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搜索关键字:BP神经网络    ( 189个结果
【转】BP神经网络
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多种模型。不过,有时人们也称算法 为模型。...
分类:其他好文   时间:2015-03-10 10:25:09    阅读次数:211
opencv中BP神经网络的使用
参考网址:1、http://fanjun.info/2011/07/19/opencv中神经网络的搭建/2、http://www.cnblogs.com/ronny/p/opencv_road_more_01.html
分类:其他好文   时间:2015-03-10 01:36:10    阅读次数:274
BP神经网络
起源:线性神经网络与单层感知器古老的线性神经网络,使用的是单层Rosenblatt感知器。该感知器模型已经不再使用,但是你可以看到它的改良版:Logistic回归。可以看到这个网络,输入->加权->映射->计算分类误差->迭代修改W、b,其实和数学上的回归拟合别无二致。其中迭代修改参数,使目标函数收...
分类:其他好文   时间:2015-03-08 17:05:16    阅读次数:153
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 import math 2 import ran.....
分类:编程语言   时间:2015-02-28 06:42:12    阅读次数:323
bp神经网络及matlab实现
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/wik...
分类:其他好文   时间:2015-01-26 10:07:51    阅读次数:248
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。...
分类:编程语言   时间:2014-12-24 13:22:43    阅读次数:197
用java写bp神经网络(四)
接上篇。在(一)和(二)中,程序的体系是Net,Propagation,Trainer,Learner,DataProvider。这篇重构这个体系。Net首先是Net,在上篇重新定义了激活函数和误差函数后,内容大致是这样的:List weights = new ArrayList(); List b...
分类:编程语言   时间:2014-12-04 09:57:28    阅读次数:214
用java写bp神经网络(二)
接上篇。Net和Propagation具备后,我们就可以训练了。训练师要做的事情就是,怎么把一大批样本分成小批训练,然后把小批的结果合并成完整的结果(批量/增量);什么时候调用学习师根据训练的结果进行学习,然后改进网络的权重和状态;什么时候决定训练结束。那么这两位老师儿长的什么样子,又是怎么做到的呢...
分类:编程语言   时间:2014-11-27 16:03:45    阅读次数:191
BP神经网络原理及C++实战
前一段时间做了一个数字识别的小系统,基于BP神经网络算法的,用MFC做的交互。在实现过程中也试着去找一些源码,总体上来讲,这些源码的可移植性都不好,多数将交互部分和核心算法代码杂糅在一起,这样不仅代码阅读困难,而且重要的是核心算法不具备可移植性。设计模式,设计模..
分类:编程语言   时间:2014-11-11 02:05:53    阅读次数:723
bp神经网络及matlab实现
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/wik...
分类:其他好文   时间:2014-11-10 21:15:20    阅读次数:331
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