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Python BP神经网络实现

参考链接: 在Python中实现神经网络训练过程 Python_BP神经网络实现(向量化运算、鸢尾花分类测试)  简介  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 在此介绍和利用Python实现BP神经网络,BP神经网络是一种典型的前馈神经网络。  结构  BP神经网络分为三层分别是输入层、隐层和输出层,其中隐层的层数可以扩展,且每一层的神经元个数也可以增减。 原理  当我们使用BP神经网络来对数据进行分类或者预测的时候,每对有连接的神经元之间都有一个权重,记为w;同时还有偏移量,记为b。 Python实现思路  通过python实现BP神经网络,主要有以下几个步骤:  神经网络结构确定权重和偏移量参数初始化正向传播计算成本函数计算反向传播计算权重和偏移量参数更新  神经网络结构确定  该函数主要是为了获取输入量 神经网络  选择我们将上面的几个函数组合起来,就可以得到一个两层的BP神经网络模型。

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BP神经网路

BP算法的基本思想 多层感知器在如何获取隐层的权值的问题上遇到了瓶颈。既然我们无法直接得到隐层的权值,能否先通过输出层得到输出结果和期望输出的误差来间接调整隐层的权值呢? BP算法就是采用这样的思想设计出来的算法,它的精髓就是,学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。

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    BP反向传播

    ************** def sigmoid(x): # 激活函数 1/(1+e^(-z)) return 1 / (1 + np.exp(-x)) def gre_bp_answer targets_train, features_test, targets_test = data_transform(admissions) # data_explore(admissions) gre_bp_answer

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    机器学习 BP神经网络(Python实现)

    训练集:D={(x1, y1), (x2, y2), ……, (xm, ym)},x具有d个属性值,y具有k个可能取值

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    BP神经网络

    这样就形成了将输出层表现出的误差沿着与输入传送相反的方向反向后传算法,简称BP算法。使用BP算法进行学习的多级非循环网络称为BP网络,属于前向神经网络类型。 一、BP神经网络模型 BP(Back Propagation)神经网络分为两个过程 (1)工作信号正向传递子过程 (2)误差信号反向传递子过程 在BP神经网络中,单个样本有个输入,有个输出,在输入层和输出层之间通常还有若干个隐含层 在BP神经网络中,输入层节点没有阀值。 四、反向传递子过程 在BP神经网络中,误差信号反向传递子过程比较复杂,它是基于Widrow-Hoff学习规则的。 五、BP神经网络的注意点 BP神经网络一般用于分类或者逼近问题。如果用于分类,则激活函数一般选用Sigmoid函数或者硬极限函数,如果用于函数逼近,则输出层节点用线性函数,即。 标准BP神经网络的缺陷: (1)容易形成局部极小值而得不到全局最优值。

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    BP算法详解_bp算法的基本思想

    BP算法改进 BP算法易形成局部极小而得不到全局最优,训练次数多使得学习效率低,存在收敛速度慢等问题。 传统的BP算法改进主要有两类: 启发式算法:如附加动量法,自适应算法。 数值优化算法:如共轭梯度法、牛顿迭代法等。 标准BP算法的参数更新项为: ∆ω(t)= ηg(t) 式中,∆ω(t)为第t次迭代的参数调整量,η为学习率,g(t)为第t次迭代所计算出的梯度

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    BP神经网络

    这样就形成了将输出层表现出的误差沿着与输入传送相反的方向反向后传算法,简称BP算法。使用BP算法进行学习的多级非循环网络称为BP网络,属于前向神经网络类型。 一、BP神经网络模型 BP(Back Propagation)神经网络分为两个过程 (1)工作信号正向传递子过程 (2)误差信号反向传递子过程 在BP神经网络中,单个样本有个输入,有个输出,在输入层和输出层之间通常还有若干个隐含层 在BP神经网络中,输入层节点没有阀值。 四、反向传递子过程 在BP神经网络中,误差信号反向传递子过程比较复杂,它是基于Widrow-Hoff学习规则的。假设输出层的所有结果为,误差函数如下 ? 而BP神经网络的主要目的是反复修正权值和阀值,使得误差函数值达到最小。 至此BP神经网络的原理基本讲完。 五、BP神经网络的注意点 BP神经网络一般用于分类或者逼近问题。

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    BP3认识首页

    现载入BP的css样式。 最终载入BP和jquery的js文件。 注意:把css文件放在head中,js文件放在body的最下面,jquery在BP上面。 <! -- BP不支持IE 兼容IE-->     <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <! -- 加入jquery和BP的js-->     <!

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    bp神经网络应用实例(简述bp神经网络)

    % 实际输出与网络输出之差 SSE = sumsqr(Error); % 能量函数(误差平方和) ErrHistory(i) = SSE; if SSE < E0 break; end % 以下六行是BP all close all %bp 神经网络的预测代码 %载入输出和输入数据 load C:\Users\amzon\Desktop\p.txt; load C:\Users\amzon\Desktop (p,0.7,0.15,0.15); [trainsample.t,valsample.t,testsample.t] =dividerand(t,0.7,0.15,0.15); %建立反向传播算法的BP \ trainbr – 贝叶斯规则的BP算法。 \ trainbu – 与重量与偏见一批无监督学习规则的培训。 \ trainscg – 规模化共轭梯度BP算法。 \ \ 绘图功能。 \ plotconfusion – 图分类混淆矩阵。

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    bp神经网络及matlab实现_bp神经网络应用实例Matlab

    BP神经网络通俗教程(matlab实现方法) BP神经网络是什么 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。 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。 我们来看这个BP神经网络的示意图 其中蓝色的箭头是正向传播的过程,黄色的线条就是反向传播。 BP 神经网络的具体描述 BP神经网络的拓扑结构 上面这张图是BP神经网络的拓扑结构。 BP神经网络的基本运行原理就介绍完了。 神经网络的Matlab实现 Matlab自带神经网络的工具包,所以实现的这个环节还是非常简单的。我以Matlab2020为例演示一下。

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    pytorch 搭建BP网络

    文章目录 pytorch 搭建BP网络 pytorch 搭建BP网络 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author : Errol @Describe

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    BP 神经网络算法

    BP算法就是所谓的反向传播算法,它将误差进行反向传播,从而获取更高的学习效率。这很像烽火台,如果前线战败了,那么消息就通过烽火台传递回指挥部,指挥部去反思问题,最终改变策略。 下面一张图展示了完整的BP算法的过程,我看了不下20遍: ? 更有趣的是,sigmoid求导之后,特别像高斯(正态)分布,而且sigmoid求导非常容易。

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    BP算法的公式推导

    版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

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    bp神经网络的设计方法_bp神经网络例子

    本文利用的人工智能算法是BP神经网络算法,下面将按照正常人的逻辑思维顺序,一步一步介绍算法的实现。 这n组数据就可以作为BP神经网络的训练数据,离线采样操作就完成了。 (2)BP神经网络的构建 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。 测试次数 声源的实际位置 BP神经网络的预测位置 误差分析如下图所示。 机器训练的结果分析如下图所示。 可以看出,用BP神经网络算法对100平方米的室内进行声源定位,只需要采集100组训练数据,就可以使预测位置与实际位置的误差只有几厘米。

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    ABAP 对BP进行增强后(字段扩充)后,如何通过BAPI创建BP

    *&---------------------------------------------------------------------* *& Report Y_ERIC_CREATE_BP *& *&---------------------------------------------------------------------* REPORT y_eric_create_bp DATA: g_bp LIKE bapibus1006_head-bpartner. CALL FUNCTION 'BUP_MEMORY_BUT000_GET' EXPORTING iv_partner = g_bp IMPORTING es_but000 WRITE: / g_bp. ENDLOOP. CALL FUNCTION 'BAPI_TRANSACTION_COMMIT'.

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    详解|神经网络中BP算法的原理与Python实现

    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 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 %20算法的原理与%20Python%20实现源码解析/BP%20算法原理和详细推导流程.pdf neuralnetworksanddeeplearning- -http://neuralnetworksanddeeplearning.com 查看整理的代码和数字识别实例 https://github.com/edvardHua/Articles 使用 Python 实现的神经网络的代码行数并不多,仅包含一个 Network 类,

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    SAP CRM BP contact detail - workAddress

    Created by Wang, Jerry, last modified on May 14, 2015

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    手动搭建BP神经网络

    ---- 人工智能的最后一次作业,搭建BP神经网络实现手写体数字识别。 BP.h文件 #ifndef BP_H_INCLUDED #define BP_H_INCLUDED const int INPUT_LAYER = 784; //输入层维度 const int HIDDEN_LAYER BP.cpp文件 #include <bits/stdc++.h> #include "BP.h" using namespace std; //初始化各参数 void BP::Init() { bp; bp.Init(); //训练数据反复利用TRAIN_TIMES次 for(int i = 0; i < TRAIN_TIMES; i++) { BP神经网络中人为可调的参数就两个,一个是隐含层维度,还有一个是学习率。

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    BP神经网络基础算法

    BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成, 折叠改进的BP网络算法 2.1 改进算法概述 此前有人提出:任意选定一组自由权,通过对传递函数建立线性方程组,解得待求权。 其基本思想是:由所给的输入、输出模式对通过作用于神经网络来建立线性方程组,运用高斯消元法解线性方程组来求得未知权值,而未采用传统BP网络的非线性函数误差反馈寻优的思想。 折叠计算机运算实例 现以神经网络最简单的XOR问题用VC编程运算进行比较(取神经网络结构为2-4-1型),传统算法和改进BP算法的误差(取动量因子α=0.001 5,步长η=1.653) BP神经网络模型拓扑结构包括 这就是BP (Back Propagation)神经网的反馈机制,也是名字的来源,即运用向后反馈的学习机制,来修正神经网中的权重,最终达到输出正确结果的目的。

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    BP神经网络算法_bp神经网络算法流程图

    常见的前馈神经网络有感知机(Perceptrons)、BP(Back Propagation)网络、RBF(Radial Basis Function)网络等。 BP网络: BP网络是指连接权调整采用了反向传播(Back Propagation)学习算法的前馈网络。 与感知器不同之处在于,BP网络的神经元变换函数采用了S形函数(Sigmoid函数),因此输出量是0~1之间的连续量,可实现从输入到输出的任意的非线性映射。 由上可知BP网络是通过BP算法来修正误差的前馈神经网络 反馈型神经网络: 取连续或离散变量,考虑输出与输入之间在时间上的延迟,需要用动态方程来描述系统的模型。 前馈型神经网络的学习主要采用误差修正法(如BP算法),计算过程一般比较慢,收敛速度也比较慢; 而反馈型神经网络主要采用Hebb学习规则,一般情况下计算的收敛速度很快。

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