BP网络(Back Propagation)是一种按误差逆 传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。# -*…
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...
通过train_test_split()方法按照80%训练集、20%测试集进行划分,关键代码如下: 6.构建BP神经网络分类模型 主要使Dense全连接层网络,用于目标分类。 6.1 模型构建 6.2 神经网络的结构信息 通过上图可以看到,神经网络总共有3层,输入层、一个隐藏层、输出层,其中训练的参数为721个。 6.3 神经网络的迭代信息 通过上图...
plot(error) title('BP网络分类误差','fontsize',12) xlabel('语音信号','fontsize',12) ylabel('分类误差','fontsize',12) %print -dtiff -r600 1-4 k=zeros(1,4); %找出判断错误的分类属于哪一类 for i=1:500 if error(i)~=0 [b,c]=max(output_test(:,i)); switch c case 1 k(1)...
主要是划分训练集和测试集,并进行BP分类模型训练和预测。 training = data[1:100] test = data[101:] nn.train(training, iterations=1000) nn.test(test) 完整源代码 from __future__ import division import math import random import pandas as pd import numpy as np""" 三层反向传播神经网络 """clas...
from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt import operator class BPNet(object): def __init__(self): # 网络参数 self.eb = 0.01 # 误差容限 self.eta = 0.1 # 学习率 self.mc = 0.3 # 动量因子 self.maxiter = 2000 # 最大迭代次数 self.errlist = [] # 误差列表 self.dataMat =...
译者说明:本神经网络在算法本质上是BP 神经网络,但是他与一般的BP网又存在不同点: 1. 一般教科书上的BP网都采用同一个激活函数,下文的代码中,隐藏层的激活函数为tanh ,输出层的激活函数为softmax.为什么采用softmax 作为输出层的激活函数,我会在下文中进行说明。
BP(Back Propagation)神经网络是一种基于误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。它主要用于分类、预测等任务,通过学习输入到输出之间的映射关系来实现。以下是一个关于如何使用Python实现BP神经网络分类算法的详细解答,包括原理、代码实现及评估。 一、BP神经网络基本原理 BP神经网络通过以...