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....
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...
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...
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...
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) ...
1. python+opencv读取视频,调用摄像头(3) 2. HTML文件通过jQuery引入其他HTML文件报错has been blocked by CORS policy(1) 3. ubuntu18.4 中 mysql5.7 全完卸载与安装(1) 4. Android studio 3.1.2报错,no target device found(1) 5. python构建bp神经网络_鸢尾花分类(一个隐藏层)__1.数据集(1) ...
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 ...
bp神经网络实现鸢尾花识别系统Python svm鸢尾花分类 文章目录 前言 一、完整源码分步实现 1.引入库 2.读入数据 3.编码数据 4.数据分割 5.数据SVM分类器构建 6.计算模型的准确率/精度 7.计算决策函数的结构值以及预测值 8.画图 总结 前言 【ML-SVM案例学习】会有十种SVM案例,供大家用来学习。本章实现SVM鸢尾...