神经网络算法步骤
艾波-罗斯(一种基于神经网络的机器学习算法)
什么是艾波-罗斯算法？艾波-罗斯（AdaptiveBoosting，简称AdaBoost）是一种基于神经网络的机器学习算法，用于分类问题。它是一种集成学习算法，通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器，提高分类准确率。艾波-罗斯算法的工作原理 艾波-罗斯算法的工作原理可以分为以下几个步骤：1.初始化样本权重：将每个样本...
30分钟讲清楚深度神经网络
这两年神经网络各种火。但对很多人而言，只是听着觉得各种高大上，究其本质，还是听不懂。下面我们花三十分钟把这个事情讲清楚。神经网络算法是最早来源于某神经生理学家和某数学家联合发表的一篇论文，他们对人类神经运行规律的提出了一个猜想，并尝试给出一个建模来模拟人类神经元的运行规律。神经网络一...
bp神经网络算法介绍
在反向传播阶段，根据输出层的结果与真实结果的误差，计算损失函数对权重的梯度，并更新权重和偏置。通过这种方式，神经网络能够不断地调整参数，以减小预测误差。反向传播过程中，利用梯度下降法或其他优化算法来更新参数，使得网络的性能逐渐优化。BP神经网络算法的主要优点是具有很强的非线性映射能力和自学习...
神经网络——BP算法
BP算法全称叫作误差反向传播(error Back Propagation，或者也叫作误差逆传播)算法。其算法基本思想为：在2.1所述的前馈网络中，输入信号经输入层输入，通过隐层计算由输出层输出，输出值与标记值比较，若有误差，将误差反向由输出层向输入层传播，在这个过程中，利用梯度下降算法对神经元权值进行调整。BP...
神经网络算法是什么
神经网络算法是指逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点，主要的研究工作集中在生物原型研究、建立理论模型、网络模型与算法研究、人工神经网络应用系统等方面；生物原型研究：从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究...
机器学习算法之神经网络
在学习了机器学习的相关知识以后，我们知道其中的算法有很多种，比如回归算法、K近邻算法等等，这些都是需要大家掌握的算法，而神经网络算法是一个十分实用的算法，在这篇文章中我们就给大家介绍一下机器学习算法中的神经网络算法知识。那么什么是神经网络算法呢？其实神经网络也称之为人工神经网络，简单就是...
深入浅出BP神经网络算法的原理
深入浅出BP神经网络算法的原理 相信每位刚接触神经网络的时候都会先碰到BP算法的问题，如何形象快速地理解BP神经网络就是我们学习的高级乐趣了（画外音：乐趣？你在跟我谈乐趣？）本篇博文就是要简单粗暴地帮助各位童鞋快速入门采取BP算法的神经网络。BP神经网络是怎样的一种定义？看这句话：一种按“误差...
神经网络的具体算法
粗集处理阶段。根据粗集的简化规则及决策规则对数据进行约简，构造神经网络的初始结构，便于神经网络的训练。企业战略风险分析需要解决的问题是在保证对战略风险状态评价一致的情况下,选择最少的特征集,以便减少属性维数、降低计算工作量和减少不确定因素的影响,粗集理论中的属性约简算法可以很好地解决这个...
人工智能时代,神经网络的原理及使用方法 | 微课堂
人工智能时代已经悄然来临，在计算机技术高速发展的未来，机器是否能代替人脑？也许有些读者会说，永远不可能，因为人脑的思考包含感性逻辑。事实上，神经网络算法正是在模仿人脑的思考方式。想不想知道神经网络是如何“思考”的呢？下面我向大家简单介绍一下神经网络的原理及使用方法。所谓人工智能，就是让...
神经网络算法神经网络
逻辑思维是通过遵循逻辑规则进行推理的过程，信息首先转化为概念并用符号表示，然后通过串行指令让计算机执行。相比之下，直观思维则依赖于分布式的信息存储和神经元间的动态交互，能够瞬间产生想法或解决问题。人工神经网络正是模仿这一思维方式，作为非线性动力系统，其核心是信息的分布式存储和并行处理，尽管...
郫县新力回答： 人工神经网络有很多种,我只会最常用的BP神经网络.不同的网络有不同的结构和不同的学习算法. 简单点说,人工神经网络就是一个函数.只是这个函数有别于一般的函数.它比普通的函数多了一个学习的过程. 在学习的过程中,它根据正确结果不停地校正自己的网络结构,最后达到一个满意的精度.这时,它才开始真正的工作阶段. 学习人工神经网络最好先安装MathWords公司出的MatLab软件.利用该软件,你可以在一周之内就学会建立你自己的人工神经网络解题模型. 如果你想自己编程实现人工神经网络,那就需要找一本有关的书籍,专门看神经网络学习算法的那部分内容.因为“学习算法”是人工神经网络的核心.最常用的BP人工神经网络,使用的就是BP学习算法.
汤查19760843098问： MATLAB中BP神经网络的训练算法具体是怎么样的 - ？
郫县新力回答： 先用newff函数建立网络,再用train函数训练即可. 1)正向传播:输入样本->输入层->各隐层(处理)->输出层 注1:若输出层实际输出与期望输出(教师信号)不符,则转入2)(误差反向传播过程) 2)误差反向传播:输出误差(某种形式)-...
汤查19760843098问： 如何理解神经网络里面的反向传播算法 - ？
郫县新力回答： 反向传播算法(BP算法)主要是用于最常见的一类神经网络,叫多层前向神经网络,本质可以看作是一个general nonlinear estimator,即输入x_1 ... x_n 输出y,视图找到一个关系 y=f(x_1 ... x_n) (在这里f的实现方式就是神经网络)来近似已知...
汤查19760843098问： 神经网络的具体算法 - ？
郫县新力回答： 神经网络和粗集理论是智能信息处理的两种重要的方法,其任务是从大量观察和实验数据中获取知识、表达知识和推理决策规则.粗集理论是基于不可分辩性思想和知识简化方法,从数据中推理逻辑规则,适合于数据简化、数据相关性查找、发...
汤查19760843098问： 求BP神经网络的MATLAB算法 - ？
郫县新力回答： 以常用的三层BP为例:net=newff(P,T,{m},{'tansig'},'trainlm');//用newff建立新的网络net,P为样本输入,T为目标输出,m为隐层的神经元数目,tansig为隐层到输出层的传输函数,如果是多隐层则要给出每层的输出函数,trainlm为训练函数net....
汤查19760843098问： 神经网络算法是什么? - ？
郫县新力回答： Introduction --------------------------------------------------------------------------------神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇.很多人听过这个词,但很少人真正明白它是什么.本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语...
汤查19760843098问： 用Matlab算BP神经网络的具体算法? - ？
郫县新力回答： BP神经网络的传递函数一般采用sigmiod函数,学习算法一般采用最小梯度下降法;下面是具体的程序例子:例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络.训练样本定义如下:输入矢量为p =[-1 -2 3 1-1 1 5 -3] 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] 解:本例的 ...
汤查19760843098问： matlab怎么利用神经网络做预测 - ？
郫县新力回答： 利用matlab做神经网络预测,可按下列步骤进行:1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析
汤查19760843098问： BP神经网络算法的关键词 - ？
郫县新力回答： BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权...
