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(y,py):return((y-py)**2...
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...
使用BP神经网络算法 迭代调整得到合适的权重,并查看不同迭代次数下的误差结果,神经网络的学习率设置为0.3 输入结果如下: 代码如下 需要根据自己的模型修改参数和输入数据: importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltfrompylabimportmpl#设置显示中文字体importmatplotlib; matplotlib.use('TkAgg') mpl.rcParams["fo...
它由大量神经元单元组成,通过模拟神经元间的连接和信息传递,实现学习和推理的功能。人工神经网络算法可以分为前馈神经网络、循环神经网络和深度神经网络等不同类型,每种类型都有其特定的结构和应用领域。 三、LSTM与BP神经网络在电力系统负荷预测中的应用 BP神经网络算法 BP神经网络算法是目前应用最广泛的人工神经网络算...
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_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStand...
基于遗传算法GA算法优化BP神经网络(Python代码实现) 💥1 概述 BP-GA算法的设计︰基于遗传算法的BP神经网络算法(以下简称BP-GA)就是在BP神经网络的学习过程中,将权重和阀值描述为染色体,并选取适宜的适应函数,然后进行GA迭代,直到某种意义上的收敛.与普通BP学习算法相比,算法 BP一GA的优势在于可以处理一些传统方法...
为解决此问题，引入了基于门控的循环神经网络，如LSTM长短期记忆网络。LSTM通过门控机制解决长距离依赖问题，具有比RNN更强的适应性。2 运行结果 部分代码如下：3 Python代码及数据 4 参考文献 部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。[1]刘海峰,王艳如.基于LSTM的短期电力负荷预测算法研究[J].现代...
python代码实现,可以调整网络结构,适用分类与回归问题,包含随机梯度下降、动量梯度下降,RMSProp、Adam优化算法。 上传者:qq_38048756时间:2020-12-03 房价预测的BP神经网络实现_python代码 波士顿房价预测的BP神经网络实现 1) 训练数据 housing.csv 使用波士顿房价数据 2) 使用Python代码实现前向和后向传播 3) 损失函数...
代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp defnonlin(x,deriv=False):if(deriv==True):returnx*(1-x)else:return1/(1+np.exp(-x))#input datasetX=np.array([[0,0],[1,0],[0,1],[1,1]])#output dataset y=np.array([[0,1,1,0]]).T1#the first-hidden layer weight value ...
IDE:jupyter 抽象程度可能不是那么高,以后再优化。 理论和代码实现的差距还是挺大的 数据集请查看python构建bp神经网络(一个隐藏层)__1.数据可视化 部分代码预览 git上传.ipynb文件,并不能直接看,所以我上传了压缩包 注释都写的很详细,全部代码下载请查看码云...