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。# -*…
以下面的简单代码为例,一步一步解释代码的意义 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trai...
第L 层第 j 个神经元的输出等于,前1层即 L-1 层中所有神经元的带权的输入和,然后再映射到sigmoid激活函数中,得到如下公式所述: 一定要仔细理解这种上述公式的各个符号表达,它是理解以下对 BP 算法论述的前提。 03 — BP算法推导 3.1 公式1 如下图所示,有个精灵跑到了网络中,假设位于第L层,第 j 个神经...
完整代码示例 将以上代码组合起来,完整的BP网络实现如下: importnumpyasnpclassSimpleBPNetwork:def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size):self.w1=np.random.rand(input_size,hidden_size)self.w2=np.random.rand(hidden_size,output_size)defsigmoid(self,x):return1/(1+np.exp(-x))defsigmoid...
BP算法代码实现 BP算法(Backpropagation Algorithm)是一种常用的神经网络训练算法,它主要用于监督式学习任务中的模型训练。 BP算法的核心思想是通过反向传播来更新神经网络的权重和偏差,以使得神经网络的输出逼近目标输出。在反向传播的过程中,通过求解梯度来更新每个连接权重和偏置的值,从而最小化损失函数。以下是BP算法...
在此代码中,我们首先初始化权重。然后,通过forward方法进行前向传播,使用 sigmoid 激活函数来计算每个层的输出。后续通过backward方法反向传播更新权重。 扩展讨论 BP算法的应用并不仅限于传统的神经网络架构,还可以扩展至深度学习中更复杂的网络结构,例如卷积神经网络和递归神经网络。在此过程中可能遇到梯度消失和爆炸等问...
本文仅仅是反向传播算法的实现,不涉及公式推导,如果对反向传播算法公式推导不熟悉,强烈建议查看另一篇文章神经网络之反向传播算法(BP)公式推导(超详细) 我们将实现一个4层的全连接网络,来完成二分类任务。网络输入节点数为2,隐藏 层的节点数设计为:25、50和25,输出层两个节点,分别表示属于类别1的概率和类别2的概...
y_data[:]= (y_data[:] - np.amin(y_data[:]))/(np.amax(y_data[:]) -np.amin(y_data[:]))#测试集读取及归一化xTestData = pd.read_excel(path, sheetname = 2) yTestData= pd.read_excel(path, sheetname = 3) xTest= np.array(xTestData).astype('float32') ...
BP码是格力中央空调系统内部的一种数字代码，它可以通过遥控器的按键组合来查询。比如您使用格力中央空调的时候，突然出现了一些故障，您可以通过按下遥控器上的某些按键，来获取空调系统的BP码。这样，维修人员可以根据BP码来快速定位故障原因，并进行修复。不同的BP码代表着不同的故障类型。比如，BP-00...
如下程序为经典BP算法,BP算法的主要工作为: 根据输入结合权重计算隐藏层输入值 ,并对隐藏层输入值使用激活函数处理,压缩输入值,然后使用同样的方式计算输出层的值。 根据输出层的值计算误差,并进行误差的反向传播,根据梯度下降法获取误差值最小时的权重变化,更新权重,不断训练,权重不断优化,最终达到良好的训练效果。