本文介绍了通过 Python 实现 BP 神经网络分类算法,对不同半径的圆进行多分类(3 分类),特征即为圆的半径。 输入层 12 节点,一个 6 节点的隐藏层,输出层 3 个节点。 1.目标 通过BP 算法实现对不同半径的圆的分类。 2.开发环境 IDE:PyCharm 2018.3.3(Community Edition) Python 及相关库的版本号如下图所示...
BP分类网络 python bp神经网络分类python 1.简介(只是简单介绍下理论内容帮助理解下面的代码,如果自己写代码实现此理论不够) 1) BP神经网络是一种多层网络算法,其核心是反向传播误差,即: 使用梯度下降法(或其他算法),通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。 BP神经网络模型拓扑结构包括输...
Python深度学习实战-基于tensorflow原生代码搭建BP神经网络实现分类任务(附源码和实现效果) 实现功能 前面两篇文章分别介绍了两种搭建神经网络模型的方法,一种是基于tensorflow的keras框架,另一种是继承父类自定义class类,本篇文章将编写原生代码搭建BP神经网络。 实现代码 importtensorflowastffromsklearn.datasetsimportload_...
实现功能 第一步:导入模块:import tensorflow as tf 第二步:制定输入网络的训练集和测试集 第三步:搭建网络结构:tf.keras.models.Sequential() 第四步:配置训练方法:model.compile(): 第五步:执行训练过程:model.fit(): 第六步:打印网络结构:model.summary() 第七步:执行验证过程:model.evaluate() 实现代码...
BP神经网络在python上的非线性分类实现 我们知道BP神经网络算法又称为误差方向传播算法。它由一个输入层、至少一个隐含层、一个输出层组成。解决了线性不可分的情况的,BP神经网络算法的基本思想是:学习过程由信号的正向传播与误差反向传播两个过程组成的。正向传播时输入样本从输入层传入,经过隐含层处理后,再传向...
IDE:jupyter 目前我知道的数据集来源有两个,一个是csv数据集文件另一个是从sklearn.datasets导入 1.1 csv格式的数据集(下载地址已上传到博客园---数据集.rar) 1.2 数据集读取 1file ="flower.csv"2importpandas as pd3df = pd.read_csv(file, header=None)4df.head(10) 1.3...
文章被收录于专栏:python pytorch AI机器学习实践 前文我们使用机器学习法实现了鸢尾花的分类, 本文介绍使用Pytorch中的交叉熵算法来实现分类问题。 构建出的模型类型大致为 上图构建的输入层+2个隐藏层+输出层,共计4层结构的神经网络。 因此是4->layer1->layer2->3的三分类问题。考虑可以使用多种算法进行分析,...
利用Python和PyTorch建立5个BP神经网络,进行网络训练与测试,每个BP网络都具有相同的网络结构,只有参数更新算法不同。学习率统一取0.01,Momentum的动量取0.9,RMSprop的衰减率取0.99,Adam的一阶矩估计和二阶矩估计的衰减率取0.9和0.999,迭代次数统一取5000次,5000次的迭代可以使这5个算法的梯度都趋于平稳。对SGD、...
PYTHON代码 BP算法简要推导 该部分用一个2×3×2×12×3×2×1的神经网络为例简要说明BP算法的步骤。 向前计算输出 反向传播误差 权重更新 应用实例 鸢尾花数据集一共有150个样本,分为3个类别,每个样本有4个特征,(数据集链接:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris)。针对该数据集,选取如下神经网络...
使用TensorFlow构建CNN。TensorFlow的目的是让你构建一个计算图(使用任何类似Python的语言),然后用C ++来执行图形操作,这比直接用Python来执行相同的计算要高效得多。 TensorFlow还可以自动计算优化图形变量所需的梯度,以便使模型更好地运行。...