Python实现BP神经网络 下面是一个使用Python实现BP(Back Propagation)神经网络的示例代码。这个示例代码展示了如何构建一个简单的三层BP神经网络,并使用梯度下降法来训练它。 python import numpy as np # 激活函数及其导数 def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_derivative(x): return ...
result.append(error) result.reverse()returnresult#格式为[[代表第1层输出误差的向量], [代表第2层输出误差的向量], ...,[代表最终输出误差的向量]],所有向量都是一维的np.array,向量长度为该层节点数数defupdate_network(self, feature, prediction, error, LEARING_RATE):#更新权重(手算凑出来的计算方法↓...
Python 中 BPNN 调用训练好的模型 1. 引言 在机器学习和深度学习领域,反向传播神经网络(BPNN)是一种重要的模型。训练好的 BPNN 可以通过读取模型文件加载并用于预测。本文将详细讲解如何在 Python 中调用训练好的 BPNN 模型,并通过示例代码进行演示。 2. BPNN 介绍 BPNN 是一种前馈神经网络,它使用误差反向传播...
BP神经网络实现 以3层网络为例,Python实现; 1.代码框架 主要函数: Init函数:设定InputLayer nodes、HiddenLayer nodes、OutputLayer nodes数量,网络链接权重和学习率; Training函数:学习训练集体样本并优化权重; Query函数:
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第二类方法:使用 TensorFlow 构建 CNN。TensorFlow 的全部目的在于使你打造一张计算图(使用Python等语言),接着在 C++ 中执行该图(在相同计算量的情况下,C++比 Python 更高效)。 TensorFlow 也可自动计算优化图变量所需的梯度,从而使模型表现更好。这是由于该图由简单的数学表达式组合而成,因此可通过导数链式法则计...
第二类方法:使用 TensorFlow 构建 CNN。TensorFlow 的全部目的在于使你打造一张计算图(使用 Python 等语言),接着在 C++ 中执行该图(在相同计算量的情况下,C++比 Python 更高效)。 TensorFlow 也可自动计算优化图变量所需的梯度,从而使模型表现更好。这是由于该图由简单的数学表达式组合而成,因此可通过导数链式法则...
5、本课程的代码编程实现是C/C++,同学们也可以在学习的过程中使用其他语言实现,例如Python,Matlab,Lua等; 6、本课程有Python3版的神经网络实现与测试,方便同学们快速应用与学习。 7、本课程所涉及到的其他基础课程视频,我会在后面慢慢补充。 8、更新:增加了DarkNet的使用入门; ...
三、多目标灰狼优化算法MOGWO求解微电网多目标优化调度 （1）部分代码 close all; clear ; clc; ...
BP神经网络分类信号 本代码亲测有效 含有测试数据 对正在进行相关研究的人员来说有一定的参考价值。(附赠BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合) 上传者:zbyywl时间:2022-03-31 BPNN_pythonBPNN_python_BPNN_BPNNPython_bpnn算法_ python 实现的BPNN简单算法,比较简单且效率较高 ...