BPNN

Python笔记 #19# 实现bpnn

代码编辑&解释工具:Jupyter Notebook 快速入门形象说明BP神经网络的用法(图片来自推特): Bpnn类最主要的三个方法: initialize方法,用于设定神经网络的层数.各层节点数 predict方法,方便用户应用模型做预测 train方法,用来训练模型所有代码如下(需要导入numpy模块): import numpy as np import math def linear_transformation(matrix, vector): return vector.dot…

链接网址:http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/48213345 BPNN 人工神经网络我们知道,人的脑袋具有很强的学习.记忆.联想等功能,虽然人类还没有完全搞明白人类的大脑,但是我们已经知道它的基本单位就是一个个神经元,即一个神经细胞,人的神级细胞个数大约为1011个,海兔大约为2000多个,数目越多就越复杂,处理信息的能力就越强.如下图所示,每个神经元由细胞体与突起构成,细胞体的结构与一般的细胞相似,包括细胞膜,细胞质与细…

[BPNN]BP神经网络实现

BP神经网络实现以3层网络为例,Python实现: 1.代码框架主要函数: Init函数:设定InputLayer nodes.HiddenLayer nodes.OutputLayer nodes数量,网络链接权重和学习率: Training函数:学习训练集体样本并优化权重: Query函数:给定输入,输出节点答案: 2.代码实现 2.1 Init函数创建neuralNetwork类,在该类中通过__init__()函数实现数据初始化,当实例化neuralNetwork类时(即创建对象)…

[BPNN]BP神经网络概念

BP神经网络概念 BP神经网络的计算过程: 由正向计算过程和反向计算过程组成: 正向计算过程,输入模式从输入层经隐单元层逐层处理,并转向输出层,每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态.如果在输出层不能得到期望的输出,则转入反向计算,将误差信号沿原来的连接通路返回,通过修改各神经元的权值,使得误差信号最小: 1.正向计算 2.反向计算误差传递采用矩阵就算反向传递的误差: 权重更新为了使网络计算的输出值与实际值趋近,需要一个衡量标准,该标准就是这个误差值,而计算输出值是权重决定的,所以需…

NLP&数据挖掘基础知识

Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和) MSE(Mean Squared Error, 均方误差) RMSE(Root Mean Squared Error, 均方根误差) RRSE(Root Relative Squared Error, 相对平方根误差) MAE(Mean Absolute Error, 平均绝…

如何点击按钮后在加载外部的Js文件

或许有朋友遇到过,想等自己点击按钮之后才执行某一个js文件,那么,你运气好,看到了我的代码了哈哈, <html> <head> <title></title> <script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.5.2/jquery.min.js" type="text/javascript"></script> <scri…

二、JavaScript语言--JS基础--JavaScript进阶篇--浏览器对象

1.window对象 window对象是BOM的核心,window对象指当前的浏览器窗口. window对象方法:…

神经网络NN

神经网络基本模型: 1.前向神经网络:无圈的有向图N=(V,E,W),其中,V为神经元集合,E为连结权值集合,W为每一连结赋予一实值的权重. 神经元集V可以被分成无接受域的输入结点集V1,无投射域的输出结点集V0和既有接受域又有投射域的隐结点集VH. 一般的前向神经网络包括一个输入层.一个输出层和若干隐单元. 隐单元可分层也可以不分层.若分层,则成为多层前向神经网络. 网络的输入.输出神经元的激励函数一般取线性函数,而隐单元则为非线性函数. 前向神经网络的输入单元从外部环境中接受信号,经处理将输…

ANN实现

ANN核心数据结构: typedef struct { int input_n; /* number of input units */ int hidden_n; /* number of hidden units */ int output_n; /* number of output units */ double *input_units; …

Python实现bp神经网络识别MNIST数据集

title: "Python实现bp神经网络识别MNIST数据集" date: 2018-06-18T14:01:49+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 前言训练时读入的是.mat格式的训练集,测试正确率时用的是png格式的图片代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import math import sys import os import numpy…

BP神经网络与Python实现

人工神经网络是一种经典的机器学习模型,随着深度学习的发展神经网络模型日益完善. 联想大家熟悉的回归问题, 神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数, 并使用该函数进行预测, 网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过程.神经网络要解决的问题与最小二乘法回归解决的问题并无根本性区别. 回归和分类是常用神经网络处理的两类问题, 如果你已经了解了神经网络的工作原理可以在http://playground.tensorflow.org/上体验一个浅层神经网络的工作过程. 感…

常见的机器学习&数据挖掘知识点

原文:http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/47840255 常见的机器学习&数据挖掘知识点转载请说明出处 Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和) MSE(Mean Squared Error, 均方误差) RMSE(Root Mean Square…

【转】利用Psyco提升Python运行速度

转自:http://www.leeon.me/a/use-Psyco-to-improve-Python-speed Psyco 是严格地在 Python 运行时进行操作的.也就是说,Python 源代码是通过 python 命令编译成字节码的,所用的方式和以前完全相同(除了为调用 Psyco 而添加的几个 import 语句和函数调用).但是当 Python 解释器运行应用程序时,Psyco 会不时地检查,看是否能用一些专门的机器代码去替换常规的 Python 字节码操作.这种专门的编译和 J…

BP神经网络的Java实现（转）

http://fantasticinblur.iteye.com/blog/1465497 课程作业要求实现一个BPNN.这次尝试使用Java实现了一个.现共享之.版权属于大家.关于BPNN的原理,就不赘述了. 下面是BPNN的实现代码.类名为BP. package ml; import java.util.Random; /** * BPNN. * * @author RenaQiu * */ public class BP { /** * input vector. */ private f…

pre-processing预处理

什么是神经网络?神经网络是由很多神经元组成的,首先我们看一下,什么是神经元1.我们把输入信号看成你在matlab中需要输入的数据,输进去神经网络后2.这些数据的每一个都会被乘个数,即权值w,然后这些东东与阀值b相加后求和得到u,3.上面只是线性变化,为了达到能处理非线性的目的,u做了个变换,变换的规则和传输函数有关可能还有人问,那么那个阀值是什么呢?简单理解就是让这些数据做了个平移,这就是神经元工作的过程.处理后的结果又作为输入,可输给别的神经元,很多这样的神经元,就组成了网络.在matlab中…

机器学习(4):BP神经网络原理及其python实现

BP神经网络是深度学习的重要基础,它是深度学习的重要前行算法之一,因此理解BP神经网络原理以及实现技巧非常有必要.接下来,我们对原理和实现展开讨论. 1.原理有空再慢慢补上,请先参考老外一篇不错的文章:A Step by Step Backpropagation Example 激活函数参考:深度学习常用激活函数之— Sigmoid & ReLU & Softmax 浅显易懂的初始化:CS231n课程笔记翻译:神经网络笔记 2 有效的Trick:神经网络训练中的Tricks之高效BP(…

Python语言编写BP神经网络

Python语言编写BP神经网络 2016年10月31日 16:42:44 ldy944758217 阅读数 3135 人工神经网络是一种经典的机器学习模型,随着深度学习的发展神经网络模型日益完善. 联想大家熟悉的回归问题, 神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数, 并使用该函数进行预测, 网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过程.神经网络要解决的问题与最小二乘法回归解决的问题并无根本性区别. 回归和分类是常用神经网络处理的两类问题, 如果你已经了解了神经…

SSRF——漏洞利用（二）

0x01 概述上篇讲述了SSRF的一般用法,用http协议来进行内网探测,攻击内网redis,接下来讨论的是SSRF的拓展用法,通过,file,gopher,dict协议对SSRF漏洞进行利用. 0x02 实验环境存在SSRF漏洞的靶机:192.168.220.143 被攻击的内网系统A:192.168.220.139 (web服务器) SSRF漏洞存在于页面:http://192.168.220.143:8888/zhan/ssrf/ssrf_demo.php,代码如下: <?php /…

JAVA实现BP神经网络算法

工作中需要预测一个过程的时间,就想到了使用BP神经网络来进行预测. 简介 BP神经网络(Back Propagation Neural Network)是一种基于BP算法的人工神经网络,其使用BP算法进行权值与阈值的调整[78].在20世纪80年代,几位不同的学者分别开发出了用于训练多层感知机的反向传播算法,David Rumelhart和James McClelland提出的反向传播算法是最具影响力的.其包含BP的两大主要过程,即工作信号的正向传播与误差信号的反向传播,分别负责了神经网络中输出…

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