我们将使用Python的numpy库来实现神经网络的核心算法。 神经网络模型 BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接受输入数据,隐藏层通过激活函数将输入数据转化成特征,输出层输出分类结果。 神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个步骤。在前向传播过程中,输入数据经过权重和偏置的计算得到隐藏层和输出...
我们的目标是通过训练一个BP神经网络来实现对异或分类问题的准确预测。 2. BP神经网络原理 BP神经网络是一种前向反馈神经网络,它由输入层、隐藏层和输出层组成。每个神经元都与下一层的所有神经元相连接,通过调整各个神经元之间的连接权重,使得网络能够对输入数据进行准确的预测。 BP神经网络的训练过程分为两个阶段...
第一步:importtensorflow as tf:导入模块 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 第四步:model.compile():配置训练方法 第五步:model.fit():执行训练过程 第六步:model.summary():打印网络结构 实现代码 importtensorflowastffromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimpo...
神经网络的输入为12个半径值,输出结果为一个3维向量,其中置1的位就是对应的分类。 在实际应用中,12个半径值对应12个特征,3维向量表示能分3类。只要根据实际应用的需要修改特征数和分类数即可将上述程序应用于不同分类场景。 以上就是利用BP神经网络实现多特征多分类的全部过程。 欢迎关注我的微信...
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import tensorflow as tf from …
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...
简介:Python 实现BP 神经网络分类算法,根据鸢尾花的 4 个特征,实现 3 种鸢尾花的分类 iris_data_classification_bpnn_V1.py 需使用 bpnn_V1 数据集 文件夹中的数据 iris_data_classification_bpnn_V2.py 需使用 bpnn_V2 数据集 文件夹中的数据
BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的神经网络模型之一。 BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力,解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR,XOR)和一些其他问题。从结构上讲...
数据集请查看:鸢尾花数据集 测试效果预览 成功率96.7% 代码已上传到码云 分类:Python,人工智障和机器不学习 好文要顶关注我收藏该文微信分享 MARK+ 粉丝-24关注 -8 +加关注 0 0 升级成为会员 «python numpy 数组拼接 »Ubuntu解压 posted @2018-05-29 16:49MARK+阅读(4685) 评论(0)编辑 ...
本文用Python实现了BP神经网络分类算法,根据鸢尾花的4个特征,实现3种鸢尾花的分类。算法参考文章:纯Python实现鸢尾属植物数据集神经网络模型 iris_data_classification_bpnn_V1.py 需使用 bpnn_V1数据集 文件夹中的数据 iris_data_classification_bpnn_V2.py 需使用 bpnn_V2数据集 文件夹中的数据 iris_data_cla...