Advertisement

BP算法在人工神经网络中的源代码及演示程序.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源包含基于BP算法的人工神经网络实现源代码及演示程序，适用于学习和研究神经网络模型，提供详细的注释与示例，帮助用户快速上手。 该模型主要用于神经网络及其应用，在初学者接触数学模型时会比较有帮助。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • BP算法在人工神经网络中的源代码及演示程序.rar
    优质
    本资源包含基于BP算法的人工神经网络实现源代码及演示程序，适用于学习和研究神经网络模型，提供详细的注释与示例，帮助用户快速上手。 该模型主要用于神经网络及其应用，在初学者接触数学模型时会比较有帮助。
     
  • BP算法在人工神经网络中的推导
    优质
    本文详细探讨了BP（反向传播）算法在人工神经网络中应用的数学推导过程，解释其优化权重和偏置的基本原理。 本段落档推导了针对四层人工神经网络（包括输入层）的权值学习算法——BP算法。
     
  • BP神经网络算法的Python源程序
    优质
    本项目提供了一个基于BP（反向传播）算法实现的人工神经网络的Python源代码。该程序旨在通过优化权重和偏置来训练多层前馈神经网络，以解决分类、回归等问题，并包含数据预处理及模型评估功能。 基于Python3.7实现的BP神经网络算法包含源程序、训练数据、测试数据、算法运行步骤及结果。
     
  • C语言实现BP算法的人工神经网络源代码
    优质
    本项目提供了一套用C语言编写的BP（反向传播）算法人工神经网络完整源代码，适用于深度学习初学者研究与实践。 这是一段很好的C语言人工神经网络BP算法的工程源代码。
     
  • BP反演.zip_反演算法_基于神经网络的反演_反演代码_神经网络应用_神经网络与反演
    优质
    本资源包提供了一种创新性的反演方法，通过运用神经网络技术进行高效的数据逆向分析。包含详细代码和理论说明，适用于研究和开发领域中需要精确参数估计的场景。 这是一段用于实现BP神经网络反演的MATLAB程序。
     
  • 人工神经网络(ANN)与BP算法
    优质
    本篇论文探讨了人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）的基本原理及其在模式识别、预测分析等领域的应用，并深入剖析了经典的反向传播(BP)算法，展示了其训练ANN模型的有效性和广泛性。 本段落主要介绍了神经网络在分类问题中的应用效果以及其结构与算法的细节内容，旨在为读者的学习提供帮助。 1.1 基本结构说明：一个典型的神经网络由输入层（input layer）、多个隐藏层（hidden layers）和输出层（output layer）组成。图中圆圈表示的是单个神经元或感知器。设计过程中最关键的部分是确定隐藏层数目以及调整各神经元之间的权重连接。当仅包含少量隐含层次时，我们称其为浅层神经网络(SNN)；而拥有许多隐含层级的则被称为深层神经网络(DNN)。 对于那些觉得上述内容略显晦涩难懂或希望系统性学习人工智能知识的朋友，推荐参考某位大神编写的教程。该教程不仅易于理解还充满趣味性。
     
  • BP神经网络PPT-BP神经网络教学-演示文稿
    优质
    本PPT旨在介绍和讲解BP（反向传播）神经网络的基本原理、结构及应用。内容涵盖BP算法的工作机制、训练过程以及在机器学习中的重要性，适合于课堂教学与个人学习使用。 BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是由Rumelhart和McClelland在1985年提出的一种用于多层前馈神经网络的训练算法。其核心在于通过梯度下降法优化权重，使预测输出尽可能接近预期目标。 2.4.1 BP神经网络模型： BP网络由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成。通常使用S型函数（即Sigmoid函数）作为激活函数，因其连续且可微的性质适合于误差反向传播过程。该函数将输入转换为0到1之间的值，表示神经元被激发的程度。在网络中，经过权重加权后的输入通过激活函数转化为网络内部状态，并逐层传递至输出层；若预测结果与期望值存在偏差，则误差会逆向回传以调整各层级的连接权重。 2.4.2 BP网络的标准学习算法： 该过程包括正向传播和反向传播两个阶段。在正向传播中，输入样本依次通过各个神经元直至到达输出层；若此时预测结果与预期不符，则进入误差反馈环节。在此过程中，根据各层级的错误信息逆流而上调整权重连接以减少总误差值。这一迭代过程会持续进行直到网络性能达到令人满意的程度或达到了预定的学习周期。 BP网络采用基于梯度下降法的学习规则：首先计算损失函数（通常是均方差）对于每个权重的变化率，然后利用这些变化来更新权重，从而降低未来的预测错误。训练时需要调整的变量包括输入向量、隐藏层和输出层的各种输入及预期输出等；初始阶段连接权值被随机设定在[-1, 1]区间内，并通过不断迭代优化以实现最终目标。 综上所述，BP神经网络是一种利用误差反向传播机制来训练多层前馈结构的方法。它运用梯度下降技术调整权重，使得模型能够逼近复杂的非线性关系。此方法广泛应用于模式识别、函数拟合和预测等领域，并为深入理解深度学习与人工智能打下了坚实的基础。
     
  • C++中遗传算法与BP人工神经网络的实现代码
    优质
    本项目旨在展示如何在C++环境下结合使用遗传算法优化BP（反向传播）人工神经网络参数。通过提供具体的实现代码，帮助学习者理解这两种技术的有效整合及其应用价值。 这段文字描述了用C++实现遗传算法和BP人工神经网络算法的代码，并且这些代码包含详细的注释以帮助理解。希望这对您有所帮助。
     
  • C++中遗传算法与BP人工神经网络的实现代码
    优质
    本项目旨在通过C++语言实现遗传算法优化BP（反向传播）人工神经网络的过程，并提供完整的源代码供学习参考。 遗传算法和BP人工神经网络算法的C++实现代码通过C++语言完成，并包含详细的注释说明，希望对你有所帮助。
     
  • BP算法神经网络代码.zip
    优质
    本资源包含基于BP（反向传播）算法实现的人工神经网络Python代码，适用于机器学习初学者和研究者快速搭建和测试BP神经网络模型。 在学习《机器学习》的过程中，我记录了关于BP算法神经网络的代码笔记，并根据西瓜数据集调整了神经网络的权重及阈值。此外，我还使用json格式文件来保存训练后的神经网络结构。