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
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
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。
作者自己写的BP神经网络算法,经测试可以实现自主学习使结果不断接近目标输出
用平常语言介绍神经网络 (Neural Networks in Plain English) 因为我们没有很好了解大脑,我们经常试图用最新的技术作为一 种模型来解释它。在我童年的时候,我们都坚信大脑是
模型算法,
神经网络的应用非常广泛,这里有关于bp算法的教学PPT,给大家参考
神经网络反向传播算法,神经网络反向传播算法原理和推导
BP神经网络,GRNN网络,PNN网络,RBF神经网络,遗传算法,蚁群算法,支持向量机,小波神经网络,等等共计42种算法,有算法说明和代码介绍
这个压缩包里共包括两个源代码,分别是训练算法,实际分类检测算法,主要是利用BP神经网络来分类。训练算法的原理可以直接参考,实际分类检测就是利用训练好的BP神经网络参数来进行分类。我的BP网络结构是3层
