神经网络曾经很火,有过一段低迷期,现在因为深度学习的原因继续火起来了.神经网络有很多种:前向传输网络.反向传输网络.递归神经网络.卷积神经网络等.本文介绍基本的反向传输神经网络(Backpropagation 简称BP),主要讲述算法的基本流程和自己在训练BP神经网络的一些经验. BP神经网络的结构 神经网络就是模拟人的大脑的神经单元的工作方式,但进行了很大的简化,神经网络由很多神经网络层构成,而每一层又由许多单元组成,第一层叫输入层,最后一层叫输出层,中间的各层叫隐藏层,在BP神经网络中,只有…

对于BP神经网络算法,由于之前一直没有应用到项目中,今日偶然之时 进行了学习, 这个算法的基本思路是这样的:不断地迭代优化网络权值,使得输入与输出之间的映射关系与所期望的映射关系一致,利用梯度下降的方法更新调整各层的权值,求目标函数的最小化. 1:初始化网络权值和神经元阈值(最简单的方法是随机初始化): 2:前向算法:这是bp神经网络的经典算法,主要过程是,按照公式一层层计算隐层神经元和输出神经元的Input和Output. net=x1*w1 + x2*w2 + .....+xn*wn tan…

一.单层感知器 1958年[仅仅60年前]美国心理学家FrankRosenblant剔除一种具有单层计算单元的神经网络,称为Perceptron,即感知器.感知器研究中首次提出了自组织.自学习的思想,而且对对所解决的问题存在着收敛算法,并能从数学上严格证明,因而对神经网络的研究齐了重要作用. 1.单层感知器模型 单层感知器是指只有一层处理单元的感知器,如果包括输入层在内,应为两层.如图所示: a.输入层:$ X=(x_1, x_2, .., x_i, ..., x_n)^T$. b.输出层:$…

理论以前写过:https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/11306545.html,这里根据天气.是否周末.有无促销的情况,来预测销量情况. function [ matrix,attributes ] = bp_preprocess( inputfile ) %% BP神经网络算法数据预处理,把字符串转换为0,1编码 % inputfile: 输入数据文件: % output: 转换后的0,1矩阵: % attributes: 属性和Label: %% 读取数据…

BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是眼下应用最广泛的神经网络模型之中的一个.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描写叙述这样的映射关系的数学方程. 一个神经网络的结构示意图例如以下所看到的. BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output layer).输入层神经元的个数由样本属性的维度决定…

一. 前言: 作为AI入门小白,参考了一些文章,想记点笔记加深印象,发出来是给有需求的童鞋学习共勉,大神轻拍! [毒鸡汤]:算法这东西,读完之后的状态多半是 --> “我是谁,我在哪?” 没事的,吭哧吭哧学总能学会,毕竟还有千千万万个算法等着你. 本文货很干,堪比沙哈拉大沙漠,自己挑的文章,含着泪也要读完! ▌二. 科普: 生物上的神经元就是接收四面八方的刺激(输入),然后做出反应(输出),给它一点就灿烂.仿生嘛,于是喜欢放飞自我的 某些人 就提出了人工神经网络.一切的基础-->人工神经单元,…

BP神经网络 百度百科:传送门 BP(back propagation)神经网络:一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是目前应用最广泛的神经网络 #设置文件工作区间 setwd('D:\\dat') #读入数据 Gary=read.csv("sales_data.csv")[,2:5] #数据命名 library(nnet) colnames(Gary)<-c("x1","x2","x3","y&q…

工作中需要预测一个过程的时间,就想到了使用BP神经网络来进行预测. 简介 BP神经网络(Back Propagation Neural Network)是一种基于BP算法的人工神经网络,其使用BP算法进行权值与阈值的调整[78].在20世纪80年代,几位不同的学者分别开发出了用于训练多层感知机的反向传播算法,David Rumelhart和James McClelland提出的反向传播算法是最具影响力的.其包含BP的两大主要过程,即工作信号的正向传播与误差信号的反向传播,分别负责了神经网络中输出…

周志华机器学习BP改进 试设计一个算法,能通过动态调整学习率显著提升收敛速度,编程实现该算法,并选择两个UCI数据集与标准的BP算法进行实验比较. 1.方法设计 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 - 数值优化法:如共轭梯度法.牛顿迭代法.Levenberg-Marquardt算法 (1)附加动量项 这是一种广泛用于加速梯度下降法收敛的优化方法.其核心思想是:在梯度下降搜索时,若当前梯度下降与前一个梯度下降的方向相同,则加速搜索,反之则降速搜索. 标准BP算…

目录 前置知识 梯度下降法 激活函数 多元复合函数求偏导的相关知识 正向计算 符号定义 输入层 隐含层 输出层 误差函数 反向传播 输出层与隐含层之间的权值调整 隐含层与输入层之间权值的调整 计算步骤 前置知识 梯度下降法 \[ 设损失函数为F(\vec{w}) \\ 则F(\vec{w}+\Delta{\vec{w}})-F(\vec{w}) = \nabla{F(\vec{w})} \cdot \Delta{\vec{w}}\\ 其中\nabla{F(\vec{w})} 是 F(\vec{w…

本文均属自己阅读源代码的点滴总结.转账请注明出处谢谢. 欢迎和大家交流.qq:1037701636 email:gzzaigcn2009@163.com 写在前面的闲话: 自我感觉自己应该不是一个非常擅长学习算法的人.过去的一个月时间里由于须要去接触了BP神经网络.在此之前一直都觉得算法界的神经网络.蚁群算法.鲁棒控制什么的都是特别高大上的东西,自己也就听听好了,未曾去触碰与了解过.这次和BP神经网络的邂逅.让我初步掌握到.理解透彻算法的基本原理与公式,转为计算机所能识别的代码流,这应该就是所谓…

简介:感知机在1957年就已经提出,可以说是最为古老的分类方法之一了.是很多算法的鼻祖,比如说BP神经网络.虽然在今天看来它的分类模型在很多数时候泛化能力不强,但是它的原理却值得好好研究.先学好感知机算法,对以后学习神经网络,深度学习等会有很大的帮助. 一,感知机模型 (1).超平面的定义 令w1,w2,...wn,v都是实数(R) ,其中至少有一个wi不为零,由所有满足线性方程w1*x1+w2*x2+...+wn*xn=v 的点X=[x1,x2,...xn]组成的集合,称为空间R的超平面. 从…

BP神经网络的手写数字识别 ANN 人工神经网络算法在实践中往往给人难以琢磨的印象,有句老话叫“出来混总是要还的”,大概是由于具有很强的非线性模拟和处理能力,因此作为代价上帝让它“黑盒”化了.作为一种general purpose的学**算法,如果你实在不想去理会其他类型算法的理论基础,那就请使用ANN吧.本文为笔者使用BP神经网络进行手写数字识别的整体思路和算法实现,由于近年来神经网络在深度学**,尤其是无监督特征学**上的成功,理解神经网络的实现机制也许可以让“黑盒”变得不再神秘. 首先,作…

最近用python写了一个实现手写数字识别的BP神经网络,BP的推导到处都是,但是一动手才知道,会理论推导跟实现它是两回事.关于BP神经网络的实现网上有一些代码,可惜或多或少都有各种问题,在下手写了一份,连带着一些关于性能的分析也写在下面,希望对大家有所帮助. 加一些简单的说明,算不得理论推导,严格的理论推导还是要去看别的博客或书.  BP神经网络是一个有监督学习模型,是神经网络类算法中非常重要和典型的算法,三层神经网络的基本结构如下: 这是最简单的BP神经网络结构,其运行机理是,一个特征向量的…

转自麦子学院 """ network.py ~~~~~~~~~~ A module to implement the stochastic gradient descent learning algorithm for a feedforward neural network. Gradients are calculated using backpropagation. Note that I have focused on making the code simple,…

MATLAB 中BP神经网络算法的实现 BP神经网络算法提供了一种普遍并且实用的方法从样例中学习值为实数.离散值或者向量的函数,这里就简单介绍一下如何用MATLAB编程实现该算法. 具体步骤   这里以一个普遍实用的简单案例为例子进行编程的说明. 假设一组x1,x2,x3的值对应一个y值,有2000组这样的数字,我们选择其中1900组x1,x2,x3和y作为样本,其余100组x1,x2,x3作为测试数据来验证.   首先需要读取这些数据,并把数据赋值给input 和 output . 我是把数据…

摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头采集字符图像,读取一帧保存为图像,然后对读取保存的字符图像,灰度化,二值化,在此基础上做倾斜矫正,对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取分割出单个字符,识别方法一是采用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比较,如果结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是采用BP神经网络训练,通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. 关键字: 倾斜矫正,字符分割,模板…

摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头採集字符图像.读取一帧保存为图像.然后对读取保存的字符图像,灰度化.二值化,在此基础上做倾斜矫正.对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取切割出单个字符.识别方法一是採用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比較,假设结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是採用BP神经网络训练.通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. keyword: 倾斜矫正.字符切…

什么是BP网络 BP网络的数学原理 BP网络算法实现 转载请声明出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/44514073  上一篇文章介绍了KNN分类器,当时说了其分类效果不是很出色但是比较稳定,本文后面将利用BP网络同样对Iris数据进行分类. 可以结合下面这几篇文章一起看: http://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/07/28/bp.html http://www.cnblogs…

一 题目: 71 BP神经网络的实现: 利用C++语言实现BP神经网络, 并利用BP神经网络解决螨虫分类问题: 蠓虫分类问题:对两种蠓虫(A与B)进行鉴别,依据的资料是触角和翅膀的长度,已知了9支Af和6支Apf 的数据如下:A: (1.24,1.27), (1.36,1.74),(1.38,1.64) , (1.38,1.82) , (1.38,1.90) , (1.40,1.70) , (1.48,1.82) , (1.54,1.82) ,(1.56,2.08).B: (1.14,1.82)…

转自:http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/associate_apriori.html 数据挖掘系列 (1) 关联规则挖掘基本概念与 Aprior 算法 我计划整理数据挖掘的基本概念和算法,包括关联规则挖掘.分类.聚类的常用算法,敬请期待.今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识. 关联规则挖掘在电商.零售.大气物理.生物医学已经有了广泛的应用,本篇文章将介绍一些基本知识和 Aprori 算法. 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例,还有人专门出了…

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,其基本的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的.详细来说.对于例如以下的仅仅含一个隐层的神经网络模型: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZ29vZ2xlMTk4OTAxMDI=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" /…

整理数据挖掘的基本概念和算法,包括关联规则挖掘.分类.聚类的常用算法,敬请期待.今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识. 关联规则挖掘在电商.零售.大气物理.生物医学已经有了广泛的应用,本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法. 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例,还有人专门出了一本书<啤酒与尿布>,虽然说这个故事是哈弗商学院杜撰出来的,但确实能很好的解释关联规则挖掘的原理.我们这里以一个超市购物篮迷你数据集来解释关联规则挖掘的基本概念: TID Items T1 {牛奶,面包…

1.具体应用实例.根据表2,预测序号15的跳高成绩. 表2 国内男子跳高运动员各项素质指标 序号 跳高成绩() 30行进跑(s) 立定三级跳远() 助跑摸高() 助跑4—6步跳高() 负重深蹲杠铃() 杠铃半蹲系数 100 (s) 抓举 () 1 2.24 3.2 9.6 3.45 2.15 140 2.8 11.0 50 2 2.33 3.2 10.3 3.75 2.2 120 3.4 10.9 70 3 2.24 3.0 9.0 3.5 2.2 140 3.5 11.4 50 4 2.32…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_98238f850102w7ik.html 目前所有的ANN神经网络算法大全 (2016-01-20 10:34:17) 转载▼ 标签: it   概述 1 BP神经网络 1.1 主要功能 1.2 优点及其局限性 2 RBF(径向基)神经网络 2.1 主要功能 2.2 优点及其局限性 3 感知器神经网络 3.1 主要功能 3.2 优点及其局限性 4 线性神经网络 4.1 主要功能 4.2优点及其局限性 5自组织神经网络 5.1 自组织…

人工神经网络(ANN),简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型.神经网络由大量的人工神经元联结进行计算.大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统.现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模,或用来探索数据的模式. 人工神经网络从以下四个方面去模拟人的智能行为: 物理结构:人工神经元将模拟生物神经元的功能 计算模拟:人脑的神经元有局部计算和存储的功能,通过连接构成一个系统.人工神经网络中也有大量…

利用c++编写bp神经网络实现手写数字识别 写在前面 从大一入学开始,本菜菜就一直想学习一下神经网络算法,但由于时间和资源所限,一直未展开比较透彻的学习.大二下人工智能课的修习,给了我一个学习的契机.现将bp神经网络的推导和实践记录于此: 前置知识 微积分相关内容,如偏导,梯度等 (大一不懂偏导梯度,这就是我学不进去的原因) BP神经网络概况及计算方法 可以理解为一个多层的网络,包含输入层X,隐藏层H和输出层Y,其中隐藏层可以不止一层. 为了直观展示,隐藏层和输出层都被我拆成了两层进行讲解 以下…

[废话外传]:终于要讲神经网络了,这个让我踏进机器学习大门,让我读研,改变我人生命运的四个字!话说那么一天,我在乱点百度,看到了这样的内容: 看到这么高大上,这么牛逼的定义,怎么能不让我这个技术宅男心向往之?现在入坑之后就是下面的表情: 好了好了,玩笑就开到这里,其实我是真的很喜欢这门学科,要不喜欢,老子早考公务员,找事业单位去了,还在这里陪你们牛逼打诨?写博客,吹逼? 1神经网络历史(本章来自维基百科,看过的自行跳过) 沃伦·麦卡洛克)[基于数学和一种称为阈值逻辑的算法创造了一种神经网络的计算…

http://www.cnblogs.com/wengzilin/archive/2013/04/24/3041019.html 学 习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点.在神经网络的发展进程中,学习算法的研究有着十分重要的地位.目前,人们所提出的神经网络模型都是和学习算 法相应的.所以,有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分.有的模型可以有多种算法．而有的算法可能可用于多种模型.不过,有时人们也称算法 为模型. 自从40年代Hebb提出的学习规则以来,人们相继提出了各种各样的学…

秋招刚结束,这俩月没事就学习下斯坦福大学公开课,想学习一下深度学习(这年头不会DL,都不敢说自己懂机器学习),目前学到了神经网络部分,学习起来有点吃力,把之前学的BP(back-progagation)神经网络复习一遍加深记忆.看了许多文章发现一PPT上面写的很清晰,就搬运过来,废话不多说,直入正题: 单个神经元 神经网络是由多个"神经元"组成,单个神经元如下图所示: 这其实就是一个单层感知机,输入是由ξ1 ,ξ2 ,ξ3和Θ组成的向量.其中Θ为偏置(bias),σ为激活函数(tran…