BP神经网络拟合给定函数

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BP神经网络拟合给定函数

近期在准备美赛,因为比赛需要故重新安装了matlab,在里面想尝试一下神将网络工具箱.就找了一个看起来还挺赏心悦目的函数例子练练手: y=1+sin(1+pi*x/4) 针对这个函数,我们首先画出其在[-1,8]上的函数图像,这里间隔为0.05.代码为: p=[-1:0.05:8] t=1+sin(1+pi*p/4) plot(p,t,'-') title("要逼近的线性函数") xlabel("x") 画出的图像如下: 然后我们通过建立神经网络,并且训练,设置训练…

使用TenforFlow 搭建BP神经网络拟合二次函数

使用简单BP神经网络拟合二次函数当拥有两层神经元时候,拟合程度明显比一层好并出现如下警告: C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\matplotlib\backend_bases.py:2453: MatplotlibDeprecationWarning: Using default event loop until function specific to this GUI is implemented warnings.warn(str,…

tensorflow神经网络拟合非线性函数与操作指南

本实验通过建立一个含有两个隐含层的BP神经网络,拟合具有二次函数非线性关系的方程,并通过可视化展现学习到的拟合曲线,同时随机给定输入值,输出预测值,最后给出一些关键的提示. 源代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plotdata = { "batchsize":[], "loss":[] } d…

使用MindSpore的线性神经网络拟合非线性函数

技术背景在前面的几篇博客中,我们分别介绍了MindSpore的CPU版本在Docker下的安装与配置方案.MindSpore的线性函数拟合以及MindSpore后来新推出的GPU版本的Docker编程环境解决方案.这里我们在线性拟合的基础上,再介绍一下MindSpore中使用线性神经网络来拟合多变量非线性函数的解决方案. 环境配置在按照这篇博客中的方法进行安装和配置之后,可以在本地的docker镜像仓库中找到一个mindspore的镜像: [dechin-manjaro gitlab]# d…

MATLAB神经网络（2） BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合

2.1 案例背景在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模.在这种情况下,可以建立BP神经网络表达这些非线性系统.该方法把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后用训练好的BP神经网络预测系统输出. 本章拟合的非线性函数为\[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\]该函数的图形如下图所示. t=-5:0.1:5; [x1,x2] =meshgrid(t); y=x1.^2+x2.^2; s…

Matlab的BP神经网络工具箱及其在函数逼近中的应用

1.神经网络工具箱概述 Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器.线性网络.BP网络.径向基函数网络.竞争型神经网络.自组织网络和学习向量量化网络.反馈网络.本文只介绍BP神经网络工具箱. 2.BP神经网络工具箱介绍 BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值,使得网络输出的均方误差和最小.下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称: (1)newff:创建一前馈BP网络(隐含层只有一层) (2)newcf:创建一多层前馈BP网络(隐含…