BP算法异或运算的实现下载

nns xor.rar_XOR_XOR c++_bp xor

它展示了怎样用这个库所生成的三层BP网络来求解那个臭名昭著的XOR问题

GA-BP VS BP——两种模型的比较，附实验数据和代码

一句话总结GA-BP和BP的区别：“GA-BP中使用选择、交叉、变异的操作替代了BP中的反向传播过程。“ 在处理回归问题时GA-BP神经网络模型优于BP神经网络模型，主要表现在模型平均预期误差小、模型更早收敛上。由于初始参数、概率等因素的影响某些时候BP神经网络模型会取得更优秀的表现，例如文中GA-BP神经网络模型的准确率曲线波动较大，而BP神经网络模型的准确率曲线波动较小。 相较于BP模型，相同迭代次数下GA-BP模型会进行更多的运行，消耗更多的资源，在处理实际问题时，可适当取舍。

MATLAB实现GF(4)多进制LDPC的BP解码与调优实战

LDPC码凭借接近香农限的性能，在现代通信系统中广泛应用。传统的二进制LDPC基于LLR标量消息进行置信传播（BP）解码，而多进制LDPC将符号扩展到GF(q)域，消息从标量变为q维概率向量，校验节点需完成域上卷积运算，复杂度与实现思路均有本质区别。本文以GF(4)为最小实例，讲解多进制BP解码的代数基础、变量与校验节点更新公式，并给出完整的MATLAB实现代码，涵盖加法表/乘法表构建、三维数组消息存储、阻尼系数调整以及伴随式校验等关键环节。针对导航、短帧通信等场景，文章还提供了无噪声回环验证、FER曲线统

用matlab实现异或运算

在matlab下用BP算法实现异或运算,是自己编的，没有用matlab工具箱，在matlab7.0下可以运行。

BP算法异或运算的实现

可以在训练后得到稳定权值，进行异或运算，训练的次数在2000左右，用c语言实现。