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。# -*…
X = [1,2,3,5,8];% 输入数据Xy= [4,10,20,52,130];% 输出数据ynet = newff(X,y,3,{'tansig','purelin'},'trainlm') ;% 构建一个BP神经网络net.trainparam.goal =0.00001;% 训练目标:均方误差低于0.00001[net,tr,net_y] = train(net,X,y);% 训练网络train_err =mean(abs(net_y(tr.tra...
如果想要验证激活函数写对了没有,可以选择打印自变量为0时的函数值print(sigmoid(0)),如果输出为0.5,就表明是正确的 ! BP过程 这个BP将正向传播糅合在一起了,即先通过正向传播计算误差(损失),再反向调整权重,代码中的求偏导这些过程,没有用偏导的函数,而是直接求解的,与上篇文章中的整个过程是对应的 ! def ...
2.2.pytorch实现BP神经网络代码 下面展示在pytorch中实现BP神经网络的代码 特别说明:需要先安装pytorch包 importtorchimportmatplotlib.pyplotasplt torch.manual_seed(99)# ---计算网络输出:前馈式计算---defforward(w1,b1,w2,b2,x):returnw2@torch.tanh(w1@x+b1)+b2# ---计算损失函数: 使用均方差---defloss...
BP神经网络代码 c BP三层神经网络实现代码 # 神经网络类 class neuralNetwork(): # 初始化 def __init__(self, inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate): self.inodes = inputnodes # 输入层节点 self.hnodes = hiddennodes # 隐藏层节点 ...
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...
BP网络实现手写数字识别代码解读 1.添加偏置 #添加偏置temp=np.ones([X.shape[0],X.shape[1]+1]) temp[:,0:-1]=X X=temp np.ones()函数 numpy.ones()函数的功能是返回一个全都是1的N维数组,其中shape(用来指定返回数组的大小)、dtype(数组元素的类型)、order(是否以内存中的C或Fortran连续(行或列...
BP神经网络代码BP神经网络代码 close all ; clear ; echo on ; clc ; % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对 BP 神经网络进行训练 % SIM——对 BP 神经网络进行仿真 %pause % 敲任意键开始 clc % 定义训练样本 % P 为输入矢量 load bpdataa.mat; p1=bptrainx; % T 为目标矢量 t1...