BP神经网络PID控制器仿真实现_何继爱(1).pdf

bp神经网络实例学习bp神经网络实例的很帮手

本文来自于CSDN,介绍了BP神经网络原理以及如何使用Python来实现BP神经网络等相关知识。人工神经网络是一种经典的机器学习模型,随着深度学习的发展神经网络模型日益完善.联想大家熟悉的回归问题,神

本文来自于cnblogs,人工神经网络是一种经典的机器学习模型,随着深度学习的发展神经网络模型日益完善.联想大家熟悉的回归问题,神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数,并使用

强大,很好很强大。学习神经网络的好助手,可以仿照其中的代码,只需修改个别参数便可以轻易实现自己需要完成的任务。

是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,

bp人工神经网络法在深基坑开挖中对变形的预测，matlab实现

VC++实现BP算法，测试可用，可直接运行

利用BP神经网络实现f(x)=sin(x)+cos(x)的拟合逼近

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。

基于对话框的应用程序，实现了异或网络、数字识别和函数逼近等功能。