BP(Back Propagation)算法是一种常用的神经网络训练算法,主要用于识别分类和预测。常用于图像识别、语音识别、文本分类等场景。它的原理是通过对误差进行反向传播来更新网络的参数,使得模型的误差最小。BP算法最早于1986年由Rumelhart等人提出。BP算法适用于处理非线性问题,并且不需要对数据进行预处理。
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传统线性回归模型可通过最小平方方法获取知识并在回归系数存储知识。在此意义下,其为神经网络。实际上,您可以证明线性回归为特定神经网络的特殊个案。但是,线性回归具有严格模型结构和在学习数据之前施加的一组假设。
以苏州商品房房价为研究对象,帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型,利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化。
BP神经网络是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈神经网络,其最核心的特点就是:信号是前向传播,而误差是反向传播。前向传播过程中,输入信号经由输入层、隐藏层逐层处理,到输出层时,如果结果未到达期望要求,则进入反向传播过程,将误差信号原路返回,修改各层权重。
在这个例子中,我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比,这个人由13个物理属性描述。
自 2000 年 1 月以来的股票价格数据。我们使用的是 Microsoft 股票。
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法,帮助客户对高校教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
不好意思拖了这么久才整理,弄完考试的事情就在研究老师给安排的新任务,一时间还有点摸不到头脑,就直接把百度网盘链接放在视频下面了但是最近才发现那个链接发出来了看不到,所以现在有时间了就来重新整理一下!
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导入 pandas 库,用于对数据进行处理; 导入 apyori 库,用于进行关联规则挖掘。
这些数据是根据国家和地区报告新病例的数据,但我们只想预测国家的新病例,因此我们使用 groupby 根据国家对它们进行分组
作者 | EdvardHua 最近这段时间系统性的学习了BP算法后写下了这篇学习笔记。 目录 什么是梯度下降和链式求导法则 神经网络的结构 BP算法中的执行流程(前向传递和逆向更新) 输出层和隐藏层权重以及偏置更新的推导 Python 实现源码解析 手写数字识别实例 训练神经网络中有哪些难点(TODO) 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
最近这段时间系统性的学习了BP算法后写下了这篇学习笔记,因为能力有限,若有明显错误,还请指出。 📷 目录 1、什么是梯度下降和链式求导法则 2、神经网络的结构 3、BP算法中的执行流程(前向传递和逆向更新) 4、输出层和隐藏层权重以及偏置更新的推导 5、Python 实现源码解析 6、手写数字识别实例 7、训练神经网络中有哪些难点(TODO) 梯度下降和链式求导法则 假设
神经网络是机器学习中一种常见的数学模型,通过构建类似于大脑神经突触联接的结构,来进行信息处理。在应用神经网络的过程中,处理信息的单元一般分为三类:输入单元、输出单元和隐含单元。 顾名思义:输入单元接受外部给的信号与数据;输出单元实现系统处理结果的输出;隐含单元处在输入和输出单元之间,从网络系统外部是无法观测到隐含单元的结构的。除了上述三个处理信息的单元之外,神经元间的连接强度大小由权值等参数来决定。
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本示例说明如何使用长短期记忆(LSTM)网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告,包括一些图形和统计输出。
看到有人整理了BP神经网络matlab代码实现 特此放上链接:BP神经网络matlab代码实现步骤 另外为了对数据进行尝试,看了下《MATLAB神经网络43个案例分析》的案例,懵懵懂懂,先将第二章非线性函数拟合的代码放置如下:
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家,一半的死亡是由于心血管疾病
如今DT(数据技术)时代,数据变得越来越重要,其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。
如上图所示,我先对将地面划分为n个小区域,用发声装置分别在每一个小区域的中心点坐标处发声一次,每发声一次,就用四个麦克风记录下时间差,,只需要三个时间差即可,分别为
目录 一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3、均值归一化 4、最终运行结果 5、使用scikit-learn库中的线性模型实现 二、逻辑回归 1、代价函数 2、梯度 3、正则化 4、S型函数(即) 5、映射为多项式 6、使用的优化方法 7、运行结果 8、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll 1、随机显示100个数字 2、OneVsAll 3、手写数字识别 4、预测 5、运行结果 6、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 三、BP
X矩阵为:X=[[1,1,0,0,0,0,0],[0,1,1,0,1,1,1],[0,0,1,1,1,1,1],[1,0,1,1,0,1,0],[1,0,0,1,1,1,1],[1,1,0,1,1,1,1],[0,0,1,1,1,0,0],[1,1,1,1,1,1,1],[1,0,1,1,1,1,1]] Y标签特征为Y=[1,0,1,0,1,0,1,0,1]
小编邀请您,先思考: 1 您使用Python做过什么? 2 如何用Python实现决策树系列算法? 人生苦短,就用 Python。 在 Kaggle 最新发布的全球数据科学/机器学习现状报告中,来自
预测编码网络是受神经科学启发的模型,根源于贝叶斯统计和神经科学。然而,训练这样的模型通常效率低下且不稳定。在这项工作中,我们展示了通过简单地改变突触权重更新规则的时间调度,可以得到一个比原始算法更高效稳定且具有收敛性理论保证的算法。我们提出的算法被称为增量预测编码(iPC),与原始算法相比,在生物学上更加合理,因为它是完全自动的。在一系列广泛的实验中,我们展示了在大量图像分类基准测试以及条件和掩码语言模型的训练方面,iPC在测试准确性、效率和收敛性方面始终优于原始表述,针对大量超参数集。
Sequential regulatory activity prediction across chromosomes with convolutional neural networks 基于卷积神经网络的染色体序列调控活动预测
作者 | Lawlite 人生苦短,就用 Python。 在 Kaggle 最新发布的全球数据科学/机器学习现状报告中,来自 50 多个国家的 16000 多位从业者纷纷向新手们推荐 Python 语言,用以学习机器学习。 那么,用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢?营长刚好在 GitHub 上发现了东南大学研究生“Lawlite”的一个项目——机器学习算法的Python实现,下面从线性回归到反向传播算法、从SVM到K-means聚类算法,咱们一一来分析其中的Python代码。 目录
BP神经网络属于人工智能范畴,在我看来它更多的是一个用于预测的工具,尽管它的用处还不仅于此。在数学建模上,很多时候,题目提供了很多历史数据,我经常用这些历史数据,用BP神经网络训练它,利用训练好的BP神经网络,来预测接下来的未知的值。
前两天我们介绍了自上而下的注意力模型通用人工智能技术之'注意力':Top-down Neural Attention ppt论文翻译及代码,今天来看一下demo和代码 下图是Top-down Neur
LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN),它通过循环时间步长和更新网络状态来处理输入数据。网络状态包含在所有先前时间步长中记住的信息。您可以使用 LSTM 网络使用先前的时间步长作为输入来预测时间序列或序列的后续值。要训练 LSTM 网络进行时间序列预测,请训练具有序列输出的回归 LSTM 网络,其中响应(目标)是训练序列,其值偏移了一个时间步长。换句话说,在输入序列的每个时间步,LSTM 网络学习预测下一个时间步的值。
我们被客户要求撰写关于气象集成预报技术的研究报告,包括一些图形和统计输出。 随着天气预报技术的发展,数值预报产品日益丰富,预报方法多种多样 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。
随着天气预报技术的发展,数值预报产品日益丰富,预报方法多种多样。我们被客户要求撰写关于气象集成预报技术的研究报告,包括一些图形和统计输出。在实际应用中,对每个具体的问题,各种预报方法得出的结果通常是不一致的,因而不知道如何将它们统一起来。因此需要采用一种较好的处理方法,把不同预报方法对同一要素的多种预报结果综合在一起,从而得出一个优于单一预报方法的预报结论,这就是预报方法的集成问题。
用于R语言的多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)进行时间序列预测。请注意,由于神经网络无法利用GPU处理,因此大型网络的训练速度往往很慢(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
在本文中,在数据科学学习之旅中,我经常处理日常工作中的时间序列数据集,并据此做出预测
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)
项目背景:银行的主要盈利业务靠的是贷款,这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户(存款人)。银行拥有不断增长的客户
贝叶斯推荐你关注思影科技 来自美国匹兹堡大学精神病与心理学部的J.Richard Jennings等人在Hypertension杂志上发文指出,基于ASL成像的局部脑血流量指标,结合工作记忆量表分析,可以预测被试在2年内的血压变化。 随年龄增长,高血压和认知衰退往往共同出现,高血压可能会严重影响大脑并可能会导致中风。对动物实验的研究表明多种神经因子参与了高血压的形成,而对人类的研究发现在平均年龄50岁时,血压(BP)与脑容量,脑血流量(CBF)和白质完整性强相关,因此利用这类相关可以将一些大脑参数作为B
众自20世纪80年代至今,随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO,我国的对外贸易实现了跨越式的发展,中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国,中国经济对世界经济做出了重大贡献(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
人工神经网络模型种类很多,其中根据网络内数据流向进行分类可以分为前馈网络、反馈网络和自组织网络。
我国水资源目前面临着总量匮乏和分布不均的问题,这些都给城市水务部门的工作带来不小的挑战。随着人工智能技术的发展和计算机运算能力的增强,各个城市的水务部门纷纷展开智慧供水项目的研究,其中的核心内容就是对居民用水量的准确预测。
paper:INCREMENTAL PREDICTIVE CODING: A PARALLEL AND FULLY AUTOMATIC LEARNING ALGORITHM
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
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
关于在内网管理软件里用BP神经网络算法来搞预测和管理,你可以把它想象成是探险,得跨过不少的障碍。但不要紧,因为每个软件和场景都有独特之处,所以需要根据具体情况来调整和优化。接下来我会详细地聊一聊,在内网管理软件中引入BP神经网络算法来进行预测和管理所需要考虑的一些步骤:
卵巢癌(OC)是所有妇科肿瘤中导致死亡的主要原因。N6-甲基腺苷(m6A)相关调控因子在包括OC在内的多种肿瘤中发挥重要作用。然而,m6A RNA甲基化调控因子的表达及其与预后的相关性仍在很大程度上尚不清楚。
最近这段时间系统性的学习了 BP 算法后写下了这篇学习笔记,因为能力有限,若有明显错误,还请指正。 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(w) 最小,w的值需要减小。而初始位置的切线的斜率a > 0(也即该位置对应的导数大于0),w = w – a 就能够让 w 的值减小
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