BP网络(Back Propagation)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-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。# -*…
二、 BP神经网络建模思路 2.1 设置BP神经网络结构 2.2 BP神经网络训练 2.3 三层BP神经网络梯度公式 三、 代码实现BP神经网络 3.1 代码实现 四. 代码运行结果 4.1 训练误差曲线和网络的拟合效果 4.2 训练好的BP神经网络 五. 检验模型效果 5.1 BP神经网络的预测结果和真实结果 5.2 预测结果分析 六...
完整代码示例 将以上代码组合起来,完整的BP网络实现如下: importnumpyasnpclassSimpleBPNetwork:def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size):self.w1=np.random.rand(input_size,hidden_size)self.w2=np.random.rand(hidden_size,output_size)defsigmoid(self,x):return1/(1+np.exp(-x))defsigmoid...
import numpy as np import random # 生成示例数据 np.random.seed(42) X_train = np.random.rand(100, 5) # 示例特征数据,假设有100个样本,5个特征 y_train = np.random.randint(0, 2, size=(100, 1)) # 示例标签数据,二分类问题 # 定义BP神经网络 class NeuralNetwork: def __init__(self, i...
根据这四个公式,可以得出BP算法的代码,每个步骤将公式放到上面,方便查看。 defbackprop(self, x, y): 01 占位 nabla_b = [np.zeros(b.shape) for b in self.biases] nabla_w = [np.zeros(w.shape) for w in self.weights] 02前向传播求出每个神经元的输出项 ...
y_data[:]= (y_data[:] - np.amin(y_data[:]))/(np.amax(y_data[:]) -np.amin(y_data[:]))#测试集读取及归一化xTestData = pd.read_excel(path, sheetname = 2) yTestData= pd.read_excel(path, sheetname = 3) xTest= np.array(xTestData).astype('float32') ...
完整示例见:一个简单的BP神经网络例子 1.3.BP神经网络matlab代码实现 通过代码,使用数据对上面的BP神经网络模型进行训练, 下面是matlab2018a的代码实现 x1 = [-3,-2.7,-2.4,-2.1,-1.8,-1.5,-1.2,-0.9,-0.6,-0.3,0,0.3,0.6,0.9,1.2,1.5,1.8];% x1:x1 = -3:0.3:2;x2 = [-2,-1.8,-1.6,-1.4...
BP算法代码实现 BP算法(Backpropagation Algorithm)是一种常用的神经网络训练算法,它主要用于监督式学习任务中的模型训练。 BP算法的核心思想是通过反向传播来更新神经网络的权重和偏差,以使得神经网络的输出逼近目标输出。在反向传播的过程中,通过求解梯度来更新每个连接权重和偏置的值,从而最小化损失函数。以下是BP算法...
BP码是格力中央空调系统内部的一种数字代码，它可以通过遥控器的按键组合来查询。比如您使用格力中央空调的时候，突然出现了一些故障，您可以通过按下遥控器上的某些按键，来获取空调系统的BP码。这样，维修人员可以根据BP码来快速定位故障原因，并进行修复。不同的BP码代表着不同的故障类型。比如，BP-00...
BP神经网络的构建、代码与实例 一、BP神经网络的构建过程 BP神经网络具体流程如下: 步骤一:网络初始化。根据系统输入输出序列(X,Y)确定网络输入层节点数,隐含层节点数,输出层节点数,初始化输入层、隐含层和输出层神经元之间的连接权值,,初始化隐含层阈值,输出层阈值,给定...