bp神经网络

深度学习(神经网络) —— BP神经网络原理推导及python实现

深度学习(神经网络) —— BP神经网络原理推导及python实现

(一)BP神经网络简介BP神经网络是整个神经网络体系中的精华,与一般神经网络相比,它调整权值方式为从最后一层开始逐层调整,通过多次迭代,使得代价函数降低至可接受范围。具体BP神经网络的学习信号推导过程见以下的原理推导,推导过程有点小复杂,即使不看,根据以上的结论也可以编写自己的BP神经网络程序了。(二)BP神经网络原理推导1、变量说明以三层感知器构成的神经网络为例。 »

BP神经网络原理及Python实现代码

本文主要讲如何不依赖TenserFlow等高级API实现一个简单的神经网络来做分类,所有的代码都在下面;在构造的数据(通过程序构造)上做了验证,经过1个小时的训练分类的准确率可以达到97%。 完整的结构化代码见于:链接地址 先来说说原理 网络构造 上面是一个简单的三层网络;输入层包含节点X1 , X2;隐层包含H1,H2;输出层包含O1。 输入节点的数量要等于输入数据的变量数目。 隐层节点的数量通... »

神经网络(BP)算法Python实现及应用

本文实例为大家分享了Python实现神经网络算法及应用的具体代码,供大家参考,具体内容如下 首先用Python实现简单地神经网络算法: import numpy as np # 定义tanh函数 def tanh(x): return np.tanh(x) # tanh函数的导数 def tan_deriv(x): return 1.0 - np.tanh(x) * np.tan(x) # sig... »

tensorflow构建BP神经网络的方法

之前的一篇博客专门介绍了神经网络的搭建,是在python环境下基于numpy搭建的,之前的numpy版两层神经网络,不能支持增加神经网络的层数。最近看了一个介绍tensorflow的视频,介绍了关于tensorflow的构建神经网络的方法,特此记录。 tensorflow的构建封装的更加完善,可以任意加入中间层,只要注意好维度即可,不过numpy版的神经网络代码经过适当地改动也可以做到这一点,这里... »

Python使用numpy实现BP神经网络

本文完全利用numpy实现一个简单的BP神经网络,由于是做regression而不是classification,因此在这里输出层选取的激励函数就是f(x)=x。BP神经网络的具体原理此处不再介绍。 import numpy as np class NeuralNetwork(object): def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes, output... »

Python实现的三层BP神经网络算法示例

本文实例讲述了Python实现的三层BP神经网络算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现,下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。 下面是运行演示函数的截图,你会发现预测的结果很惊人! 提示:运行演示函数的时候,可以尝试改变隐藏层的节点数,看节点数增加了,预测的精度会否提升 import math import random import... »

python实现BP神经网络回归预测模型

python实现BP神经网络回归预测模型

神经网络模型一般用来做分类,回归预测模型不常见,本文基于一个用来分类的BP神经网络,对它进行修改,实现了一个回归模型,用来做室内定位。模型主要变化是去掉了第三层的非线性转换,或者说把非线性激活函数Sigmoid换成f(x)=x函数。这样做的主要原因是Sigmoid函数的输出范围太小,在0-1之间,而回归模型的输出范围较大。模型修改如下: 代码如下: #coding: utf8 '''' autho... »

用Python实现BP神经网络(附代码)

用Python实现BP神经网络(附代码)

用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢? 前两期线性回归及逻辑回归项目已发布(见文末链接),今天来讲讲BP神经网络。 BP神经网络 全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/NeuralNetwok/NeuralNetwork.py 神经网络model 先介绍个三层的神经网络,如下图所示 输... »