BP 神经网络的基本思想：信号的正向传播+误差的反向传播。 ¡ 信号的正向传播：输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。 ¡ 误差的反向传播：将输入误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号来作为修正各单元权值的依据。 BP算法属于δ学习规则类，这类算法被称为误差的梯度下降（Gradient Descent）算法。 在此分类器中，本文选择3层BP神经网络算法。隐含层节点数为3。
上传时间： 2017-05-31
上传用户：jplalala
介绍神经网络识别手写数字 反向传播算法和改进神经网络的学习方法
标签： 神经网络 深度学习
上传时间： 2017-08-02
上传用户：yaoshuai
这是一段神经网络程序例程，简单的描述了神经网络的运行机理。
标签： 神经网络
上传时间： 2017-12-13
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BP神经网络matlab源程序代码 %% 该代码为 BP 神经网络的预测代码 % 清空环境变量 clc clear % %% 网络结构建立 % 读取数据 load data input output input=data(;,1;2;3;4;5); output=data(;,5); %节点个数 %训练数据和预测数据 %选连样本输入输出数据归一化 %构建网络 net=newff(inputn,outputn,hiddennum); %网络进化参数 %网络训练 % 预测数据归一化
上传时间： 2018-04-10
上传用户：45808330
matlab，PSO-RBF神经网络的训练模型，可以参考学习
上传时间： 2019-12-03
上传用户：dadashizi
本程序是用MATLAB软件进行有关神经网络的建模与分析
上传时间： 2020-09-16
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本书揭示神经网络背后的概念，并介绍如何通过Python实现神经网络。全书分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使用Python实现神经网络，识别手写数字，并测试神经网络的性能。第3章带领读者进一步了解简单的神经网络，观察已受训练的神经网络内部，尝试进一步改善神经网络的性能，并加深对相关知识的理解。附录分别介绍了所需的微积分知识和树莓派知识
上传时间： 2022-06-20
上传用户：slq1234567890
本书系统地论述了人工神经网络的主要理论和设计基础，给出了大量应用实例，旨在使读者了解神经网络的发展背景和研究对象，理解和熟悉其基本原理和主要应用，掌握其结构模型和基本设计方法，为以后的深入研究和应用开发打下基础。作者连续11年为电气信息类专业研究生及本科高年级学生开设“人工神经网络理论与应用”课程，2002年在多次修改讲义和多项科研成果基础上形成本书的第一版。本书第二版对原书约1/3的内容进行了更新，对保留内容进行了修改。取材注意内容的典型性和先进性，编排注意内容的逻辑性，阐述注重物理概念的清晰性，举例与思考练习的安排注意了内容的实践性，常用神经网络及算法的介绍着重于实用性。
标签： 人工神经网络
上传时间： 2022-06-21
上传用户：qingfengchizhu
神经网络神经网络是指用大量的简单计算单元构成的非线性系统，它在一定程度上模仿了人脑神经系统的信息处理、存储和检索功能，是对人脑神经网络的某种简化、抽象和模拟。1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了神经元的数学模型M-P神经元模型，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从此开创了神经科学理论研究的时代。M-P模型，是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的神经元模型。权重当输入进入神经元时，它会乘以一个权重。例如，如果一个神经元有两个输入，则每个输入都将具有分配给它的一个关联权重。随机初始化权重，并在模型训练过程中更新这些权重。偏置除了权重之外，另一个被应用于输入的线性分量被称为偏置。它被加到权重与输入相乘的结果中。添加偏置的目的是改变权重与输入相乘所得结果的范围。激活函数激活函数的主要作用是加入非线性因素，以解决线性模型表达能力不足的缺陷，在整个神经网络中至关重要。常用的激活函数有Sigmoid、Tanh、ReLU。
上传时间： 2022-06-24
上传用户：得之我幸78
本章将介绍MATLAB神经网络工具箱的应用。在MATLAB神经网络工具箱中提供了丰富的演示实例，用MATLAB语言构造了典型神经网络的激活函数，编写了各种网络设计与训练的子程序，网络的设计者可以根据自己的需要去调用工具箱中有关神经网络的设计训练程序，使自己能够从繁琐的编程中解脱出来。MATLAB神经网络工具箱提供了许多进行神经网络设计和分析的工具函数，这些函数的MATLAB实现，使得设计者对所选定网络进行计算的过程，转变为对函数的调用和参数的选择，这给用户带来了极大的方便，即使不了解算法的本质，也可以直接应用功能丰富的函数来实现自己的目的。有关这些工具函数的使用可以通过help命令得到，本章将对这些函数的功能、调用格式，以及使用方法做详细的介绍。
上传时间： 2022-07-28
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