[BPNN]BP神经网络概念

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[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…

[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)…

基于Storm 分布式BP神经网络，将神经网络做成实时分布式架构

将神经网络做成实时分布式架构: Storm 分布式BP神经网络: http://bbs.csdn.net/topics/390717623 流式大数据处理的三种框架:Storm,Spark和Samza: 许多分布式计算系统都可以实时或接近实时地处理大数据流.本文将对三种Apache框架分别进行简单介绍,然后尝试快速.高度概述其异同. Apache Storm 在Storm中, 先要设计一个用于实时计算的图状结构,我们称之为拓扑(topology).这个拓扑将会被提交给集群,由集群中的主控节…

BP神经网络算法学习

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,是眼下应用最广泛的神经网络模型之中的一个.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描写叙述这样的映射关系的数学方程. 一个神经网络的结构示意图例如以下所看到的. BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output layer).输入层神经元的个数由样本属性的维度决定…

BP 神经网络

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-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程. 一个神经网络的结构示意图如下所示. BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output layer).输入层神经元的个数由样本属性的维度决定,输出层神经元的个数…

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…