大连海事大学 · 电航学社 · ICDC部本周为第四周培训。本节课主要介绍单层感知网络(MP模型),运用MP模型解决简单的线性回归与分类,体会解决机器学习问题的一般步骤,掌握基本原理和实际操作方法。本节课后半部分代码实践部分,时间有点赶,讲的不太细,下周实验课时讲代
main.cpp #include<iostream>#include<vector>#include"BPUtils.h"usingnamespacestd;/* run this program using the console pauser or add your own getch, system("pause") or input loop */vector<vector<double>>dataTest;vector<double>dataTestY;vector<vector<double>>trainDataX;vector<double>trainData...
BP(Back Propagation)即反向传播,指的是一种按照误差反向传播来训练神经网络的方法。而 BP 神经网络即为一种按照误差反向传播的方法训练的神经网络,是一种应用十分广泛的神经网络。 BP 神经网络主要可以解决以下两种问题: 分类问题:用给定的输入向量和标签训练网络,实现网络对输入向量的合理分类。 函数逼近问题:用给定...
BP神经网络是目前为止最为成功的神经网络算法之一,其学习方式采用标准梯度下降的误差逆传播(error BackPropagation)的方式,以下介绍的基本BP神经网络为3层前馈神经网络。 图4 BP神经网络模型 对于BP神经网络,我们需要使用训练数据集对其进行参数训练,然后使用测试机检验训练结果,如果训练效果达标,则可使用训练出的数据应用...
利用BP 神经网络实现螨虫分类 设定好学习样本个数,取样本个数的训练数据存储于文本文档中,在 C++ main 函数中设定学习效率和步长,读取训练输入和对应的输出进行训练,通过训练得到对应的权值,然后进行数据测试。 一、设计功能: 本课程设计由 3 个主要功能实现,它们分别为初始化数据,训练和测试螨虫分类是否准确。
BP神经网络初始化主要是对学习率,初始权重,动量系数等参数的设置。 前向计算 按照公式一层一层的计算隐层神经元和输出层神经元的输入和输出。这里采用S函数1/(1+Math.exp(-z))将每个节点的值统一到0-1之间,再逐层向前计算直到输出层。 反向传播
{1,0}}; BPNet BP; InitBpNet(BP); //初始化BP网络结构 TrainBpNet(BP, x, y); //训练BP神经网络 UseBpNet(BP); //测试BP神经网络 return 1; } //使用BP网络 int UseBpNet(BPNet *BP) { double Input[N_In]; double Out1[50]; double Out2[N_Out]; //Out1为中间层输出,Out2为...
人工智能现在还是十分火热。说到人工智能,那就必须提到AlphaGo的事情。这样就可以引出神经网络了。BP神经网络是最简单的也是最早的人工神经网络,这是最基本的网络,以后所有的网络都是以此改进而来。当然学习神经网络要从学习BP的原理学起。 正好有个课程报告,让实现BP人工神经网络。大部分同学们都是使用的Python。但是不...
BP神经网络C语言实现 #include"iostream.h" #include"iomanip.h" #include"stdlib.h" #include"math.h" #include"stdio.h" #include"time.h" #include"fstream.h" #defineN11//学习样本个数 #defineIN5//输入层神经元数目 #defineHN8//隐层神经元数目 #defineHC3//隐层层数 #defineON3//输出层神经元...
由BP神经网络的基本模型知道,反馈学习机制包括两大部分,一是BP神经网络产生预测的结果,二是通过预测的结果和样本的准确结果进行比对,然后对神经元进行误差量的修正。因此,我们用两个函数来表示这样的两个过程,训练过程中还对平均误差 e 进行监控,如果达到了设定的精度即可完成训练。由于不一定能够到达预期设定的精度...