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c语言的bp神经网络

C语言是一门通用计算机编程语言,广泛应用于底层开发。C语言的设计目标是提供一种能以简易的方式编译、处理低级存储器、产生少量的机器码以及不需要任何运行环境支持便能运行的编程语言。尽管C语言提供了许多低级处理的功能,但仍然保持着良好跨平台的特性,以一个标准规格写出的C语言程序可在许多电脑平台上进行编译,甚至包含一些嵌入式处理器(单片机或称MCU)以及超级电脑等作业平台。二十世纪八十年代,为了避免各开发厂商用的C语言语法产生差异,由美国国家标准局为C语言制定了一套完整的美国国家标准语法,称为ANSIC,作为C语言最初的标准。[1]目前2011年12月8日,国际标准化组织(ISO)和国际电工委员会(IEC)发布的C16标准是C语言的第三个官方标准,也是C语言的最新标准,该标准更好的支持了汉字函数名和汉字标识符,一定程度上实现了汉字编程。C语言是一门面向过程的计算机编程语言,与C++,Java等面向对象的编程语言有所不同。其编译器主要有Clang、GCC、WIN-TC、SUBLIME、MSVC、TurboC等。

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  • 简单易学的机器学习算法——神经网络之BP神经网络

    一、BP神经网络的概念    BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的。具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经网络模型:?(三层BP神经网络模型)BP神经网络的过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后到达输出层;第二阶段是误差的反向传播,从输出层到隐含层,最后到输入层,依次调节隐含层到输出层的权重和偏置二、BP神经网络的流程    在知道了BP神经网络的特点后,我们需要依据信号的前向传播和误差的反向传播来构建整个网络。1、网络的初始化    假设输入层的节点个数为?,隐含层的节点个数为?三、实验的仿真    在本试验中,我们利用BP神经网络处理一个四分类问题,最终的分类结果为:?k(4)=k(4)+1; end endend %找出每类的个体和kk=zeros(1,4);for i=1:400 =max(testOutput(i,:)); switch c case 1 kk(
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    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链式求导的例子神经网络的结构神经网络由三部分组成,分别是最左边的输入层,隐藏层(实际应用中远远不止一层)和最右边的输出层。BP算法执行的流程在手工设定了神经网络的层数,每层的神经元的个数,学习率 η(下面会提到)后,BP 算法会先随机初始化每条连接线权重和偏置,然后对于训练集中的每个输入 x 和输出 y,BP 算法都会先执行前向传输得到预测值%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E4%B8%AD%20BP%20%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%9A%84%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%
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    ,本文属于转载博客,感谢原创:BP神经网络:图片的分割和规范化:《Python》系列。神经网络利用神经网络识别字符是本文的另外一个关键阶段,良好的网络性能是识别结果可靠性的重要保证。这里就介绍如何利用BP 神经网络来识别字符。反向传播网络(即:Back-Propagation Networks ,简称:BP 网络)是对非线性可微分函数进行权值训练的多层前向网络。在人工神经网络的实际应用中,80%~90%的模型采用 BP 网络。它主要用在函数逼近,模式识别,分类,数据压缩等几个方面,体现了人工神经网络的核心部分。因此,本文中的BP 网络的结构为 256-64-10。 ?
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