bp神经网络输入层

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BP神经网络基础算法

BP算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是:输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下: (1)初始化，随机
码农笔录 6年前 1928

三层BP神经网络的python实现

这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现，下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。 下面是运行演示函数的截图，你会发现预测的结果很惊人！ 提示：运行演示函数的时候，可以尝试改变隐藏层的节点数，看节点数增加了，预测的精度会否提升 1 imp
吞吞吐吐的 7年前 1052

三层BP神经网络的python实现

这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现，下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。   下面是运行演示函数的截图，你会发现预测的结果很惊人！         提示：运行演示函数的时候，可以尝试改变隐藏层的节点数，看节点数增加了，预测的精度会
罗兵 10年前 581

BP 神经网络算法

sigmoid函数: x的值可能为[−∞,+∞],为了方便处理，需要将其压缩到一个合理的范围，还需 这样的激励函数，能够将刚才的区间压缩到[0,1]。 sigmoid 是使用范围最广的一类激活函数，具有指数函数形状，它在物理意义上最为接近生物神经元。此外，(
程序员诗人 6年前 806

机器学习——BP神经网络模型

一、什么是BP BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关
nieson 8年前 1850

BP神经网络的限制与改进

一，BP网络的限制 在人工神经网络的应用中，绝大部分的神经网络模型采用了BP网络及其变化形式，但这并不说明BP网络是完美的，其各种算法依然存在一定的局限性。BP网络的局限性主要有以下几个方面。 1，学习速率与稳定性的矛盾 梯度算法进行稳定学习要求的学习速率较小
科技小能手 7年前 2285

【转】脉络清晰的BP神经网络讲解，赞

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
文艺小青年 7年前 2619

基于BP神经网络的字符识别研究

基于BP神经网络的字符识别研究 原文作者：Andrew Kirillov. http://www.codeproject.com/KB/cs/neural_network_ocr.aspx 摘要：本文通过对人工智能课程中BP神经网络的学习，基于一个神经网络的开
nothingfinal 6年前 1422

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