1. bp神經網路四個輸入條件newff()
1）由r維的輸入樣本最大最小值構成的r×2維矩陣 eg:[-1, 2; 0, 5]
2)各層的神經元個數 eg[3, 1] 第一層三個神經元，第二層單個神經元
3）各層神經元的傳遞函式eg:
4)訓練用函式 eg: 'traingd' 訓練函式選取traingd
%bp神經網路的構建
clear; clc
net = newff([-1, 2; 0, 5], [3, 1], , 'traingd');
net = init(net);
p = [1; 2];
a = sim(net, p)
p = [1 3 2;2 4 1];
a = sim(net, p)
注：可能每次的結果不同，這是因為前面初始化的網路是隨機的，對應的網路不同，結果自然不同。
bp神經網路學習
import numpy as np 使用邏輯回歸進行分類 defnonlin x,deriv false if deriv true return x 1 x return 1 1 np.exp x 待分類的資料 x np.array 0,0,1 0,1,1 1,0,1 1,1,1 print x...
BP神經網路
基本bp神經網路演算法包括 訊號的前向傳播 誤差的反向傳播 也即計算實際輸出時按照輸入到輸出的方向進行，權值閾值調整則相反。bp是一種多層前饋神經網路，由輸入層 隱含層和輸出層組成。層與層之間有兩種訊號在流動 一種是從輸入流向輸出的工作訊號，是輸入和權值的函式 另一種是輸入流向輸出的訊號，即誤差。隱...
BP神經網路
x 為輸入向量，y為隱藏層的神經元，z 為輸出層,d為目標真實值,本文預設 z 不經過sigmod處理。x y的權重為 w,y z的權重為 v yj ix iwij 1 oyi f y j 2 其中激勵函式f x 1 1 e x f x f x 1 f x 3 z k j f yj vjk 此時系統...