神经网络的学习过程,即在外界输入样本的刺激下不断改变网络的连接权值,以使网络的输出不断地接近期望的输出。 在拥有足够多隐藏层神经元的情况下,两层神经网络可以拟合任意连续函数,三层神经网络可以拟合任意函数。 如果这个网络上有m个隐藏层,则总共会有m+1组连边,本代码中m=1 连边的权值是整个网络的关键所在,...
print("Accuracy:", accuracy) 二、BP神经网络应用实例——手写数字识别手写数字识别是机器学习领域中的一个经典问题,可以使用BP神经网络进行训练和分类。下面我们将使用MNIST数据集作为训练数据,并使用BP神经网络进行分类。 导入数据集首先需要从MNIST数据集中导入手写数字的图片和标签。MNIST数据集可以从互联网上下载或...
举个例子,我们可以利用BP神经网络来实现手写数字识别。我们可以使用MNIST数据集来训练BP神经网络模型,并用该模型对手写数字进行识别。 以下是一个简单的Python代码示例: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 加载MNIST数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIS...
2.神经的网络的训练 用matlab的rands函数来实现网络权值的初始化,网络结构为输入层35,隐藏层34,输出层10,学习速率为0.1,隐藏层激励函数为sigmoid函数。随机抽取4500张图片提取特征后输入,按照公式计算隐含层和输出层输出,误差,更新网络权值。 3.神经网络的预测 训练好神经网络之后,用随机抽取的500个数字字符对网络进行...
华为云帮助中心为你分享云计算行业信息,包含产品介绍、用户指南、开发指南、最佳实践和常见问题等文档,方便快速查找定位问题与能力成长,并提供相关资料和解决方案。本页面关键词:bp神经网络预测案例数据。
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机器学习实验:使用mnist与usps数据集,采用BP神经网络与SVM支持向量机的方式实现手写数字的识别.资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的,应该能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。