一.训练函数 1.traingd Name:Gradient descent backpropagation (梯度下降反向传播算法 ) Description:triangd is a network training function that updates weight and bias values  according to gradient descent. 2.traingda Name:Gradient descent  with adaptive learning rate

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

基本就三个函数: newff():创建一个bp神经网络 train():训练函数 sim():仿真函数 同时具有可视化界面,但目前不知道可视化界面如何进行仿真,且设置不太全 工具箱:Neural net fitting textread使用方法:http://blog.sina.com.cn/s/blog_9e67285801010bju.html ex1. clear; clc; %注意P矩阵,matlab默认将一列作为一个输入 P=[0.5152 0.8173 1.0000 ; 0.8173

BP神经网络基本原理: 误差逆传播(back propagation, BP)算法是一种计算单个权值变化引起网络性能变化的较为简单的方法.由于BP算法过程包含从输出节点开始,反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正,所以称为"反向传播".BP神经网络是有教师指导训练方式的多层前馈网络,其基本思想是:从网络输入节点输入的样本信号向前传播,经隐含层节点和输出层节点处的非线性函数作用后,从输出节点获得输出.若在输出节点得不到样本的期望输出,则建立样本的网络输出与

2.1 案例背景 在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模.在这种情况下,可以建立BP神经网络表达这些非线性系统.该方法把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后用训练好的BP神经网络预测系统输出. 本章拟合的非线性函数为\[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\]该函数的图形如下图所示. t=-5:0.1:5; [x1,x2] =meshgrid(t); y=x1.^2+x2.^2; s

1.BP神经网络训练过程论述 BP网络结构有3层:输入层.隐含层.输出层,如图1所示. 图1 三层BP网络结构 3层BP神经网络学习训练过程主要由4部分组成:输入模式顺传播(输入模式由输入层经隐含层向输出层传播计算).输出误差逆传播(输出的误差由输出层经隐含层传向输入层).循环记忆训练(模式顺序传播与误差逆传播的计算过程反复交替循环进行)和学习结果判别(判定全局误差是否趋向极小值). 下面具体介绍和分析用梯度下降法训练BP神经网络,在第1次输入样品(1=1,2,--,N)进行训练时各个 参数的表

本文主要内容包含: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 . 第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集.Iris数据集能够在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现须要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼

1 贝叶斯网络在地学中的应用 1 1.1基本原理及发展过程 1 1.2 具体的研究与应用 4 2 BP神经网络在地学中的应用 6 2.1BP神经网络简介 6 2.2基本原理 7 2.3 在地学中的具体应用与研究 9 结论 11 参考文献 12 1 贝叶斯网络在地学中的应用 贝叶斯网络是一种概率网络,它是基于概率推理的图形化网络,而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础.贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程,基于概率推理的贝叶斯网络(Bayes

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

人工神经网络模拟人体对于外界刺激的反应.某种刺激经过人体多层神经细胞传递后,可以触发人脑中特定的区域做出反应.人体神经网络的作用就是把某种刺激与大脑中的特定区域关联起来了,这样我们对于不同的刺激就可以调用大脑不同的功能区域进行处理了. 同时,人体神经系统还具有学习,归纳,推理的能力.我们使用计算机模拟了神经网络后,也具有了一定上述能力. 如上图,x层为输入,对应人体接收信号的神经元(比如眼睛,耳朵,手).y层为隐含层,对应人体的神经网络.z层为输出层,对应人体的大脑.wyx为x层到y层的权重,w

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 import math import random import string random.seed(0) # 生成区间[a, b)内的随机数 def rand(a, b): return (b-a)*random.random() + a # 生成

1.具体应用实例.根据表2,预测序号15的跳高成绩. 表2 国内男子跳高运动员各项素质指标 序号 跳高成绩() 30行进跑(s) 立定三级跳远() 助跑摸高() 助跑4—6步跳高() 负重深蹲杠铃() 杠铃半蹲系数 100 (s) 抓举 () 1 2.24 3.2 9.6 3.45 2.15 140 2.8 11.0 50 2 2.33 3.2 10.3 3.75 2.2 120 3.4 10.9 70 3 2.24 3.0 9.0 3.5 2.2 140 3.5 11.4 50 4 2.32

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源项目,开发实现了一个简易的字符识别系统,并给出了较为理想的实验效果.该系统可以在手写体,印刷体字符识别上有广泛的应用. 关键词:BP神经网络; 字符识别:开源:AForge.NET 0 引言 在处理光学字符识别(OCR)问题上有很多种方法

BP神经网络的基础介绍见:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50274471,这里主要以公式推导为主. BP神经网络又称为误差反向传播网络,其结构例如以下图. 这样的网络实质是一种前向无反馈网络,具有结构清晰.易实现.计算功能强大等特点. BP神经网络有一个输入层.一个输出层.一个或多个隐含层.每一层上包括了若干个节点.每个节点代表一个神经元,同一层上各节点之间无不论什么耦合连接关系,层间各神经元之间实现全连接,即后一层(如输入层

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

秒懂神经网络---BP神经网络具体应用不能说的秘密 一.总结 一句话总结: 还是要上课和自己找书找博客学习相结合,这样学习效果才好,不能单视频,也不能单书 BP神经网络就是反向传播神经网络 1.BP神经网络是什么? 反向传播神经网络:通过样本数据的训练,不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降,逼近期望输出. BP网络(Back-ProPagation Network)又称反向传播神经网络, 通过样本数据的训练,不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降,逼近期望输出.它是一种应用

1.1 案例背景 1.1.1 BP神经网络概述 BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播.在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层.每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态.如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阔值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出.当输入节点数为$n$.输出节点数为$m$时, BP 神经网络就表达了从$n$个自变量到$m$个因变量的函数映射关系. BP 神经网络预测前首先要训练网

1.BP神经网络是一种前馈型网络(各神经元接受前一层的输入,并输出给下一层,没有反馈),分为input层,hide层,output层 2.BP神经网络的步骤: 1)创建一个神经网络:newff a.训练样本:归一化(premnmx ,postmnmx ,tramnmx) b.确定节点数:输出层的节点数可直接获得 c.确定各层神经元的激活函数 常见的激活函数:purelin:线性/logsig:对数S型/tansig:正切S型 d.确定训练函数 traingd :梯度下降BP训练函数/traing

人工神经元模型     S型函数(Sigmoid) 双极S型函数 神经网络可以分为哪些? 按照连接方式,可以分为:前向神经网络 vs. 反馈(递归)神经网络 按照学习方式,可以分为:有导师学习神经网络 vs. 无导师学习神经网络 按照实现功能,可以分为:拟合(回归)神经网络 vs. 分类神经网络 BP神经网络概述 Backpropagation is a common method of teaching artificial neural networks how to perform a g

转自 huaweizte123的CSDN博客  链接 https://blog.csdn.net/huaweizte123/article/details/78803045 第一步.向前传播得到预测数据:向前传播的过程,即数据从输入层输入,经过隐含层,输出层的计算得到预测值,预测值为输出层的输出结果.网络层的输出即,该层中所有节点(神经元)的输出值的集合.我们以图一的神经网络结构为例,分析向前传播过程. 1.得到隐含层的输出y1,y2,y3: 2.获取到第二层的隐含层输出y4,y5,输入的数据也