进军多层-BP神经网络介绍(代码实践1)

Qin_bf 2023-01-12 23:13:19

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进军多层-BP神经网络介绍(代码实践1)通过代码来简单演示BP神经网络的工作流程。
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神经网络学习之----进军多层-BP神经网络
　　1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，解决了多层神经网络的学习问题，极大促进了神经网络的发展。 　　BP神经网络也是整个人工神经网络体系中的精华，广泛应用于分类识别，逼近，回归，压缩等领域。在实际应用中，大约80%的神经网络模型采取了BP网络或BP网络的变化形式。 　　BP神经网络灵感的来源就是我之前提到的delta学习规则和梯度下降法。 多层网络 　...
bp神经网络异或问题c语言,神经网络学习之----进军多层-BP神经网络-解决异或问题（代码实现）...
思路：首先有三个输入X0, X1, X2神经元，隐层有四个神经元Y0, Y1, Y2, Y3。最后是一个输出Output。其中:X0与Y0, Y1, Y2, Y3的权值分别用V00， V01， V02， V03表示X1与Y0, Y1, Y2, Y3的权值分别用V10， V11， V12， V13表示X2与Y0, Y1, Y2, Y3的权值分别用V20， V21， V22， V23表示Y0与Outp...
神经网络学习之----进军多层-BP神经网络-解决异或问题（代码实现）
思路： 　　首先有三个输入X0, X1, X2神经元，隐层有四个神经元Y0, Y1, Y2, Y3。最后是一个输出Output。其中: 　　　　X0与Y0, Y1, Y2, Y3的权值分别用V00， V01， V02， V03表示 　　　　X1与Y0, Y1, Y2, Y3的权值分别用V10， V11， V12， V13表示 　　　　X2与Y0, Y1, Y2, Y3的权值分别用V20， ...
神经网络学习之----进军多层-BP神经网络-数字识别（代码实现）
思路: 　　使用sklearn中的数字数据集，主要有0，1，2，3，4，5，6，7，8，9。我们需要编写一个BP网络模型对数字进行识别。 sklearn数据集： from sklearn import datasets from matplotlib import pyplot as plt #获取数据集 digits = datasets.load_digits() #...
学习笔记(01):5天搞定深度学习入门系列-进军多层-BP神经网络介绍(代码实践2)
我们这门课程是面向0基础学员，从上世纪60年代基础的的单层感知器开始学习，从基础的知识开始，进行体系化的学习。 课程会包含神经网络领域大多数重要分支，并通过这些分支延伸到如今热门的的深度置信网络DBN，卷积神经网络CNN，深度残差网络RES和长短时记忆网络LSTM。 帮助大家从人工智能神经网络的新手变成高手。...
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