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    bp神经网络及matlab实现_bp神经网络应用实例Matlab

    BP(Back-propagation,反向传播)神经网络是最传统的神经网络。当下的各种神经网络的模型都可以看做是BP神经网络的变种(虽然变动很大…)。 这东西是干什么用的呢? 我们在现实中要处理的一切问题映射到数学上只分为两类,可归纳的问题与不可归纳的问题。首先什么是不可归纳的问题,举个例子,你不能用一套完美的数学公式去表达所有的质数 , 因为目前的研究表明,还没有什么方法是能够表达质数的,也就是说,质数的出现,本身不具备严格的数学规律,所以无法归纳。 但是我们人眼看到猫猫狗狗的图片就很容易分辨哪个是猫,哪个是狗。这说明在猫和狗之间,确实存在着不同,虽然你很难说清楚它们的不同到底是什么,但是可以知道,这背后是可以通过一套数学表达来完成的,只是很复杂而已。 大部分AI技术的目的就是通过拟合这个复杂的数学表达,建立一个解决客观问题的数学函数。BP神经网络的作用也是如此。 BP神经网络这个名字由两部分组成,BP(反向传播)和神经网络。神经网络是说这种算法是模拟大脑神经元的工作机理,并有多层神经元构成的网络。 而这个名字的精髓在BP上,即反向传播。反向传播是什么意思呢。这里举个例子来说明。 比如你的朋友买了一双鞋,让你猜价格。 你第一次猜99块钱,他说猜低了。 你第二次猜101块钱,他说猜高了。 你第三次猜100块钱,他说猜对了。 你猜价格的这个过程是利用随机的数据给出一个预测值,这是一个正向传播。 而你的朋友将你的预测值与真实值进行对比,然后给出一个评价,这个过程是一个反向传播。 神经网络也是类似的过程,通过对网络的超参数进行随机配置,得到一个预测值。这是一个正向传播的过程。而后计算出预测值与真实值的差距,根据这个差距相应的调整参数,这是一个反向传播的过程。通过多次迭代,循环往复,我们就能计算出一组合适的参数,得到的网络模型就能拟合一个我们未知的复杂函数。 我们来看这个BP神经网络的示意图

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    如何用70行代码实现深度学习(Java,极易移植)

    作者的话:这篇文章重点是讲清楚多层神经网络的计算过程和程序实现。 复杂海量数据的分布式计算,多层的训练的梯度衰减等问题,可以从本文基础上去进一步改进优化。层数多时,也有很多用ReLU代替Sigmoid函数,来改善前面隐含层的学习变化越来越弱的问题。 对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题,会不会写是技术问题,就像军人不关心打不打的问题,而要关心如何打赢的问题。 程序

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    如何利用matlab做BP神经网络分析(利用matlab神经网络工具箱)[通俗易懂]

    最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数,在网上搜索了一下,发现了很多模型来预测,比如利用回归模型、时间序列模型,GM(1,1)模型,可是自己在结合实际的工作内容,发现这几种模型预测的精度不是很高,于是再在网上进行搜索,发现神经网络模型可以来预测,并且有很多是结合时间序列或者SVM(支持向量机)等组合模型来进行预测,本文结合实际数据,选取了常用的BP神经网络算法,其算法原理,因网上一大堆,所以在此不必一一展示,并参考了bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码这篇博文,运用matlab 2016a,给出了下面的代码,并最终进行了预测

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