python构建BP神经网络回归 / 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 ...

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 ...

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 ...

之前的一篇博客专门介绍了神经网络的搭建,是在python环境下基于numpy搭建的,之前的numpy版两层神经网络,不能支持增加神经网络的层数.最近看了一个介绍tensorflow的视频,介绍了关于t ...

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. ...

目录 1 写在前面 2 代码分解介绍 2.1 准备工作 2.2 参数配置 2.3 数据导入与数据划分 2.4 联合分布图绘制 2.5 因变量分离与数据标准化 2.6 原有模型删除 2.7 最优Epoc ...

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 ...

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 ...

目录简介隐含层介绍 1.卷积层 2.池化层 3.全连接层具体实现代码卷积层.池化层与全连接层实现代码全部代码学习神经网络已经有一段时间,从普通的BP神经网络到LSTM长短期记忆网络都有一定 ...

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 ...

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 ...

目录学习前言 RNN简介 tensorflow中RNN的相关函数 tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell tf.nn.dynamic_rnn 全部代码学习前言在前一段时间已经完 ...

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 ...

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, ...

目录前言一.神经网络组成二.代码实现 1.引入库 2.导入数据集 3.全连接层 4.ReLU激活函数层 5.Softmax损失层 6.网络训练与推断模块三.代码debug 四.结果展示补充 ...