学习日记(2.19 BP神经网络完整代码解读)
BP网络实现手写数字识别代码解读1.添加偏置#添加偏置temp=np.ones([X.shape[0],X.shape[1]1])temp[:,0:-1]=XX=tempnp.ones()函数numpy.ones()函数的功能是返回一个全都是1的N维数组，其中shape（用来指定返回数组的大小）、d...
粒子群优化算法对BP神经网络优化 Matlab实现
1、粒子群优化算法粒子群算法(particleswarmoptimization，PSO)由Kennedy和Eberhart在1995年提出，该算法模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的，是一种基于SwarmInteligence的优化方法。同遗传算法类似，也是一种基于群体...
Python实现的三层BP神经网络算法示例
这篇文章主要介绍了Python实现的三层BP神经网络算法,结合完整实例形式分析了Python三层BP神经网络算法的具体实现与使用相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
用BP人工神经网络识别手写数字
http://wenku.baidu.com/link?url=HQ-5tZCXBQ3uwPZQECHkMCtursKIpglboBHq416N-q2WZupkNNH3Gv4vtEHyPULezDb50ZcKor41PEikwv5TfTqwrsQ4-9wmH06L7bYD04u用BP人工神经网络识别...
完美的解释了BP神经网络，自己要通过算法计算一下
本文属转载，信息如下：作者：忆臻链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24801814来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。在学习深度学习相关知识，无疑都是从神经网络开始入手，在神经网络对参数的学习算法bp算法，接触了很多次，每一次查...
BP神经网络模型及算法推导
一，什么是BP"BP（BackPropagation）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，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程...
BP神经网络模型及梯度下降法
BP（BackPropagation）网络是1985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，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是...
bp神经网络模型推导与c语言实现（转载）
转载出处：http://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/07/28/bp.htmlBP神经网络中的BP为Back Propagation的简写，最早它是由Rumelhart、McCelland等科学家于1986年提出来的，Rumelhart并在Nature上发...
BP神经网络模型与学习算法
一，什么是BP"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，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方...
神经网络(BP)算法Python实现及应用
这篇文章主要为大家详细介绍了Python实现神经网络(BP)算法及简单应用，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
C++实现简单BP神经网络
这篇文章主要为大家详细介绍了C++实现简单BP神经网络，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
【机器学习】BP神经网络实现手写数字识别
最近用python写了一个实现手写数字识别的BP神经网络，BP的推导到处都是，但是一动手才知道，会理论推导跟实现它是两回事。关于BP神经网络的实现网上有一些代码，可惜或多或少都有各种问题，在下手写了一份，连带着一些关于性能的分析也写在下面，希望对大家有所帮助。加一些简单的说明，算不得理论推导，严格的...
C++实现神经BP神经网络
这篇文章主要为大家详细介绍了C++实现神经BP神经网络，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
BP神经网络推导过程详解
BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法，其主要特点是信号前向传递，而误差后向传播，通过不断调节网络权重值，使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近，以达到训练的目的。一、多层神经网络结构及其描述下图为一典型的多层神经网络。通常一个多层神经网络由L层神经元组成，其中：第1层称为输入层，最后一层（第L...
机器学习入门-BP神经网络模型及梯度下降法-2017年9月5日14:58:16
BP（BackPropagation）网络是1985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，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是...