基于python的bp神经网络源码附件

matlab编写的bp神经网络,可以帮助跟直观的了解bp神经网络。wold文档,复制到matlab中就可以运行。

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误差反向传播算法简称反向传播算法(Back Propagation算法,简称BP算法)。使用BP算法的多层感知器又称为BP神经网络。

用BP神经网络算法对一组数据进行拟合，采用MATLAB编程，没有使用工具箱。里面有2个文件，第一个是数值拟合；第二个是利用第一个得到的神经网络的权值和阈值对其他数据点进行测试。

用于模式识别的神经网络后向传播算法！阈值和权重的修正采用的是梯度下降法。

深度学习(神经网络) —— BP神经网络原理推导及python实现摘要(一)BP神经网络简介1、神经网络权值调整的一般形式为:2、BP神经网络中关于学习信号的求取方法:(二)BP神经网络原理推导1、变

BP神经网络训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff()建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。第一个参数是一个Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值。第二个参数是一

bp神经网络源码，一层隐含层。经过测试，可以使用。

神经网络提问附件,做水力叶轮优化，用神经网络根据40组样本数据来做性能预测

Matlab的BP神经网络和RBF神经网络的仿真比较-BP神经网络和RBF神经网络的仿真比较.rarBP神经网络和RBF神经网络的仿真比较，很不错的！！！