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bp算法的困难 神经网络算法 bp算法ldpc实现

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    Java常用排序算法

    排序算法常用的有冒泡排序,选择排序和插入排序,下面将用Java语言实现这三种排序方式,并且介绍一种由插入排序拓展出来的希尔排序。...
    请教关于BP算法的两个小问题
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    游戏一直陪伴着我们的成长,下面就由小编教你怎么玩自由之战,希望你能有个好的游戏体验! 首先说说荣誉模式,就是33.55,在进入选英雄界面后,如果队友秒选,那么十...
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    LabVIEW,是一种图形化编程语言,广泛应用于测试领域。本篇经验,主要介绍LabVIEW中如何实现BP神经网络算法,此种方法采用NI-MLT工具包,不需要调用...
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    以前我们讲过python的经典算法中的快排算法,现在我们来看一下python中的另一个经典算法 — 选择排序算法。...
    基于BP算法和遗传算法结合的自适应噪声抵消器
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    快排是python经典算法之一。 python 下面讲解的是什么是快排和快排的图示。 快排是一种解决排序问题的运算方法。 快排的原理:在数组中任意选择一个数字作...
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  • Java 数组排序算法

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    在程序设计中,需要将一组数列进行排序,这样更加方便统计与查询。对于数组排序有冒泡排序、直接排序、反转排序。 Eclipse 冒泡排序是将小数往前放,大数往后放。...
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  • cs的金钱算法

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    cs的金钱算法一直是大众所头疼的东西。这直接关系到下一局能否起枪,如何配枪~作为cs骨灰级老鸟怎么能不get√到呢...
    BP算法
  • 如何笑对困难?

    如何笑对困难?

    上帝让一个人来到这世上,是让他经历种种磨炼,以便使他能够担负起以后的重任,而困难自然也会夹杂其中。...
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  • 如何学好算法

    如何学好算法

    算法对于搞IT的人来说是非常重要的,那么在大学我们应该如何来学好它呢? 算法是对某种程序功能实现的一种利器,学起来也是非常吃力的,所以首先你要有耐心 解决问题是...
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  • 主宰全球的10大算法

    主宰全球的10大算法

    Reddit有篇帖子介绍了算法对我们现在生活的重要性,以及哪些算法对现代文明所做贡献最大。如果对算法有所了解,读这篇文章时你可能会问“作者知道算 法为何物吗?”...
    研究BP算法的平面CAPP
  • BP算法从原理到python实现

    BP算法从原理到python实现

    假设我们需要做语音辨识,有7-8层神经层,每层有1000个神经元,这时我们的梯度向量 是一个有上百万维度的向量,这时候我们使用反向传播算法有效率的计算参数的梯度下降值. BP算法数学原理直观表示 Chain Rule 链式法则
  • ...L学习笔记1 BP算法的matlab代码学习

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    设置隐藏层的神经元个数: Matlab实例1: %BP算法训练:监督学习% 2)newff :前馈网络创建函数 3) train:训练网络 返回训练后的网络和训练记录TR 4)sim:利用网络进行仿真 返回由网络产生的输出.
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    电子质量 主办:中国电子质量管理协会;信产部第五研究所 出版:电子质量杂志 出版周期:月刊 出版地:广东省广州市 本期目录 如何获取本文>> 为改善控制性能,提高预测精度,本文采用粒子群和BP混合算法(PSO-BP算法)优
  • 神经网络BP算法在电机故障诊断中的应用

    神经网络BP算法在电机故障诊断中的应用

    图2 BP算法训练误差曲线图 Fig.2 The training error chart of BP algorithm[/align] 2.3训练结果测试 给定12个测试样本,前8个为故障样本,后4个为正常样本, 采用试凑法,从9开始依次增加,
  • ...amma和改进BP算法的人脸识别研究

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    设D(k)、D(k-1)分别表示k时刻和(k-1)时刻的负梯度,动量因子[0,1],分别表示权值修正取决于当前循环的负梯度和上一次循环的负梯度.权值调整公式如下: 设载入BP网络中的样本的理想输出和实际输出分别为Y和T,则样本集的误差测度E等于每个样本
  • BP算法从原理到python实现

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    根据前面的模型我们知道,如果我们已知 \(\frac{\partial C}{\partial Z_{a}}和\frac{\partial C}{\partial Z_{b}}那么我们可以求出\frac{\partial C}{\partial z'}
  • 神经网络BP算法在噪声主动控制中的应用

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    2 神经网络BP算法的变异算法 神经网络中利用反向传播(Back Propagation)算法即BP算法来处理误差的BP神经网络应用较为广泛,它的神经元分层排列分别组成输入层、一层或多层的隐层及输出层,每层都有多个神经元且互不连接,每层神经元只接收来自
  • ...络 ANN 及BP算法

    ...络 ANN 及BP算法

    参数更新: 求误差对w1的偏导 注意,w1对两个输出的误差都有影响 通过以上过程可以更新所有权重,就可以再次迭代更新了,直到满足条件. 输出层:b2, w5, w6, w7, w8(赋了初始值) 5.3.1 前向运算 计算误差 则误
  • 3.3 BP算法推导 绝对详细

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    这个够详细了吧,这就是BP,看明白四个公式就OK了! 接下来就是BP的四个关键四个公式了: 四个方程定义了BP过程. 伪代码应用公式和推导的四个核心 公式 对应看一下. 应用举例,手动推导:
  • 研究BP算法的平面CAPP

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    通过实例可以表明神经网络工具箱进行网络训练的可靠性.BP网络是人工神经网络中前向网络的核心内容,在人工神经网络的实际应用中占有80%-90%.而 Matlab中的神经网络工具箱则使BP网络的建立和训练更为方便和实用.基于BP算法的CAPP系统的建立可以使工
  • 神经网络的 BP 算法学习

    神经网络的 BP 算法学习

    依赖关系如下: (b)点乘形式 有了上面的基础后,就可以看看几种常见的神经网络的推导 1)普通的神经网络
  • BP算法的改进在Matlab的实现研究

    BP算法的改进在Matlab的实现研究

    除了采用新的学习算法,网络模型的优化也有助于改善神经网络的性能,加快收敛速度.网络模型改进的方向主要有 (1)调整网络结构 增加网络的层数可以进一步降低误差,提高精度. 但会使网络复杂化,从而增加网络的训练时间.精度的提高实际上也可以通过增加隐
  • 跪求各位一个BP算法在MATLAB下的训练过程

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  • 神经网络BP算法在电机故障诊断中的应用

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    以各频率成分的能量为元素构造特征向量,然后将各元素数据进行归一化处理后,作为已经训练完毕神经网络的输入,根据网络输出即可判断故障与否. 2.2网络训练 首先确定网络的输出单元,定义出各输出单元所代表的意义,然后以正常样本和故障样本为输入进行网络训练,从
  • ...matlab中bp算法的训练效果 –

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  • 神经网络中 BP 算法的原理与 Python 实现源码解析

    神经网络中 BP 算法的原理与 Python 实现源码解析

    下面这块代码是源码最核心的部分,也即 BP 算法的实现,包含了前向传输和逆向反馈,前向传输在 Network 里有单独一个方法(上面提到的 feedforward 方法),那个方法是用于验证训练好的神经网络的精确度的,在下面有提到该方法. ,原理与梯度
  • 基于双隐含层BP算法的激光主动成像识别系统

    基于双隐含层BP算法的激光主动成像识别系统

    3 基于Hu矩特征的双隐含层BP神经网络算法 所示,包括视频显示、识别算法选择、相机控制、转台控制等模块.系统工作过程为激光器经发射系统发射红外激光照射目标区域,然后,目标经漫反射后返回的部分激光由接收光学系统收集,再通过相机获得图像信息,最后利用工控
  • ...训练得到GA-BP算法的标准差曲线如图4所示.-神经网络算法论文,...

    ...训练得到GA-BP算法的标准差曲线如图4所示.-神经网络算法论文,...

    图5曲线图表明GA-BP算法的适应度和收敛性在迭代到250代时就已经达到要求.进一步通过用Matlab得到的基数点仿真输出和期望输出曲线比较,表明GA-BP算法装备配件需求预测值与配件需求实际值一致性比较高,说明基于功能分析的GA-BP装备配件需求预测模型
  • BP算法改进及其在股票价格预测中的应用 中国步进电机网

    BP算法改进及其在股票价格预测中的应用 中国步进电机网

    001.激励函数用Sigmoid.④经过试验,隐层数为6时,预测效果最佳,即选取5-6-1结构,如图2所示为BP算法预测效果.表1为BP算法预测表. LMBP算法模型:经过试验,隐层数为6时,预测效果最佳,即选取5-9-1结构,如图3所示为LMBP算法预
  • BP算法在信用风险分析中的应用研究 .doc

    BP算法在信用风险分析中的应用研究 .doc

    BP算法在信用风险分析中的应用( 李行风1 张博群2 徐建东1 1. 暨南大学数学系,广东,广州,510632 2. 华南理工大学交通学院,广东,广州,510640 摘要:按照企业的财务状况、经营状况以及过往的信用记录分为"信用好"和"信用差"两个小组.对
  • BP 算法之一种直观的解释

    BP 算法之一种直观的解释

    根据之前猜想出来的规律( - -!), 残差的影响是按照左侧输入节点的 a 值大小按比例分配到权重上去的,所以呢,就可以得到:如果乘以一个 learning rate, 这就是最后一层的权重更新值.我们在想,要是能得到中间隐层节点上的残差,问题就分解成几个
  • 神经网络BP算法在噪声主动控制中的应用

    神经网络BP算法在噪声主动控制中的应用

    2 神经网络BP算法的变异算法 神经网络中利用反向传播(Back Propagation)算法即BP算法来处理误差的BP神经网络应用较为广泛,它的神经元分层排列分别组成输入层、一层或多层的隐层及输出层,每层都有多个神经元且互不连接,每层神经元只接收来自
  • 神经网络的 BP 算法学习

    神经网络的 BP 算法学习

    上图中,圆形框是函数表达式,边表示圆形框的输入和输出来源.将图r节点的输出记为r, 则r节点的输入为p节点和q节点的输出,记为 p,q. 那么如何求z(z节点的输出)关于图中任意节点输出的梯度呢? 首先用图来表达函数,对于以下的函数: 令:
  • 神经网络的 BP 算法学习

    神经网络的 BP 算法学习

    依赖关系如下: 基本的前向过程如下: 1)普通的神经网络
  • BP算法代价函数的偏导数

    BP算法代价函数的偏导数

  • 神经网络中 BP 算法的原理与 Python 实现源码解析

    神经网络中 BP 算法的原理与 Python 实现源码解析

    可以看到 Sigmoid 函数的值域为 (0,1) ,若对于多分类任务,输出层的每个神经元可以表示是该分类的概率.当然还存在其他的激活函数,他们的用途和优缺点也都各异. BP 算法执行的流程 在手工设定了神经网络的层数,每层的神经元的个数,学习率
  • BP 算法的一种直观的解释

    BP 算法的一种直观的解释

    z: 非线性变换之前的节点值,实际上是前一层节点的线性变换 a: 非线性变换之后的 activation 值 a=f(z): 这里就是 sigmoid function 现在我们要利用 LMS 中的想法来对这个网络进行训练. 而神经网络 M
  • BP 算法的一种直观的解释

    BP 算法的一种直观的解释

    OK,现在 BP 算法有了一个直观的思路,下面,将从反向传导的角度更加深入地分析一下 BP 算法. 参考资料: 统计学习方法 李航 著 上一层的残差等于下一层的残差乘以更新后的权重,明显,Ng 的教程是乘以没有更新的权重,我觉得后者有更好的数学
  • 神经网络的 BP 算法学习

    神经网络的 BP 算法学习

    对于任意的x节点,找到所有与x节点直接关联的节点p,q,x 只能通过p,q去影响z.那么z和x的关系可以表示如下z=z(p,q),p=p(x),q=q(x),根据复合函数求导法则: 这就是BP算法的核心公式. 上图中,圆形框是函数表达式,边表示圆形
  • 神经网络中 BP 算法的原理与 Python 实现源码解析

    神经网络中 BP 算法的原理与 Python 实现源码解析

    使用激活函数的原因是因为线性模型(无法处理线性不可分的情况)的表达能力不够,所以这里通常需要加入 Sigmoid 函数来加入非线性因素得到神经元的输出值. 关于为什么线性函数模型表达能力不够,可以 点击这里 ij 则表示从第 i 个神经元到第
  • 多层神经网络BP算法权值更新过程

    多层神经网络BP算法权值更新过程

    多层神经网络BP算法权值更新过程: 这是看的一个大牛的分析,但是后来找不到他的网址了,幸好当时把图片保存下来了,这里做个记录,留着以后看.
  • 请教关于BP算法的两个小问题

    请教关于BP算法的两个小问题

  • 用bp神经网络在matlab中数字识别精确度的问题

    用bp神经网络在matlab中数字识别精确度的问题

    什么是BP神经网络? ( BP算法的基本思想是:学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成;正向传播时,输入样本从输入...) 如何在matlab中建立多层bp神经网络 相关说明: 28*28的灰度图像数据,我通过14条横线、14条竖线
  • 查找信息越来越困难,主要原因是... 因而机器学习如遗传算法、BP神...

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    一、意图搜索起源 意图搜索最早起源于互联网行业搜索引擎工具,随着互联网信息量的不断增加,能够快速、准确地查找信息越来越困难,主要原因是搜索引擎不能理解用户的真实查询意图,因而机器学习如遗传算法、BP神经网络法等在这方面的应用研究快速地被引起关注.
  • ...态流量软测量中BP算法平坦区问题.pdf

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  • 基于PSO BP神经网络的电子政务绩效评价模型

    基于PSO BP神经网络的电子政务绩效评价模型

    优化后的数值更加接近期望值,而且误差会比PSO优化前的BP神经网络的训练更小,优化前后的测试的结果对比如表5所示. 本文在结合了BP神经网络和粒子群优化算法建立了PSOBP电子政务绩效评价模型,取得了较为满意的结果,然而本课题依然遇到了诸多的困难和问题
  • BP神经网络的电路最优测试集的生成设计

    BP神经网络的电路最优测试集的生成设计

    在设定生成较少的测设点数量时,应用神经网络能够解出点集,但各项指标与使用进化 规划算法的解相比相对较差,整体效果类似于陷入"早熟". 在设定生成较多的测试点数量时,应用神经网络来对目标点集的查找解算较为困难,对 目标求解的明晰性不强,目标集(样本集)内的元
  • ... 5 反向传播算法 BP

    ... 5 反向传播算法 BP

    这是我们所熟悉的cnn的结构,有着输入层和多层隐藏层,我们利用表达式直接去一层一层计算是不和实际的,隐藏层的loss是无法用表达式来描述的.如果有研究过Neural Turing Machine的童鞋,应该清楚,cnn还不是最困难的,Neural Turi