近期在准备美赛,因为比赛需要故重新安装了matlab,在里面想尝试一下神将网络工具箱.就找了一个看起来还挺赏心悦目的函数例子练练手: y=1+sin(1+pi*x/4) 针对这个函数,我们首先画出其在[-1,8]上的函数图像,这里间隔为0.05.代码为: p=[-1:0.05:8] t=1+sin(1+pi*p/4) plot(p,t,'-') title("要逼近的线性函数") xlabel("x") 画出的图像如下: 然后我们通过建立神经网络,并且训练,设置训练

使用简单BP神经网络拟合二次函数 当拥有两层神经元时候,拟合程度明显比一层好 并出现如下警告: C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\matplotlib\backend_bases.py:2453: MatplotlibDeprecationWarning: Using default event loop until function specific to this GUI is implemented warnings.warn(str,

本实验通过建立一个含有两个隐含层的BP神经网络,拟合具有二次函数非线性关系的方程,并通过可视化展现学习到的拟合曲线,同时随机给定输入值,输出预测值,最后给出一些关键的提示. 源代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plotdata = { "batchsize":[], "loss":[] } d

技术背景 在前面的几篇博客中,我们分别介绍了MindSpore的CPU版本在Docker下的安装与配置方案.MindSpore的线性函数拟合以及MindSpore后来新推出的GPU版本的Docker编程环境解决方案.这里我们在线性拟合的基础上,再介绍一下MindSpore中使用线性神经网络来拟合多变量非线性函数的解决方案. 环境配置 在按照这篇博客中的方法进行安装和配置之后,可以在本地的docker镜像仓库中找到一个mindspore的镜像: [dechin-manjaro gitlab]# d

2.1 案例背景 在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模.在这种情况下,可以建立BP神经网络表达这些非线性系统.该方法把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后用训练好的BP神经网络预测系统输出. 本章拟合的非线性函数为\[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\]该函数的图形如下图所示. t=-5:0.1:5; [x1,x2] =meshgrid(t); y=x1.^2+x2.^2; s

1.神经网络工具箱概述 Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器.线性网络.BP网络.径向基函数网络.竞争型神经网络.自组织网络和学习向量量化网络.反馈网络.本文只介绍BP神经网络工具箱. 2.BP神经网络工具箱介绍 BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值,使得网络输出的均方误差和最小.下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称: (1)newff:创建一前馈BP网络(隐含层只有一层) (2)newcf:创建一多层前馈BP网络(隐含

引言 在上一篇博客中,介绍了各种Python的第三方库的安装,本周将要使用Tensorflow完成第一个神经网络,BP神经网络的编写.由于之前已经介绍过了BP神经网络的内部结构,本文将直接介绍Tensorflow编程常用的一些方法. 正文 神经网络的内容 一般,一个神经网络程序包含以下几部分内容. 1.数据表达和特征提取.对于一个非深度学习神经网络,主要影响其模型准确度的因素就是数据表达和特征提取.同样的一组数据,在欧式空间和非欧空间,就会有着不同的分布.有时候换一种思考问题的思路就会使得问题变

一.人工神经网络 关于对神经网络的介绍和应用,请看如下文章 ​ 神经网络潜讲 ​ 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么 二.人工神经网络分类 按照连接方式--前向神经网络.反馈(递归)神经网络 按照学习方式--有导师学习神经网络.无导师学习神经网络 按照实现功能--拟合(回归)神经网络.分类神经网络 三.BP神经网络概述 1. 特点 BP神经网络中 BP 是指 BackPropagation (反向传播) ,指的是误差的反向传播 ,其信号是向前传播的 , 从结构上分类 ,它是前向有导师学习神经

基本就三个函数: newff():创建一个bp神经网络 train():训练函数 sim():仿真函数 同时具有可视化界面,但目前不知道可视化界面如何进行仿真,且设置不太全 工具箱:Neural net fitting textread使用方法:http://blog.sina.com.cn/s/blog_9e67285801010bju.html ex1. clear; clc; %注意P矩阵,matlab默认将一列作为一个输入 P=[0.5152 0.8173 1.0000 ; 0.8173

3.1 案例背景 遗传算法(Genetic Algorithms)是一种模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索最优化方法. 其基本要素包括:染色体编码方法.适应度函数.遗传操作和运行参数. 非线性函数:$y=x_{1}^{2}+x_{2}^{2}$ 3.2 模型建立 3.2.1 算法流程 遗传算法优化使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阔值,种群中的每个个体都包含了一 个网络所有权值和阔值,个体通过适应度函数计算个体适应度值,遗传算法通过选择.交叉和变异操作找到最优适应度值对应个

工序工时由该工序的工艺参数决定,有了工时后乘以固定因子就是计件工资.一般参考本地小时工资以及同类小时工资并考虑作业的风险等因素给出固定因子 采用的VS2010 , Matlab2015a 64,  开发端是win7 64 , 部署端是win2012 R2 Datacenter 64 Matlab部分 下面是样本数据: 注意样本数据要尽可能全面,比方这里会交换L与R后做为另一组样本数据一起交给系统训练 打钩的数据会抽取来训练,WTime是目标,所以5个输入1个输出. 训练代码 clc clear

上一次我们讲了M-P模型,它实际上就是对单个神经元的一种建模,还不足以模拟人脑神经系统的功能.由这些人工神经元构建出来的网络,才能够具有学习.联想.记忆和模式识别的能力.BP网络就是一种简单的人工神经网络.我们的第二话就从BP神经网络开始漫谈吧. BP的来源 “时势造英雄”,一个伟大的人物的登场总是建立在历史的需求之下,所以我们剖析一个人,得先看看他的出身时代.同样的道理,在讲BP网络的特性和用途之前,我们需要先了解一下它的来源和诞生原因,以便理解它的重要性. 1.1 最简单的神经网络结构——感

BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是眼下应用最广泛的神经网络模型之中的一个.BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描写叙述这样的映射关系的数学方程. 一个神经网络的结构示意图例如以下所看到的. BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output layer).输入层神经元的个数由样本属性的维度决定

最近用python写了一个实现手写数字识别的BP神经网络,BP的推导到处都是,但是一动手才知道,会理论推导跟实现它是两回事.关于BP神经网络的实现网上有一些代码,可惜或多或少都有各种问题,在下手写了一份,连带着一些关于性能的分析也写在下面,希望对大家有所帮助. 加一些简单的说明,算不得理论推导,严格的理论推导还是要去看别的博客或书.  BP神经网络是一个有监督学习模型,是神经网络类算法中非常重要和典型的算法,三层神经网络的基本结构如下: 这是最简单的BP神经网络结构,其运行机理是,一个特征向量的

1.BP神经网络是一种前馈型网络(各神经元接受前一层的输入,并输出给下一层,没有反馈),分为input层,hide层,output层 2.BP神经网络的步骤: 1)创建一个神经网络:newff a.训练样本:归一化(premnmx ,postmnmx ,tramnmx) b.确定节点数:输出层的节点数可直接获得 c.确定各层神经元的激活函数 常见的激活函数:purelin:线性/logsig:对数S型/tansig:正切S型 d.确定训练函数 traingd :梯度下降BP训练函数/traing

1 贝叶斯网络在地学中的应用 1 1.1基本原理及发展过程 1 1.2 具体的研究与应用 4 2 BP神经网络在地学中的应用 6 2.1BP神经网络简介 6 2.2基本原理 7 2.3 在地学中的具体应用与研究 9 结论 11 参考文献 12 1 贝叶斯网络在地学中的应用 贝叶斯网络是一种概率网络,它是基于概率推理的图形化网络,而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础.贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程,基于概率推理的贝叶斯网络(Bayes

BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,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. 一个神经网络的结构示意图如下所示. BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output layer).输入层神经元的个数由样本属性的维度决定,输出层神经元的个数

人工神经网络概述: 人工神经元模型: 神经网络的分类: 按照连接方式,可以分为:前向神经网络 vs. 反馈(递归)神经网络: 按照学习方式,可以分为:有导师学习神经网络 vs. 无导师学习神经网络: 按照实现功能,可以分为:拟合(回归)神经网络 vs. 分类神经网络. 数据归一化:将数据映射到[0, 1]或[-1, 1]区间或其他的区间. 数据归一化的原因: 1.输入数据的单位不一样,有些数据的范围可能特别大,导致的结果是神经网络收敛慢.训练时间长.2.数据范围大的输入在模式分类中的作用可能会偏

人工神经元模型     S型函数(Sigmoid) 双极S型函数 神经网络可以分为哪些? 按照连接方式,可以分为:前向神经网络 vs. 反馈(递归)神经网络 按照学习方式,可以分为:有导师学习神经网络 vs. 无导师学习神经网络 按照实现功能,可以分为:拟合(回归)神经网络 vs. 分类神经网络 BP神经网络概述 Backpropagation is a common method of teaching artificial neural networks how to perform a g

参考文献:黄巧巧. 基于BP神经网络的手写数字识别系统研究[D].华中师范大学,2009.  47-52 BP神经网络的缺陷:收敛速度慢和局部极小点的问题 使用的改进方案有 1. 学习速率(learning rate)的改进 1.1在训练开始时采用较大的学习速率,在迭代训练时将学习速率减小. 1.2自适应学习速率(略) 2. 激励函数的改进.传统方式使用S函数,对收敛速度,学习效率,误入局部最小等问题进行调整 2.1采用三角函数f(x) = (0.5/λ)sin(λx)+0.5/λ 2.2采用改