python代码实现,可以调整网络结构,适用分类与回归问题,包含随机梯度下降、动量梯度下降,RMSProp、Adam优化算法。通过hyperopt优化调参,另外补充了一些测试demo
能对多因素影响因子进行简单预测输入层多变量 输出层一个变量的BP神经网络实现,对物流量进行预测与分析
BP神经网络关于多分类的代码源程序,主要是关于四分类的问题
BP神经网络的利用输入xy输出xy,用python语言编写的
任意选定一组自由权,通过对传递函数建立线性方程组,解得待求权。在此基础上将给定的目标输出直接作为线性方程等式代数和来建立线性方程组,不再通过对传递函数求逆来计算神经元的净输出,简化了运算步骤。没有采用
基于bp神经网络实现人脸方向识别,里面有图片,有MATLAB代码
对于训练学习很有帮助,能通过运行,效果不错。
原创版本,实现神经网络前向BP网络,输入节点维数,输出节点维数,隐层数由用户自己定义,该算法实现多维多情况的BP算法。但是对于异或算法结果不是很理想对其他情况结果很理想,并定义了类,方便VC下实现
bp神经网络详解pptBP(backpropagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是
自己弄得一段代码,已经尽可能的将算法简化到了最简单的程度,大概只有100多行,很适合初学者。双输入单输出的三层网络结构,是用C语言写的。
