python实现bp神经网络预测 / 张生荣

python实现BP神经网络回归预测模型

神经网络模型一般用来做分类,回归预测模型不常见,本文基于一个用来分类的BP神经网络,对它进行修改,实现了一个回归模型,用来做室内定位.模型主要变化是去掉了第三层的非线性转换,或者说把非线性激活函数Si ...

用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢? 前两期线性回归及逻辑回归项目已发布(见文末链接),今天来讲讲BP神经网络. BP神经网络全部代码 https://github.com/lawl ...

BP神经网络是最简单的神经网络模型了,三层能够模拟非线性函数效果. 难点: 如何确定初始化参数? 如何确定隐含层节点数量? 迭代多少次?如何更快收敛? 如何获得全局最优解? ''' neural ne ...

Hello,兄弟们,开始搞深度学习了,今天出第一篇博客,小白一枚,如果发现错误请及时指正,万分感谢. 使用软件 Python 3.8,Tensorflow2.0 问题描述鸢尾花主要分为狗尾草鸢尾(0 ...

目录一.Introduction 1 BP神经网络的优点 2 BP神经网络的缺点二.实现过程 1 Demo 2 基于BP神经网络的乳腺癌分类预测三.Keys 一.Introduction 1 B ...

本文实例讲述了Python实现的三层BP神经网络算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现,下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络. 下面是运 ...

本文完全利用numpy实现一个简单的BP神经网络,由于是做regression而不是classification,因此在这里输出层选取的激励函数就是f(x)=x.BP神经网络的具体原理此处不再介绍. ...

python实现简单神经网络算法,供大家参考,具体内容如下 python实现二层神经网络包括输入层和输出层 import numpy as np #sigmoid function def nonl ...

这篇文章在前一篇文章:python构建深度神经网络(DNN)的基础上,添加了一下几个内容: 1) 正则化项 2) 调出中间损失函数的输出 3) 构建了交叉损失函数 4) 将训练好的网络进行保存,并调用 ...

本文学习Neural Networks and Deep Learning 在线免费书籍,用python构建神经网络识别手写体的一个总结. 代码主要包括两三部分: 1).数据调用和预处理 2).神经网 ...

本文实例为大家分享了C++实现神经BP神经网络的具体代码,供大家参考,具体内容如下 BP.h #pragma once #include<vector> #include<stdli ...

深度学习无处不在.在本文中,我们将使用Keras进行文本分类. 准备数据集出于演示目的,我们将使用 20个新闻组数据集.数据分为20个类别,我们的工作是预测这些类别.如下所示: 通常,对于深度 ...

手写数字识别算法 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor #从sk ...

目录一.拟合线性函数生成随机坐标神经网络拟合代码二.拟合非线性函数生成二次随机点神经网络拟合代码一.拟合线性函数学习率0.03,训练1000次: 学习率0.05,训练1000次: ...

目录单神经元引论参考多神经元单神经元引论对于如花,大美,小明三个因素是如何影响小强这个因素的. 这里用到的是多元的线性回归,比较基础 from numpy import array,exp, ...

目录 1.数据源 2.代码实现 3.完整代码原理请查看前面几篇文章. 1.数据源 SH600519.csv 是用 tushare 模块下载的 SH600519 贵州茅台的日 k 线数据,本次例子中只 ...

目录一.神经网络的构建二.系统架构服务器客户端采用MVC架构一.神经网络的构建 (1):构建神经网络层次结构由训练集数据可知,手写输入的数据维数为784维,而对应的输出结果为分别为0-9 ...

人体的视觉系统是一个相当神奇的存在,对于下面的一串手写图像,可以毫不费力的识别出他们是504192,轻松到让人都忘记了其实这是一个复杂的工作. 实际上在我们的大脑的左脑和右脑的皮层都有一个第一视觉区域 ...

本文实例讲述了Python使用循环神经网络解决文本分类问题的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.概念 1.1.循环神经网络循环神经网络(Recurrent Neural Network, R ...

训练完目标检测模型之后,需要评价其性能,在不同的阈值下的准确度是多少,有没有漏检,在这里基于IoU(Intersection over Union)来计算. 希望能提供一些思路,如果觉得有用欢迎赞我表 ...