神金网络，对于temprtrom算法下载

weixin_39820535 2020-06-22 03:30:20

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遗传算法优化BP神经网络分为BP神经网络结构确定、遗传算法优化和 BP神经网络预测3个部分。其中,BP神经网络结构确定部分根据拟合函数输入输出参数个数确定 BP神经网络结构,这样就可以确定遗传算法的优化参数个数，进而确定遗传算法个体的编码长度。因为遗传算法优化的参数是 BP神经网络的初始权值和阈值,只要网络的结构已知，权值和阈值的个数就已知了。种群中的每个个体都包含了一个网络所有权值和阈值,个体通过

神经网络之BP算法(图说神经网络+BP算法理论推导+例子运用+代码) 最近在学习《Deep Learning》这本书，书中在前馈神经网络、全连接神经网络以及卷积神经网络等内容中，都有提到反向传播算法，这一算法可以说是神经网络中求解参数比较核心的部分了。为了更好地理解神经网络工作的原理，认识反向传播在神经网络中的运算机制，在综合《Deep Learning》书中的有关部分并且学习了b站讲解神经网络的相关视频及一些有关于BP算法的博客文章之后，笔者将自己的理解写下来，希望能为初学者理解反向传播算法起到一定的帮助

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BP网络是前向网络的核心部分，是神经网络中的最精华、最完美的部分，由于其简单的结构，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP神经网络获得了非常广泛的应用，但是也存在着一些缺陷，例如学习收敛速度太慢、不能保证收敛到全局最小点、网络结构不易确定。另外，网络结构、初始连接权值和阈值的选择对网络训练的影响很大，但是又无法准确获得，针对这些特点可以采用遗传算法对神经网络进行优化。案例问题描述这里以某型拖拉机的齿轮箱为工程背景，介绍使用基于遗传算法的BP神经网络进行齿轮箱故障的诊...

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