练原理讲解（可根据自身掌握的知识是否跳过）。1.2节开始讲基于历史值影响的BP神经网络预测模型。
使用BP神经网络进行预测时，从考虑的输入指标角度，主要有两类模型：
1.1 受相关指标影响的BP神经网络算法原理
如图一所示，使用MATLAB的newff函数训练BP时，可以看到
原创
2021-07-14 18:44:32
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