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];

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

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 正在做一个项目,需要用到c#与BP神经网络MATLAB程序混合编程.我看网上有好多种方法做.有的用deploytool做成动态链接库的,还有的用COM组件做的,还有的用什么交叉混合编程.求大神指点到底用什么方法做呢??我现在只会用deploytool做成动态链接库,连接比较简单的m文件呢. 解决方案 解决方案二:用matlib将m文件编译成C#可用的dll.编译的时候选择编译类型为.net动态库解决方案三:编译的时候总会出现newoff出错,也就是说不能调用BP神经网络的工具箱,不知道

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

问题描述 用java写可以识别数字的BP神经网络 现在学校要求写一个可以识别数字的神经网络,要求最好用bp, 也可以用别的算法,语言可以任意,最好是java.数据事uci的optical recognition of handwritten digits 想知道有没有指导怎么一步一步建立的的教程,不知道如何建立这样的网络,代码里需要几层方法? 解决方案 参考:http://download.csdn.net/download/u012828028/6546885 解决方案二: BP神经网络应用于

问题描述 /*c语言实现*/遗传算法改进BP神经网络原理和算法实现怎么弄? 我现在在研究遗传算法改进BP神经网络,大概明白原理,但算法程序还有很多问题,求大神们教教我具体怎么把GA和BP结合,算法如何实现,给出代码或伪代码行吗? 解决方案 一般都是matlab去写,然后用C调用,用C语言得写到什么时候. 参考:http://www.docin.com/p-788836632.html

第一节.神经网络基本原理  1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型         人工神经元是神经网络的基本元素,其原理可以用下图表示: 图1. 人工神经元模型          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称为激活函数 ( Activation Functio

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