BP算法异或运算的实现下载

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BP算法测试-自己写的异或运算

BP算法敲出来了,做些测试,看看性能。   训练样本: 0 0 0  0 1 1  1 0 1  1 1 0   参数设置:  float step=0.6;//学习率  int StusyTime=1000;//学习次数 输出: 训练过程结束,误差为5...

Python使用BP实现异或问题

基于Python的BP算法实现异或问题,只需安装numpy包即可,数据在代码中,无需下载其他数据,本人亲测可以执行。该代码使用Eclipse软件编写,解压后只需导入该项目即可。

BP异或实例)

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神经网络实现异或功能

实现功能:使用BP神经网络实现异或功能 神经网络搭建的思想 一个神经网络的搭建,需要满足三个条件。 输入和输出 权重(w)和阈值(b) 多层感知器的结构 也就是说,需要事先画出上面出现的那张图。 其中,...

【神经网络】BP算法解决XOR异或问题MATLAB版

%用神经网络解决异或问题 clear clc close ms=4;%设置4个样本 a=[0 0;0 1;1 0;1 1];%设置输入向量 y=[0,1,1,0];%设置输出向量 n=2;%输入量的个数 m=3;%隐层量的个数 k=1;%输出层的个数 w=rand(n,m);%为...

BP算法解决XOR异或问题MATLAB版

%用神经网络解决异或问题 clear clc close ms=4;%设置4个样本 a=[0 0;0 1;1 0;1 1];%设置输入向量 y=[0,1,1,0];%设置输出向量 n=2;%输入量的个数 m=3;%隐层量的个数 k=1;%输出层的个数 w=rand(n,m);%为输入层到隐...

BP神经网络解决XOR异或运算python示例

代码来自: # Back-Propagation Neural Networks # # Written in Python. See http://www.python.org/ # Placed in the public domain. # Neil Schemenauer import math import random ...random.seed(0

跪求大神帮我检查一下BP算法计算异或问题程序的错误

感觉是权值更新部分出错了 运行出来都是0.5左右 不知道为啥 ``` import math ... f = [[sigmoid(x[i][j])*(1-sigmoid(x[i][j])) for j in range(len(x[i]))] for i in range(len(x))] ...

C++实现BP算法_单隐层_异或(可模拟各种函数并验证)_智能计算作业2.1

#include #include using namespace std; #define innode 2 //输入结点数 #define hidenode 3//隐含结点数 #define outnode 1 //输出结点数 #define trainsample 4//BP训练样本数 class BpNet { public:

ML之NN:利用神经网络的BP算法解决XOR类(异或非)问题(BP solve XOR Problem)

ML之NN:利用神经网络的BP算法解决XOR类(异或非)问题(BP solve XOR Problem) 目录 输出结果 实现代码 输出结果 实现代码 #BP solve XOR Problem import numpy as np X = np.array ([[1, 0, ...

一文详解神经网络 BP 算法原理及 Python 实现

什么是梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数 J(w),如下图所示。 梯度下降示意图 现在,我们要求当 w 等于什么的时候,J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边,也就意味着如果想要使 J...

神经网络例程-编一个(2-2-1)神经网络实现异或逻辑运算

上文的结果表明:不具有隐含层的神经网络并不能对异或的样本进行正确分类。因此需要增加隐含层。 本例程需要在同一个文件夹中新建两个文件。 1、neuralnetwork.py # import the necessary packages import numpy...

异或实现两个数的交换到RAID技术的数据恢复

里面提到文艺程序员采用两数异或的方法处理交换,自己在处理这个问题没想到。于是乎,抱着学习的心态,查找了一点详细的资料以解心头之惑。而且,顺藤摸瓜地无意间看见了RAID技术中数据恢复的异曲同工的处理方法。...

关于BP算法的一点理解

关于BP算法的一点理解 由于最近在撸毕设初次接触机器学习的神经网络部分今天学习了前馈神经网络的部分,仅供自身学习总结用,有不足之处还望指教。 前馈神经网络是一种最简单的神经网络,各神经元分层排列。每个...

BP(Back propagation)神经网络

(1)BP(反向传播(Back Propagation))神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是目前应用最广泛的神经网络之一。 (2)该网络的主要特点是信号的正向传播,误差反向传播 (3)BP...

ANN神经网络——实现异或XOR (Python实现)

据说在人工神经网络(artificial neural network, ANN)发展初期,由于无法实现对多层神经网络(包括异或逻辑)的训练而造成了一场ANN危机,到最后BP算法的出现,才让训练带有隐藏层的多层神经网络成为可...

第一次尝试Crack(逆向异或算法)

用peid查壳,无壳,运行,收集足够信息用OD载入,通过bp GetDlgItemTextA下断点,断点在USER32领空下, 从堆栈区Follow in Disassembler找到 call 调用函数地址为[004010B0],果断F7跟进004010B0 |. E8 14000000 ...

BP神经网络(二)——异或实现

神经网络算法是如何提取到更多有用的信息,一步步理解并实现全连接神经网络——异或实现

BP神经网络算法实现——异或问题

import numpy as np import random #输入数据分别:偏置值,x1,x2 X = np.array([[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]]) #标签,期望值 Y = np.array([[0,1,1,0]]) ...#权值初始化,取值范围-1到1 V = np.rand...

神经网络例程-使用(3-1)结构的神经网络实现与、或、异或三种逻辑运算

以下代码来自Deep Learning for Computer Vision with Python第十章。 本例程需要在同一文件内新建四个文件。分别是1、perceptron.py;2、perceptron_or.py;3、perceptron_and.py;4、perceptron_xor.py。...

BP神经网络-XOR运算

import numpy as np x = np.array([[1,0,0], [1,0,1], [1,1,0], [1,1,1]]) y = np.array([[0,1,1,0]]) v = np.random.random((3,4))*2-1 w = np.random.random((4,1))*2-1 pr

深度学习之神经网络概述、BP算法

深度学习可以用无监督或半监督的特征学习和分层特征提取算法来高效地替代手工获取特征,通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。   一、神经元 人的大脑是由大约个...

BP单隐层神经网络 代码实现 以及 详细步骤

BP神经网络的详细步骤以及代码

机器学习系列之BP算法实现神经网络

误差逆传播(error Back Propagation,BP )算法 三. python代码实现 四. 参考   一. 神经网络简介 神经网络式由具有适应性的简单单元组成的广泛并行交互的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界...

【机器学习】神经网络实现异或(XOR)

在吴恩达老师讲的【机器学习】课程中,最开始介绍神经网络的应用时就介绍了含有一个隐藏层的神经网络可以解决异或问题,而这是单层神经网络(也叫感知机)做不到了,当时就觉得非常神奇,之后就一直打算自己实现一下...

机器学习之异或模拟(XOR)

现在我们来尝试让神经网络学习异或的逻辑,也就是输入(0,1)和(1,0)时输出1,其他情况时输出0。这个神经网络有一个隐藏层和一个输出层,一共有三个神经元,每个神经元都是带有sigmoid的激活函数。 m1=ω1Tx+b1m_1 =...

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