https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/NeuralNetwok/NeuralNetwork.py 神经网络model 先介绍个三层的神经网络,如下图所示 输入层(input layer)有三个units( 为补上的bias,通常设为1) 表示第j层的第i个激励,也称为为单元unit 为第j层到第j+1层映射的权重矩阵,就是每条边的权重 ...
return np.ravel(J) 反向传播BP 上面正向传播可以计算得到J(θ),使用梯度下降法还需要求它的梯度 BP反向传播的目的就是求代价函数的梯度 假设4层的神经网络, 记为-->l层第j个单元的误差 《===》 (向量化) 没有 ,因为对于输入没有误差 因为S型函数 的倒数为: , 所以...
https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/NeuralNetwok/NeuralNetwork.py 神经网络model 先介绍个三层的神经网络,如下图所示 输入层(input layer)有三个units( 为补上的bias,通常设为1) 表示第j层的第i个激励,也称为为单元unit 为第j层到第j+1层映射的权重矩阵,就是每条边的权重 ...
python实现BP神经网络的代码 通过python实现了BP神经网络的搭建,只需要指定各层神经元个数、各层的激活函数,即可轻松搭建你的神经网络啦,并且封装有predict、predict_label等方法,方便直接调用模型进行预测! 上传者:Cyrus_May时间:2020-05-14 python 用GA算法优化BP神经网络.zip ...
BP神经网络 全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/NeuralNetwok/NeuralNetwork.py 神经网络model 先介绍个三层的神经网络,如下图所示 输入层(input layer)有三个units( 为补上的bias,通常设为1) 表示第j层的第i个激励,也称为为单元unit ...