BP神经网络介绍 神经网络是机器学习中一种常见的数学模型,通过构建类似于大脑神经突触联接的结构,来进行信息处理.在应用神经网络的过程中,处理信息的单元一般分为三类:输入单元.输出单元和隐含单元. 顾名思义:输入单元接受外部给的信号与数据:输出单元实现系统处理结果的输出:隐含单元处在输入和输出单元之间,从网络系统外部是无法观测到隐含单元的结构的.除了上述三个处理信息的单元之外,神经元间的连接强度大小由权值等参数来决定. 图为BP神经网络结构:(图片均为截图来的笔记,蒟蒻手动狗头) 单个神经元的工作

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

经过一个多月的努力,终于完成了BP网络,参考的资料为: 1.Training feed-forward networks with the Marquardt algorithm 2.The Levenberg-Marquardt method for nonlinear least squares curve-fitting problems 3.Neural Network Design 4.http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFL

从头推导与实现 BP 网络 回归模型 目标 学习 \(y = 2x\) 模型 单隐层.单节点的 BP 神经网络 策略 Mean Square Error 均方误差 \[ MSE = \frac{1}{2}(\hat{y} - y)^2 \] 模型的目标是 \(\min \frac{1}{2} (\hat{y} - y)^2\) 算法 朴素梯度下降.在每个 epoch 内,使模型对所有的训练数据都误差最小化. 网络结构 Forward Propagation Derivation \[ E = \

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12966.html 记得把这几点描述好咯:代码实现过程 + 项目文件结构截图 + 演示效果 1.准备工作 1.1 训练集和测试集准备 先将数据集手动划分成训练集和测试集,并分好类,比如第一类就放在文件夹名为0的文件夹下,第二类就是1,如此类推. 当前程序只能处理10类以下车标,因为当前程序逻辑不支持10以上的数字识别(具体可以仔细看下代码) 所有训练集的图片放在train文件夹中,测试集放在test文件夹下.最终的文件树

背景 前段时间,用过一些模型如vgg,lexnet,用于做监督学习训练,顺带深入的学习了一下相关模型的结构&原理,对于它的反向传播算法记忆比较深刻, 就自己的理解来描述一下BP网络. 关于BP网络的整体简述 BP神经网络,全程为前馈神经网络,它被用到监督学习中的主体思想是(我们假定我们这里各个层Layer次间采用的是全链接): 通过各个Layer层的激励和权值以及偏置的处理向前传递,最终得到一个预期的值,然后通过标签值和预期的值得到一个残差值,残差值的大小反映了预期值和残差值的偏离程度,然后使用

最近在学习tf的神经网络算法,十多年没有学习过数学了,本来高中数学的基础,已经彻底还给数学老师了.所以我把各种函数.公式和推导当做黑盒子来用,理解他们能做到什么效果,至于他们是如何做到的,暂时不去深究,最多知道哪个公式的效果会比哪个更适合哪个场合. BP网络应该是最入门级的算法了. #用伪代码描述下大概如此 # 单层BP x = tf.placeholder(tf.float32,[None,256]) y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10]) w = t

最近学习Spark Streaming,不知道是不是我搜索的姿势不对,总找不到具体的.完整的例子,一怒之下就决定自己写一个出来.下面以预测股票走势为例,总结了用Spark Streaming开发的具体步骤以及方法. 一.数据源. 既然预测股票走势,当然要从网上找一下股票数据的接口,具体可以参考 http://blog.sina.com.cn/s/blog_540f22560100ba2k.html.http://apistore.baidu.com/apiworks/servicedetail/

本文的主要参考:How the backpropagation algorithm works 下面是BP网络的参数结构示意图 首先定义第l层网络第j个神经元的输出(activation) 为了表示简便,令 则有alj=σ(zlj),其中σ是激活函数 定义网络的cost function,其中的n是训练样本的个数. 下面主要介绍使用反向传播来求取cost function相对于权重wij和偏置项bij的导数. 显然,当输入已知时,cost function只是权值w和偏置项b的函数.这里为了方便

在本人的新书里,将通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得.这里给出以线性回归算法预测股票的案例,以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧. 本文先讲以波士顿房价数据为例,讲述线性回归预测模型的搭建方式,随后将再这个基础上,讲述以线性预测模型预测股票的实现代码.本博文是从本人的新书里摘取的,新书预计今年年底前出版,敬请大家关注. 正文开始(长文预警) ------------------------------

在上一篇中,我们回顾了先知的方法,但是在这个案例中表现也不是特别突出,今天介绍的是著名的l s t m算法,在时间序列中解决了传统r n n算法梯度消失问题的的它这一次还会有令人杰出的表现吗? 长短期记忆(Long Short-Term Memory) 是具有长期记忆能力的一种时间递归神经网络(Recurrent Neural Network). 其网络结构含有一个或多个具有可遗忘和记忆功能的单元组成.它在1997年被提出用于解决传统RNN(Recurrent Neural Network) 的

训练样本空间   每个样本使用5×5的二值矩阵表征一个字母.一共10个字母类型,分别是N,I,L,H,T,C,E,F,Z,V.每个字母9个样本.共90个. N1=[1,0,0,0,1; 1,0,0,0,1; 1,0,1,0,1; 1,0,0,1,1; 1,0,0,0,1]; N2=[1,0,0,0,1; 1,1,0,0,1; 1,0,1,0,0; 1,0,0,1,1; 1,0,0,0,1]; · · · · · · N9=[1,0,0,0,1; 1,1,0,0,1; 1,0,1,1,1; 1,0

RNN与LSTM 这一部分主要涉及循环神经网络的理论,讲的可能会比较简略. 什么是RNN RNN全称循环神经网络(Recurrent Neural Networks),是用来处理序列数据的.在传统的神经网络模型中,从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的.但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力.例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的.RNN之所以称为循环神经网路,即一个序列当前的输出与

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf #——————————————————导入数据—————————————————————— f=open('./dataset/dataset_1.csv') df=pd.read_csv(f) #读入股票数据 data=np.array(df['最高价']) #获取最高价序列 data=data[::-1]

第一部分:从RNN到LSTM 1.什么是RNN RNN全称循环神经网络(Recurrent Neural Networks),是用来处理序列数据的.在传统的神经网络模型中,从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的.但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力.例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的.RNN之所以称为循环神经网路,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关.具体的表现形式为网络会对

第一部分:从RNN到LSTM 1.什么是RNN RNN全称循环神经网络(Recurrent Neural Networks),是用来处理序列数据的.在传统的神经网络模型中,从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的.但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力.例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的.RNN之所以称为循环神经网路,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关.具体的表现形式为网络会对

目录 BP算法的简单实现 Linear 全连接层 ReLu MSELoss 交叉熵损失函数 BP算法的简单实现 """ BPnet 简易实现 约定输入数据维度为(N, input_size) 输出数据维度为(N, output_size) """ import pickle import os, sys import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 首先创建一个父类Fun, 主要定义了 fo

论文 <基于现代技术的河道浅滩演变研究> 利用BP神经网络来预测浅滩演变 BP输出因子:浅滩的年平均淤积厚度以及浅滩上最小水深,是反映浅滩变化的两个基本指标,是确定浅滩航道尺度能否满足航行要求的依据. BP输入因子的选取与浅滩形成以及影响浅滩变化的诸因素有关.从河床演变理论及河流地貌动力学角度,影响浅滩断面最小水深和浅滩的年平均淤积厚度的主要因素有:(1)上游来流量(Q).来流过程(Q一t);(2)上游来沙量(G).输沙过程(G一t),泥沙组成(ds一Ps);(3)河段比降(J);(4)河床形

  在做数据预处理的时候,超额收益率是股票行业里的一个专有名词,指大于无风险投资的收益率,在我国无风险投资收益率即是银行定期存款. pycharm + anaconda3.6开发,涉及到的第三方库有pandas,numpy,matplotlib,skllearn. Python代码的基本功能注释里也写了一些.这三部分代码所实现的功能是读取数据,并对数据进行预处理.我已经把最原始的数据整理好放在了excel表格里,并且将第一个月的全部股票的参数放在一个excel里. #6 print('选择模型'