• 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,...
    文章 2018-05-17 2204浏览量
  • BP实现数据预测

    当数据通过建立的BP神经网络模型&xff0c;其输出与实际值的误差大于我们规定的误差时&xff0c;数据将反向传播。BP算法核心原理就是对各个节点输入变量求偏导&xff0c;使得输出与实际误差达到最小&xff0c;从而重新赋予...
    文章 2022-06-09 39浏览量
  • BP人工神经网络的介绍与实现

    对于由一系列确定的单元互连形成的多层网络,反向传播算法可用来学习这个多层网络的权值。它采用梯度下降方法试图最小化网络输出值和目标值之间的误差平方,因为我们要考虑多个输出单元的网络,而不是像以前只考虑...
    文章 2017-11-11 1443浏览量
  • BP人工神经网络的介绍与实现

    对于由一系列确定的单元互连形成的多层网络,反向传播算法可用来学习这个多层网络的权值。它采用梯度下降方法试图最小化网络输出值和目标值之间的误差平方,因为我们要考虑多个输出单元的网络,而不是像以前只考虑...
    文章 2016-05-20 2791浏览量
  • 【BP预测】基于Adaboost的BP神经网络实现数据回归预测...

    基于Adaboost算法和BP神经网络的税收预测[J].计算机应用,2012,32(12):4.博主简介&xff1a;擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真&xff0c;相关...
    文章 2022-06-09 61浏览量
  • Matlab与神经网络入门

    图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值,θ表示一个阈值(threshold),或称为偏置(bias)。则神经元i的输出与输入的关系表示为: 图中 yi表示神经元i的输出,函数f称为激活...
    文章 2016-01-31 1989浏览量
  • 机器学习之深入理解神经网络理论基础、BP算法及其...

    设计BP神经网络的形式(几层,每层多少单元个数),用到了面向对象,主要是选择哪种非线性函数,以及初始化权重。layers是一个list,里面包含每一层的单元个数。class NeuralNetwork: def_init_(self,layers,...
    文章 2017-02-16 2842浏览量
  • 【深度学习之美】Hello World感知机,懂你我心才安息...

    事实上,在有监督的学习规则中,我们需要根据输出与期望值的“落差”,经过多轮重试,反复调整神经网络的权值,直至这个“落差”收敛到能够忍受的范围之内,训练才告结束。在上面,我们仅仅给出了感知机学习的一个...
    文章 2017-08-07 2699浏览量
  • 【深度学习之美】Hello World感知机,懂你我心才安息...

    事实上,在有监督的学习规则中,我们需要根据输出与期望值的“落差”,经过多轮重试,反复调整神经网络的权值,直至这个“落差”收敛到能够忍受的范围之内,训练才告结束。在上面,我们仅仅给出了感知机学习的一个...
    文章 2017-06-04 23833浏览量
  • 【深度学习之美】损失函数减肥用,神经网络调权重...

    或许你又会说,就算应景,那神经网络的权值,到底该咋个调法咧?总体来讲,有两大类方法比较好使。第一种方法就是“误差反向传播(Error Back propagation,简称BP)”。简单说来,就是首先随机设定初值,然后计算...
    文章 2017-08-07 2581浏览量
  • 【数字识别】基于BP神经网络实现对不同字体0-9的数字...

    更改其初始的权值以加快其收敛速度&xff0c;探索最佳隐层节点数以提高网络&xff0c;利用 BP网络的优势正确地识别数字。论文主要分析的是 BP(Back Propagation)神经网络运用于数字识别中处理问题的能力效果。研究其训练...
    文章 2022-06-02 52浏览量
  • 【BP分类】基于鸟群算法优化BP神经网络实现数据分类附...

    1 简介BSA 算法优化 BP 神经网络的基本思想是:利 用 BSA 算法的全局搜索能力,优化 BP 神经网络初始的权值阈值,也就是决策变量,其中每一组决策变量均包含在鸟群个体所处的空间位置中.然后,通过适应度函数来衡量个体...
    文章 2022-06-03 37浏览量
  • 一小时神经网络从入门到精通(放弃)

    如上图所示,感知器有多个二进制输入(值只能是0或1)X1、X2.Xn,每个输入有对应的权值W1、W2.Wn(图中没画出来),将每个输入值乘以对应的权值再求和(∑XjWj),然后与一个阈值(threshold)比较,大于阈值则输出1、小于...
    文章 2018-06-18 7540浏览量
  • 【BP分类】基于花朵授粉算法优化BP神经网络实现数据...

    降低因预测精度不高带来的电能损失,提出将花朵授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)与BP神经网络相结合,利用FPA算法具有收敛速度快,全局搜索能力强的特点,对BP神经网络的权值阈值进行优化,改善传统BP神经...
    文章 2022-05-30 22浏览量
  • MAT之GA:GA优化BP神经网络的初始权值阈值,从而...

    GA优化BP神经网络&xff0c;绘制均方误差变化曲线—Jason niu&39;hold onplot(trace(:,1),1./trace(:,2),&39;b-&39;xlabel(&39;Generation&39;ylabel(&39;Sum-Squared Error&39;figure(2)plot(trace(:,1),trace(:,3),&...
    文章 2021-10-27 125浏览量
  • 神经网络基础知识笔记

    多层神经网络的权值由一系列权值矩阵表示 第$l$层网络的权值矩阵可记作$W^l$,表示前一层($l-1$)到本层($l$)的连接权重 W^l$的第$j$行可记作$W^l_{j*}$,表示从$l-1$层所有$d_{l-1}$个神经元出发,到达$l$层$j$...
    文章 2017-05-16 4071浏览量
  • 神经网络为什么要归一化

    为什么要归一化,对于使用梯度下降法训练的三层BP神经网络总结出的就是这些原因了。对于其他的神经网络模型,会有其它的原因,这里就不再作分析。4.对使用matlab工具箱的建议 关于使用matlab工具箱需要注意的两点 ...
    文章 2017-11-09 3072浏览量
  • 一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

    在手工设定了神经网络的层数,每层的神经元的个数,学习率 η(下面会提到)后,BP 算法会先随机初始化每条连接线权重和偏置,然后对于训练集中的每个输入 x 和输出 y,BP 算法都会先执行前向传输得到预测,然后...
    文章 2017-08-02 2937浏览量
  • 周志华《机器学习》西瓜书精炼版笔记来了!...

    作者还给出了 BP 神经网络算法调整隐含层到输出层的权重调整规则的推导过程&xff1a;3.支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型&xff0c;基本模型定义为特征空间中最大间隔的线性分类器&xff0c;其学习的优化目标便是...
    文章 2021-12-19 348浏览量
  • 【深度学习之美】山重水复疑无路,最快下降问梯度...

    具体说来,就是在假设空间中搜索可能的权值向量,并以“最佳”的姿态,来拟合训练集合中的样本。那么,何谓最佳拟合呢?当然就是让前文提到的损失函数达到最小值!我们知道,求某个函数的极值,难免就要用到“导数”...
    文章 2017-08-07 2224浏览量
  • 【深度学习之美】山重水复疑无路,最快下降问梯度...

    具体说来,就是在假设空间中搜索可能的权值向量,并以“最佳”的姿态,来拟合训练集合中的样本。那么,何谓最佳拟合呢?当然就是让前文提到的损失函数达到最小值!我们知道,求某个函数的极值,难免就要用到“导数”...
    文章 2017-06-19 24614浏览量
  • 深度学习综述

    通过预训练过程,深度网络的权值可以被初始化为有意思的值。然后一个输出层被添加到该网络的顶部,并且使用标准的反向传播算法进行微调。这个工作对手写体数字的识别以及行人预测任务产生了显著的效果,尤其是带标签...
    文章 2018-07-04 4092浏览量
  • 【小波神经网络预测】基于小波神经网络实现短时交通...

    简单的 BP 神经网络只能通过调整权重和 阈值来执行数据处理&xff0c;并且很容易陷入局部极小和 低实时性等问题。需要优化算法来优化其收敛速度 和全局优化能力&xff0c;以提高其实际应用能力。2 部分代码%清空环境变量...
    文章 2022-06-02 39浏览量
  • 一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

    下面这块代码是源码最核心的部分,也即 BP 算法的实现,包含了前向传输和逆向反馈,前向传输在 Network 里有单独一个方法(上面提到的 feedforward 方法),那个方法是用于验证训练好的神经网络的精确度的,在下面有...
    文章 2017-08-01 1373浏览量
  • 大数据—数据挖掘

    蕴含在连接权值阈值中D、BP算法基于梯度下降策略MP多层感知机&xff0c;隐藏层只是加权求和没有激活函数&xff0c;通常在输出层加激活函数二、多选1、以下各项均是针对数据仓库的不同说法&xff0c;你认为正确的有(BD)A、...
    文章 2022-06-10 72浏览量
  • 零基础入门深度学习(四):循环神经网络

    从上面可以看出,循环神经网络的输出,是受前面历次输入…….影响的,这就是为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值的原因。双向循环神经网络 对于语言模型来说,很多时候光看前面的词是不够的,比如下面这...
    文章 2017-05-02 2575浏览量
  • 深度学习及其在语音处理中的应用综述

    就是用标签的数据调整所有层的权值阈值,然后对网络进行微调。(2)非监督学习。与监督学习相反,其是用无标签数据进行每一层预训练,然后将其训练结果作为高一层的输入。(3)半监督学习。顾名思义,就是将监督...
    文章 2017-10-15 1488浏览量
  • 【深度学习之美】神经网络不胜语,M-P模型似可寻...

    在前面的小节中,我们大致了解了机器学习的形式化定义和神经网络的概念,在本小节中,我们将相对深入地探讨一下神经网络中的神经元模型以及深度学习常常用到的激活函数及卷积函数。3.1 M-P神经元模型是什么?在前一...
    文章 2017-08-07 2046浏览量
  • 【深度学习之美】神经网络不胜语,M-P模型似可寻...

    在前面的小节中,我们大致了解了机器学习的形式化定义和神经网络的概念,在本小节中,我们将相对深入地探讨一下神经网络中的神经元模型以及深度学习常常用到的激活函数及卷积函数。3.1 M-P神经元模型是什么?在前一...
    文章 2017-05-27 31424浏览量
  • 反向传播算法最全解读,机器学习进阶必看!

    我们首先注意到法则1就是对这个的一般性描述,这个之所以不失一般性是因为我们可以将边的权值也看做节点(即叶节点)。这个很容易转换,如下图所示,左侧是原始网络,即一个单节点和其输入节点、输入节点的权重。右侧...
    文章 2017-08-01 1131浏览量
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