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...
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...
python实现BP神经网络进行预测和误差分析(附源代码) 反向传播算法也称为BP神经网络,是一种带有反馈的神经网络反向学习方法,它可以对神经网络的各层上的各个神经元的各个神经元之间的连接权重进行不断迭代修改,使神经网络将输入数据转换成期望的输出数据 BP神经网络的学习过程由正向传播和反向传播两部分组成,正向传播完成...
第四周:BP神经网络初步(MP模型理论及python代码实现) - 大连海事大学 · 电航学社 · ICDC部 · 2021-2022学年大二培训Coder_AN 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多2547 5 2:33:25 App 第五周:多层感知机实验(线性回归复习+基于MLP实现MNIS手写体数字识别) - 大连海事大学 · 电航学社 ·...
主要介绍了python实现BP神经网络回归预测模型,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 上传者:qq_40957277时间:2021-08-17 BP神经网络预测(python) 具体详见博客:https://blog.csdn.net/qq_45077760/article/details/124508235?spm=1001.2...
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...
三层BP神经⽹络Python代码实现 数据集使⽤iris数据集 开发时间: # 2021/11/5 15:07 import numpy as np import math import random import string import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import p
基于BP神经网络的负荷预测研究 一、引言 负荷预测是电力系统规划和运行中的关键环节,它对于保障电力供应的稳定性、经济性和可靠性具有重要意义。BP(Back Propagation)神经网络作为一种经典的人工神经网络模型,以其强大的非线性映射能力和自学习能力,在负荷预测领域得到了广泛应用。本文旨在探讨基于BP神经网络的负荷预测方法...
（2）部分python代码 from FunInfo import Get_Functions_details from WOA import WOA from GWO import ...