集成神经网络快速估价模型

之前阅读了很多有关神经网络的书籍、论文以及博客,发现大多分为两种情况。一种是例如《深度学习》这类,里面堆砌了大量的理论和公式,如果细心研读的话的确可以将神经网络中的数学原理理解的很透彻。可是,当看完《

快速收敛的BP神经网络算法（LMBP），适合原理学习。

神经网络是机器学习的重要分支，是智能计算的一个主流研究方向，长期受到众多科学家的关注和研究。它植根于很多学科，结合了数学、统计学、物理学、计算机科学和工程学，已经发现它能够解决一些传统意义上很难解决的

网络创建函数 newp 创建感知器网络 newlind 设计一线性层 newlin 创建一线性层 newff 创建一前馈BP网络 newcf 创建一多层前馈BP网络 newfftd 创建一前馈输入延迟

针对演化学习的速度较慢、模型的稳定性较差等，利用梯度下降计算改进演化算法，极大地提高了模型的学习速度，对那些需要及时优化工艺参数的生产过程，该种模型有很好的应用前景。

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神经网络:用Python语言从零开始实现的卷积神经网络,LSTM神经网络和神经网络

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