Hadoop下并行BP神经网络骆马湖水质分类

今天来讲BP神经网络,神经网络在机器学习中应用比较广泛,比如函数逼近,模式识别,分类,数据压缩,数据挖掘等领域.接下来介绍BP神经网络的原理及实现. Contents 1. BP神经网络的认识 2. 隐含层的选取 3. 正向传递子过程 4. 反向传递子过程 5. BP神经网络的注意点 6. BP神经网络的C++实现 1. BP神经网络的认识 BP(Back Propagation)神经网络分为两个过程 (1)工作信号正向传递子过程 (2)误差信号反向传递子过程 在BP神经网络中,单个样本有m个输

本文讲的是用神经网络进行文本分类, 理解聊天机器人如何工作是很重要的.聊天机器人内部一个基础的组成部分是文本分类器.让我们一起来探究一个用于文本分类的人工神经网络的内部结构. 多层人工神经网络 我们将会使用两层神经元(包括一个隐层)和词袋模型来组织(organizing 似乎有更好的选择,求建议)我们的训练数据.有三种聊天机器人文本分类的方法:模式匹配,算法,神经网络.尽管基于算法的方法使用的多项式朴素贝叶斯方法效率惊人,但它有三个根本性的缺陷: 该算法的输出是一个评分而非概率.我们想要的是一个

神经网络曾经很火,有过一段低迷期,现在因为深度学习的原因继续火起来了.神经网络有很多种:前向传输网络.反向传输网络.递归神经网络.卷积神经网络等.本文介绍基本的反向传输神经网络(Backpropagation 简称BP),主要讲述算法的基本流程和自己在训练BP神经网络的一些经验. BP神经网络的结构p>神经网络就是模拟人的大脑的神经单元的工作方式,但进行了很大的简化,神经网络由很多神经网络层构成,而每一层又由许多单元组成,第一层叫输入层,最后一层叫输出层,中间的各层叫隐藏层,在BP神经网络中,只

图像分类问题就是从固定的一组分类中,给输入图像分配标签的任务.这是计算机视觉的核心问题之一,尽管它看似简单,却在实际生活中有着各种各样的应用. 传统方式:功能描述和检测. 也许这种方法对于一些样本任务来说是比较好用的,但实际情况却要复杂得多. 因此,我们将使用机器学习来为每个类别提供许多示例,然后开发学习算法来查看这些示例,并了解每个类的视觉外观,而不是试图直接在代码中指定每一个大家感兴趣的类别是什么样的.  然而,图像分类问题就是一个非常复杂的工作,它总是借用诸如卷积神经网络(CNN)这样的深

问题描述 matlab实现BP神经网络,训练结果不好,附源代码 希望大家看看,谢谢了!自己看了一整天都不知道哪里出现了问题,编程思想按照经典的机器学习的书 lr=0.05; %lr为学习速率:err_goal=0.1; %err_goal为期望误差最小值max_epoch=15000; %max_epoch为训练的最大次数:a=0.9; %a为惯性系数Oi=0;Ok=0; %置隐含层和输出层各神经元输出初值为0%提供两组训练集和目标值(3输入神经元,2输出)%X=[1 1;-1 -1;1 1];

问题描述 link环境下如何将结果按照条件分类放在treeviw下,谢谢! link环境下如何将结果按照条件分类放在treeviw下,谢谢!

问题描述 如何不使用Matlab已有命令编写BP神经网络基本原理,来实现手写数字识别? 如何不使用Matlab已有命令编写BP神经网络基本原理,来实现手写数字识别? 解决方案 http://download.csdn.net/detail/aoxiangyuntian123/8472775

问题描述 BP神经网络拟合效果不好,怎么解决?附源程序 主函数,需调用fx2函数 %fun为进行拟合的非线性函数 %node为隐含层的节点数 %k为最大迭代次数,缺省时,默认为100 %eps为目标值,缺省时,默认为0.0001 %随机产生2000组输入数据x.输出数据y input=10*rand(1,2000)-5; output=zeros(1,2000); for i=1:2000 output(i)=fsin(input(i)); end %随机选择1000组训练数据和1000组预测数

问题描述 我的毕设是在VC上做一个BP神经网络,用于故障检测.我的输入是14个,输出是5个,请问哪个高手能指导我一下,隐层应该是多少?如果谁能给我一个类似的的源代码,本人将感激不尽!! 解决方案 解决方案二:是在VC++6.0,最好是做好的或者类似的,因为我自己是根据一个数字识别系统的程序改的,现在训练时误差有点大,而且在最后识别时总是无法识别.希望哪位高人至少能给指点一下隐层节点是多少,谢谢解决方案三:弄不了啊,只能顶你了解决方案四:希望你能早点解决问题.解决方案五:弄不了啊,只能顶你了解决方