代码实现 下面是使用Python编写的BP神经网络的示例代码: importnumpyasnpclassNeuralNetwork:def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size):self.input_size=input_size self.hidden_size=hidden_size self.output_size=output_size self.weights1=np.random.randn(self.input_size,self.hidden_size)self....
接下来,我们可以构建一个简单的BP神经网络模型,包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。我们可以使用numpy库来实现矩阵运算,方便计算网络中的权重和偏置。 classNeuralNetwork:def__init__(self):self.input_size=2self.hidden_size=4self.output_size=1self.learning_rate=0.1# 初始化权重self.W1=np.random....
需要注意的是,生成的CSV文件共有15列,前12列为坐标对应的半径值,最后三列组合起来表示分类(label): circles_data.csv文件 (1,0,0)表示类型为“0”的圆,(0,1,0)表示类型为“1”的圆,(0,0,1)表示类型为“2”的圆,这样做的目的是为了下一步使用神经网络时处理起来方便。 5.构建BP神经网络 上一步处理...
第一步:importtensorflow as tf:导入模块 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 第四步:model.compile():配置训练方法 第五步:model.fit():执行训练过程 第六步:model.summary():打印网络结构 实现代码 importtensorflowastffromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimpo...
BP神经网络在python上的非线性分类实现 我们知道BP神经网络算法又称为误差方向传播算法。它由一个输入层、至少一个隐含层、一个输出层组成。解决了线性不可分的情况的,BP神经网络算法的基本思想是:学习过程由信号的正向传播与误差反向传播两个过程组成的。正向传播时输入样本从输入层传入,经过隐含层处理后,再传向...
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...
简介:Python 实现BP 神经网络分类算法,根据鸢尾花的 4 个特征,实现 3 种鸢尾花的分类 iris_data_classification_bpnn_V1.py 需使用 bpnn_V1 数据集 文件夹中的数据 iris_data_classification_bpnn_V2.py 需使用 bpnn_V2 数据集 文件夹中的数据
BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的神经网络模型之一。 BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力,解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR,XOR)和一些其他问题。从结构上讲...
IDE:jupyter 数据集请查看:鸢尾花数据集 测试效果预览 成功率96.7% 代码已上传到码云 分类:Python,人工智障和机器不学习 好文要顶关注我收藏该文微信分享 MARK+ 粉丝-24关注 -8 +加关注 0 0 升级成为会员 «python numpy 数组拼接 »Ubuntu解压