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BP学习算法下载
weixin_39820535
2019-09-18 10:30:16
简单的BP学习算法的MATLAB例程供大家学习
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人工神经网络
算法
C++实现代码
遗传
算法
和
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C++实现代码是通过c++来 完成两个
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,里面有详细的注释说明,希望对你有用
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神经网络权值的程序
用粒子群
算法
(PSO)优化
BP
神经网络权值的MATLAB程序,内附有详细的注释,大家可是
下载
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一下。
深度
学习
之
BP
算法
作为深度
学习
领域的破冰之作,
BP
神经网络重新燃起了人们对深度
学习
的热情.它解决了DNN中的隐层传递中的权重值的计算问题.那么,
BP
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思想是什么?它又是如何实现的呢?这就是本节的研究内容. 一.
BP
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的提出及其
算法
思想 神经网络主要是由三个部分组成的,分别是:1) 网络架构 2) 激活函数 3) 找出最优权重值的参数
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算法
.
BP
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就是目前使用较为广泛的一种参数
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算...
深度
学习
---
BP
算法
详解(流程图、
BP
主要功能、
BP
算法
的局限性)
上一节我们详细推倒了
BP
算法
的来龙去脉,请把原理一定要搞懂,不懂的请好好理解
BP
算法
详解,我们下面就直接把上一节推导出的权值调整公式拿过来,然后给出程序流程图,该流程图是严格按照上一节的权值更新过程写出的,因此称为标准的
BP
算法
,标准的
BP
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中,每输入一个样本,都要回传误差并调整权值,这种对每个样本轮回训练权值的调整方法称为单样本训练,下面先给出权值调整公式,然后给出流程图: 程序流程图 ...
深度
学习
——
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学习
一、什么是
BP
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BP
算法
是建立在
BP
神经网络(多层前馈网络)上的一种
算法
,它根据神经网络的路径进行一层一层的运算,这个运算包括信号的正向传播和误差的反向传播两部分。 二、
BP
算法
重要组成部分
BP
神经网络包含层与节点,每相邻两层实现全连接。而
BP
算法
包含输入值、输出值、预期值、权值、偏倚(充当阈值)。
算法
通过多次调整权值(神经元节点权系数)来实现在多组输入值情况下,输出值与预期值的逐渐拟合(即使两者间误差函数减小)。 误差函数 三、
BP
算法
主要步骤 权系数修正公式如下: (1)输出层(Tk为输出
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