BP神经网络的优化算法研究BP神经网络原理及MATLAB仿真

关于BP神经网络的学习心得。参考了CSDN和简书上部分博主的资料。因为参考资料过多,没有整理出处,不会用于商业用途,只是自己用于记录学习笔记,如果有侵权的话,联系我之后会删除

训练样本在learn中,识别样本为x.bmp 开发使用的QT版本为5.0 总体样本容量为原始样本的30倍,除却原始样本外其他为随机噪声样本 使用大样本容量+乱序方式消除样本顺序影响 S型函数选用1/(

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。

详细的神经网络算法MATLAB程序实现，详细步骤说明，数据拟合效果，对于神经网络的案例说明简单易懂，适合初学者进行学习

上课的作业，BP神经，需要的可以下载…………………………

基于BP神经网络

BP神经网络实例MATLAB源代码可以正常运行采用输入层隐含层输出层利用推导公式编程，非直接调用工具箱

课程实验研究BP算法，于是手写了一份，网络大小可自定义，只要是sigmoid激励则BackPropagation算法自动兼容，有少许bug

bp人工神经网络算法 BOOL CBPworkApp::InitInstance() { AfxEnableControlContainer(); // Standard initialization

Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广