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入层(input)、隐藏层(hidden layer)和输出层(output layer),每层包含多个神经元。 2)BP神经网络示例图 上图就是一个简单...
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: 3.准备数据 目的:生成 3 类圆在第一象限内的坐标(圆心都是原点) 第1 类:半径范围为 1~10,分类标识为‘0’ 第2 类:半径范围为 10~20,分类标识为‘1’ 第3 ...
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 importten...
与线性分类器一样,BP神经网络也是以sigmoid函数作为传递函数。但是,对于像下图这样的数据分布来说,显然,应用线性分类器来进行分类是不行的,因为它的分布是非线性的。下面,我们采用BP神经网络对该数据进行分类。 应该BP神经网络分类的结果如图。我们可以看出,当增加隐含层数目为1层时,其分类的结果并不准确,当增加到4...
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 …
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 1.3结果 2.1 sklearn中的数据集 2.2 读取结果
1. python+opencv读取视频,调用摄像头(53369) 2. 向git添加和提交文件(31647) 3. 校园邮箱注册jetbrains全家桶遇到的问题(19384) 4. pycharm同级目录导入问题(7906) 5. python构建bp神经网络_鸢尾花分类(一个隐藏层)__1.数据集(7379) 6. Git初始化及配置(6806) 7. win10子系统 (linux for wind...
BP神经网络实现对民歌、古筝、摇滚和流行四类音乐的分类_bp算法歌曲分类,python实现选取民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用bp神经网络实现对这四类音-机器学习文档类资源De**冷清 上传415.55 KB 文件格式 pptx BP神经网络实现对民歌、古筝、摇滚和流行四类音乐的分类 ...
本文介绍了利用BP神经网络实现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。 代码及CSV文件可从GitHub上获取:点这里 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) ...
经典的BP神经网络通常由三层组成: 输入层, 隐含层与输出层.通常输入层神经元的个数与特征数相关,输出层的个数与类别数相同, 隐含层的层数与神经元数均可以自定义. 每个神经元代表对数据的一次处理: python实现BP神经网络代码: #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- ...