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。
bp神经网络C++实现详细讲解握使用bp神经网络C++实现
本代码用matlab语言m文件编程 拟合函数分别为y=sinx1/x1*sinx2/x2和异或逻辑 中间加了动量项 代码注释较多 比较容易看懂 且在本人的计算机上运行通过 为本人课堂作业 有不妥的地方
按照BP网络计算公式来设计的一个matlab程序,对BP网络进行了优化设计
基于模式识别的bp人工神经网络matlab实现 很好的东西 都下载吧
通过GUI实现BP神经网络的设计,要求输入信号分别为随机噪声、正玄信号、方波信号,网络层数包含输入层、隐含层、输出层,训练方法有BP算法、带动量项的BP算法、Davidon最小二乘法、阻尼最小二乘法,
本资源关于如何在Matlab中实现BP神经网络。
BP神经网络用MATLAB实现的几个小程序
