学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

详解 BP 神经网络基本原理及 C 语言实现

BP(Back Propagation)即反向传播,指的是一种按照误差反向传播来训练神经网络方法。而 BP 神经网络即为一种按照误差反向传播方法训练神经网络,是一种应用十分广泛神经网络BP 神经网络主要可以解决以下两种问题: 分类问题:用给定输入向量和标签训练网络,实现网络对输入向量合理分类。 函数逼近问题:用给定输入向量和输出向量训练网络,实现对函数逼近。 本文主要介绍 BP 神经网络基本结构,而后简单介绍用 C 语言实现神经网络必需要用到语法知识(老手请放心跳过),最后一步一步从构建单个神经元开始到完成整个神经网络构建和训练。 BP 神经网络原理 人工神经元模型 人工神经元模型如下图所示。 ? 一般神经元模型包含这样几个要素: 输入:X1、X2、X3......Xn(可以有多个)。 权重:W1、W2、W3......Wn。 至此训练完成,这个模型已经能对输入两组数据准确分类,现在给出解决这个二分类问题 C 语言代码。

1.9K40

bp神经网络设计方法_bp神经网络例子

基于BP神经网络室内声源定位算法实现(附有程序) 问题描述 现在有一个安静房子,有一个人在房间里走动,我要利用屋里麦克风接收这个人脚步声,然后对这个人进行定位。 本文利用的人工智能算法是BP神经网络算法,下面将按照正常人逻辑思维顺序,一步一步介绍算法实现。 这n组数据就可以作为BP神经网络训练数据,离线采样操作就完成了。 (2)BP神经网络构建 离线采样之后,我们就可以构建BP神经网络了。 将这100组训练数据用BP神经网络算法进行机器学习之后,下面就可以用BP神经网络进行定位测试了。 ,用已经训练好BP神经网络进行预测,得到预测值,然后再分析预测位置与真实位置误差。

7520
  • 广告
    关闭

    年末·限时回馈

    热卖云产品年终特惠,2核2G轻量应用服务器6.58元/月起,更多上云必备产品助力您轻松上云

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    BP神经网络函数逼近:C++版本

    BP网络函数逼近 题目要求 选择第三题 ? 流程图 ? C++源代码 /// ///函数逼近第(3)小题z1=cos(xy) /// z2=sinxcosy // 运用三层BP神经网络,节点数为2-3-2 //头文件/ # double step=0.2,f;//学习步长、动量系数 double max,E,e; int pass=0,i,j,k; double x[225][2]={0.0};//在(0,3pai)上取225 个样本数据 double X[225][3]={1};//训练时加入阈值对应输入输入层输入 double O2[225][3]={0.0}; //第2层输出 double X2[225][4]&

    27510

    BP神经网络推导及其参数统计

    对3层神经网络结构推导,求出它参数,以及每层需要计算参数和数量。 说明:本次总结图片来自周志华老师课件。 单个节点神经元 ? 图中给出了输入到某一个隐藏层单一节点过程 一个完整神经网络结构如下: ? ,(x_{n},y_{n})} 全局均方误差为: 对于第kk个样本在输出层第jj个节点上输出结果为: y^kj \hat{y}^{k}_{j} 那么,对于一个样本来说,整体均方误差为: : 激活函数为 f f 这里ff为给定表示符号,可代指所有符合条件激活函数。 ,ww是属于靠近输出层权重。

    83740

    R语言 使用BP神经网络进行银行客户信用评估

    一、学习R语言AMORE包中newff函数 这是个前馈神经网络工具包,类似的还有nnet,RSNNS等。AMORE比nnet参数要丰富一些。 AMORE用来构建前馈神经网络函数是newff. newff(n.neurons, learning.rate.global, momentum.global, error.criterium, Stao n.neurons是个数值向量,包含在每个层神经元数目。第一个数是输入神经元数量,最后是输出神经元数量,其余都是隐藏层神经元数量。learning.rate.global全局学习率。 不是BP最速下降?还好这里反正不影响结果。 二、构建神经网络预测银行客户信用。 原始数据下载http://yun.baidu.com/share/link? shareid=668466015&uk=1175373848 german.data-numeric是德国一家银行数据,共1000行,前24个变量是用户各种存款贷款记录,最后一个变量是信用好坏

    86880

    通过BP神经网络对于图像压缩实现

    BP神经网络现在来说是一种比较成熟网络模型了,因为神经网络对于数字图像处理先天优势,特别是在图像压缩方面更具有先天优势,因此,我这一段时间在研究神经网络时候同时研究了一下关于BP网络实现图像压缩原理和过程 ,并且是在MATLAB上进行了仿真的实验,结果发现设计BP神经网络具有不错泛化能力,对于用于图像压缩方面的效果还不错. 1:BP神经网络模型架构和训练原理 BP神经网络是现在目前发展比较成熟神经网络之一了 反向传播 关于反向传播,这个部分大概是整个BP神经网络精华所在了.那么反向传播究竟是个什么东西呢? .分析图像压缩基本原理其实和上述BP神经网络原理一样:如下图所示: ? . 3:基于MATLABBP神经网络图像压缩过程分析: 因为在MATLAB上应用BP神经网络对于数字图像进行压缩主要包括训练样本构造,仿真以及图像重建这三个环节. 1:训练样本构建 因为我机器性能不够

    942100

    菜鸟数学建模之路(四):BP神经网络

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 个人理解 BP神经网络属于人工智能范畴,在我看来它更多是一个用于预测工具,尽管它用处还不仅于此。 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BP神经网络,来预测接下来未知值。 BP神经网络 关于该神经网络繁多理论这里就不去深究了,百度一查一大把,一堆理论反正我是看不下去,所以这里只是讲如何把BP神经网络当成一个工具来用,当然一些必要知识这里也会大致讲一下。 ,给出一个天气状况预测值,这就是BP神经网络经常用法。 以上就是个人对BP神经网络学习理解,有错误地方望指出。

    14520

    R语言BP神经网络模型分析学生成绩|附代码数据

    p=19936 在本教程中,您将学习如何在R中创建神经网络模型 神经网络(或人工神经网络)具有通过样本进行学习能力。人工神经网络是一种受生物神经元系统启发信息处理模型。 本教程将涵盖以下主题: 神经网络概论 正向传播和反向传播 激活函数 R中神经网络实现 案例 利弊 结论 神经网络概论 神经网络是受人脑启发执行特定任务算法。 与其他机器学习算法相比,神经网络需要更多数据。NN仅可用于数字输入和非缺失值数据集。一位著名神经网络研究人员说:  “神经网络是解决任何问题第二好方法。最好方法是真正理解问题。” 神经网络用途 神经网络特性提供了许多应用方面,例如: 模式识别: 神经网络非常适合模式识别问题,例如面部识别,物体检测,指纹识别等。 自然语言处理: 神经网络在自然语言处理任务中提供了广泛应用,例如文本分类,命名实体识别(NER),词性标记,语音识别和拼写检查。 ----

    10920

    简单易学机器学习算法——神经网络BP神经网络

    一、BP神经网络概念     BP神经网络是一种多层前馈神经网络,其主要特点是:信号是前向传播,而误差是反向传播。具体来说,对于如下只含一个隐层神经网络模型: ? (三层BP神经网络模型) BP神经网络过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号前向传播,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权重和偏置 二、BP神经网络流程     在知道了BP神经网络特点后,我们需要依据信号前向传播和误差反向传播来构建整个网络。 三、实验仿真     在本试验中,我们利用BP神经网络处理一个四分类问题,最终分类结果为: ? error(i)~=0 [b,c]=max(testOutput(i,:)); switch c case 1

    6.1K50

    简单易学机器学习算法——神经网络BP神经网络

    一、BP神经网络概念     BP神经网络是一种多层前馈神经网络,其主要特点是:信号是前向传播,而误差是反向传播。具体来说,对于如下只含一个隐层神经网络模型: ? (三层BP神经网络模型) BP神经网络过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号前向传播,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权重和偏置 二、BP神经网络流程     在知道了BP神经网络特点后,我们需要依据信号前向传播和误差反向传播来构建整个网络。 1、网络初始化     假设输入层节点个数为 ? 三、实验仿真     在本试验中,我们利用BP神经网络处理一个四分类问题,最终分类结果为: ? error(i)~=0 [b,c]=max(testOutput(i,:)); switch c case 1

    60230

    经典全连接前馈神经网络BP

    神经网络分类: ? 机器学习四要素 ? 输入层里“输入单元”负责传输数据,不计算;输出层里“输出单元”需要对前一层输入进行计算。之后,我们把需要计算层称为:“计算层”,并把具有一个计算层神经网络称为:“单层神经网络”。 ? 3、多层和深度学习网络 每日一学——神经网络(上) 每日一学——神经网络(下) 每日一学——卷积神经网络 现在开始讲解前馈神经网络,首先还是从经典全链接bp算法开始。 全链接bp算法 1、前馈神经网络 所谓神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起,这样,一个“神经元”输出就可以是另一个“神经元”输入。如下图就是一个简单神经网络。 ? 我们使用圆圈来表示神经网络输入,标上“ ? ”圆圈被称为偏置节点,也就是截距项。神经网络最左边一层叫做输入层,最右一层叫做输出层(本例中,输出层只有一个节点)。

    2.7K50

    BP神经网络模型及其Gradient Descent推导过程

    点击蓝字关注我们 BP算法是适用于多层神经网络一种算法,它是建立在梯度下降法基础上。本文着重推导怎样利用梯度下降法来minimise Loss Function。 给出多层神经网络示意图: 1.定义Loss Function 假设有一组数据样本 ,... 先抽取一个简单神经元来解释: 先理一理各个变量之间关系:我们要求是Total Loss对参数w偏导,而Total Loss是一个个小l累加得到,因此,我们只需要求得 ,而 ,其中 上图其实就是运用了反向传播思想, 对于上图中 最后表达式,我们可以换一种结构,如下所示: l对两个z偏导我们假设是已知,并且在这里是作为输入,三角形结构可以理解为一个乘法运算电路,其放大系数为 但是在实际情况中,l对两个z偏导是未知。假设神经网络最终结构就是如上图所示,那么我们问题已经解决了: 其中: 但是假如该神经元不是最后一层,我们又该如何呢?

    8510

    BP神经网络Matlab实现——人工智能算法

    分类神经网络 2.3、BP(反向传递)神经网络概述: 概述、 1、Backpropagation is a common method of teaching artificial neural networks 2 4 此时又得到了原来x1(xt = x1); ** 三、神经网络参数定义以及对BP神经网络性能影响 ** 常见训练函数: 训练方法 训练函数 梯度下降法 traingd 有动量梯度下降法 B,{C},‘trainFun’,‘BLF’,‘PF’)。 C:一个K维字符串行向量,每一个分量为对应层神经元激活函数,默认为“tansig” trainFun:为学习规则采用训练算法。默认为:“trainlm” BLF:BP权值/偏差学习函数。 矩阵,K为网络输入个数,N为样本数据量 Y:输出矩阵QN,其中Q为网络输出个数 四、实例解读: 利用三层BP神经网络来完成非线性函数逼近任务,其中隐层神经元个数为五个。

    18430

    对于多层神经网络,BP算法直接作用_什么是多层神经网络

    多层神经网络BP算法 原理及推导 转载;https://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4696388.html   首先什么是人工神经网络? 2、反向传播算法又称BP算法(Back Propagation) 现在,我们可以用上面介绍使用sigmoid函数感知器来搭建一个多层神经网络,为简单起见,此处我们使用三层网络来分析 图2.1 BP网络拓补结构[3]   网络运行流程为:当输入一个样例后,获得该样例特征向量,再根据权向量得到感知器输入值,然后使用sigmoid函数计算出每个感知器输出,再将此输出作为下一层感知器输入 B)对于输出层每个单元k,计算它误差项:   C)对于网络中每个隐藏单元h,计算它误差项:   D)更新每个权值: 符号说明: xji:结点i到结点j输入,wji表示对应权值。 展望:   关于神经网络现在已有较多研究,也产生了很多新扩展算法,比如卷积神经网络,深度神经网络,脉冲神经网络等。

    8630

    使用pytorch实现鸢尾花分类——BP神经网络

    前文我们使用机器学习法实现了鸢尾花分类, ? 本文介绍使用Pytorch中交叉熵算法来实现分类问题。 构建出模型类型大致为 ? 上图构建输入层+2个隐藏层+输出层,共计4层结构神经网络。 因此是4->layer1->layer2->3三分类问题。考虑可以使用多种算法进行分析,本文先介绍使用BP神经网络进行分析。 , 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]) 引入pytorch工具包 构建BP 网络 import torch.nn.functional as Fun # 定义BP神经网络 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self, n_feature prediction.numpy() # 预测y输出数列 target_y = label.data.numpy() # 实际y输出数据 输出正确率 正确率为: 0.98 该正确率明显高于前面的机器学习预测正确率

    9.2K20

    详解|神经网络BP算法原理与Python实现

    目录 什么是梯度下降和链式求导法则 神经网络结构 BP算法中执行流程(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 BP 算法执行流程 在手工设定了神经网络层数,每层神经元个数,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,然后对于训练集中每个输入 x 和输出 y,BP /Articles/blob/master/神经网络中%20BP%20算法原理与%20Python%20实现源码解析/BP%20算法原理和详细推导流程.pdf neuralnetworksanddeeplearning ,也即 BP 算法实现,包含了前向传输和逆向反馈,前向传输在 Network 里有单独一个方法(上面提到 feedforward 方法),那个方法是用于验证训练好神经网络精确度,在下面有提到该方法 如何选择隐藏层数和神经元个数没有一个科学指导流程,有时候感觉就是靠猜 应用领域: 常见有图像分类,自动驾驶,自然语言处理等。

    1.2K80

    Weka中BP神经网络实践(参数调整以及结果分析)

    本来想是以理论和实践相结合,前面讲讲神经网络,后面简单讲下在weka中怎么使用BP神经网络,可惜最后时间不够。因为是讲稿,讲要比写多,所以很多地方口语化和省略比较严重,大家凑合着看吧。 Weka中BP神经网络实践: Weka中神经网络使用多层多层感知器实现BP神经网络。 让我们看看weka自带帮助文件是怎么描述BP神经网络在weka中是分属这个部分weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron 其是一个使用了反向传播 后面还有一些TP FP 准确率 召回率 F-Measure和ROC Area等指标的展示,以及 === Confusion Matrix === a b c <-- classified as 50 0 0 | a = Iris-setosa 0 48 2 | b = Iris-versicolor 0 2 48 | c = Iris-virginica 在这个矩阵我们可以看出Iris-versicolor

    2.5K80

    神经网络训练中Tricks之高效BP(反向传播算法)

    我们想要知道训练神经网络Tricks!众所周知(如果你不知道,就先不要往下看了),训练神经网络方法就是经典BP算法! 理解BP算法工作原理很重要,因为在实践过程中,你遇到一些现象是可以通过分析BP算法收敛性获得。同时,BP算法也存在弱点和一些不好特性,如何能对这些不好特性退而避之对模型成功就非常重要。 一、介绍 BP算法是训练神经网络一个非常流行算法,因为它不仅概念上简单,而且实现也简单,当然了,它也是有效。不过,对它使用,更像一种艺术,而不仅是科学。 设计或者使用BP算法训练一个神经网络看似简单,同时做了很多看似简单选择,例如神经元节点类型、数量、层数、学习率、训练和测试集等等。实际上,对他们选择非常关键! 三、标准BP 本文中tricks和分析都是在多层前向神经网络背景下分析,不过,大部分这些Tricks都可以应用到其他基于梯度学习算法中。

    56560

    神经网络BP 算法原理与 Python 实现源码解析

    目录 1、什么是梯度下降和链式求导法则 2、神经网络结构 3、BP算法中执行流程(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推导 BP算法执行流程 在手工设定了神经网络层数,每层神经元个数,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,然后对于训练集中每个输入 x 和输出 y,BP /master/%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% ,也即 BP 算法实现,包含了前向传输和逆向反馈,前向传输在 Network 里有单独一个方法(上面提到 feedforward 方法),那个方法是用于验证训练好神经网络精确度,在下面有提到该方法 应用领域: 常见有图像分类,自动驾驶,自然语言处理等 TODO 但其实想要训练好一个神经网络还面临着很多坑(譬如下面四条)需要我在后面的简书中不断填上

    1.3K81

    【机器学习】彻底理解神经网络反向传播算法(BP

    目录 1,前言 2,例程 Step 1 前向传播 Step 2 反向传播 3,代码实现 ---- 1,前言 最近在看机器学习神经网络方面的知识,也看了很多关于反向传播算法原理介绍,有一篇文章写很好, 反向传播法其实是神经网络基础了,但是很多人在学时候总是会遇到一些问题,或者看到大篇公式觉得好像很难就退缩了,其实不难,就是一个链式求导法则反复用。 说到神经网络,大家看到这个图应该不陌生:   这是典型三层神经网络基本构成,Layer L1是输入层,Layer L2是隐含层,Layer L3是隐含层,我们现在手里有一堆数据{x1,x2,x3, 如果你输出和原始输入不一样,那么就是很常见的人工神经网络了,相当于让原始数据通过一个映射来得到我们想要输出数据,也就是我们今天要讲的话题。 2,例程   本文直接举一个例子,带入数值演示反向传播法过程,公式推导等到下次写Auto-Encoder时候再写,其实也很简单,感兴趣同学可以自己推导下试试:)(注:本文假设你已经懂得基本神经网络构成

    11120

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券