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当前主题:bp神经网络

BP神经网络基础算法

BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权值和偏差。具体步骤如下: (1)初始化,随机

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机器学习——BP神经网络模型

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

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基于BP神经网络的字符识别研究

基于BP神经网络的字符识别研究 原文作者:Andrew Kirillov. http://www.codeproject.com/KB/cs/neural_network_ocr.aspx 摘要:本文通过对人工智能课程中BP神经网络的学习,基于一个神经网络的开

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基于BP神经网络的字符识别研究

基于BP神经网络的字符识别研究 原文作者:Andrew Kirillov. http://www.codeproject.com/KB/cs/neural_network_ocr.aspx 摘要:本文通过对人工智能课程中BP神经网络的学习,基于一个神经网络的

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基于BP神经网络的字符识别研究

基于BP神经网络的字符识别研究    原文作者:Andrew Kirillov. http://www.codeproject.com/KB/cs/neural_network_ocr.aspx   摘要:本文通过对人工智能课程中BP神经网络的学习,基于一个神

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三层BP神经网络的python实现

这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现,下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。 下面是运行演示函数的截图,你会发现预测的结果很惊人! 提示:运行演示函数的时候,可以尝试改变隐藏层的节点数,看节点数增加了,预测的精度会否提升 1 imp

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三层BP神经网络的python实现

这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现,下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。   下面是运行演示函数的截图,你会发现预测的结果很惊人!         提示:运行演示函数的时候,可以尝试改变隐藏层的节点数,看节点数增加了,预测的精度会

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BP 神经网络算法

sigmoid函数: x的值可能为[−∞,+∞],为了方便处理,需要将其压缩到一个合理的范围,还需 这样的激励函数,能够将刚才的区间压缩到[0,1]。 sigmoid 是使用范围最广的一类激活函数,具有指数函数形状,它在物理意义上最为接近生物神经元。此外,(

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