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bp神经网络应用实例(简述bp神经网络)

，发现了很多模型来预测，比如利用回归模型、时间序列模型，GM(1,1)模型，可是自己在结合实际的工作内容，发现这几种模型预测的精度不是很高，于是再在网上进行搜索，发现神经网络模型可以来预测，并且有很多是结合时间序列或者...，使用newff函数，其一般的使用方法如下 %net = newff(minmax(p),[隐层的神经元的个数，输出层的神经元的个数],{隐层神经元的传输函数，输出层的传输函数｝,’反向传播的训练函数’...),其中p为输入数据，t为输出数据 %tf为神经网络的传输函数，默认为’tansig’函数为隐层的传输函数， %purelin函数为输出层的传输函数 %一般在这里还有其他的传输的函数一般的如下，如果预测出来的效果不是很好...训练数据的梯度和均方误差之间的关系图 验证数据的梯度与学习次数 残差的正态的检验图(Q-Q图) 在网上，发现可以通过神经网络工具箱这个GUI界面来创建神经网络,其一般的操作步骤如下： 1：在输入命令里面输入...nntool命令，或者在应用程序这个选项下找到Netrual Net Fitting 这个应用程序，点击打开，就能看见如下界面 2：输入数据和输出数据的导入(在本文中选取了matlab自带的案例数据

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菜鸟的数学建模之路（四）：BP神经网络

那么过去每一天的空气湿度、室外温度即为输入层的输入，天气状况为输出层的输出，隐层主要为这两者的对应关系（这个关系不用太关心），在通过BP神经网络训练后，输入未来某一天的空气湿度、室外温度，之后该网络就会根据历史数据...输入层、隐层、输出层的参数设置 关于这些参数的设置主要是激励函数的选取，这里用matlab工具箱来说明： 此次预测选用MATLAB中的神经网络工具箱进行网络的训练,预测模型的具体实现步骤如下: 将训练样本数据归一化后输入网络...,设定参数： 网络隐层激励函数为tansig函数 输出层激励函数为logsig函数 网络训练函数为traingdx 网络性能函数为mse 隐层神经元数量初设为6 网络参数。...本文在选取隐层神经元个数的问题上参照了以下的经验公式: 其中,n为输入层神经元个数,m为输出层神经元个数,a为[1,10]之间的常数,a可取1-10中的任意数值。...到这里为止对BP神经网络了解得差不多了，可能激励函数那里看不懂，不过也没关系，不懂激励函数，后面matlab代码直接设置好了，不妨碍对BP神经网络得使用。

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    如何利用matlab做BP神经网络分析（利用matlab神经网络工具箱）

    最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数，在网上搜索了一下，发现了很多模型来预测，比如利用回归模型、时间序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在结合实际的工作内容，发现这几种模型预测的精度不是很高，于是再在网上进行搜索...，使用newff函数，其一般的使用方法如下 %net = newff(minmax(p),[隐层的神经元的个数，输出层的神经元的个数],{隐层神经元的传输函数，输出层的传输函数｝,'反向传播的训练函数...如果预测出来的效果不是很好，可以调节 %TF1 = 'tansig';TF2 = 'logsig'; %TF1 = 'logsig';TF2 = 'purelin'; %TF1 = 'logsig...训练数据的梯度和均方误差之间的关系图 验证数据的梯度与学习次数 残差的正态的检验图（Q-Q图） 在网上，发现可以通过神经网络工具箱这个GUI界面来创建神经网络,其一般的操作步骤如下： 1：在输入命令里面输入...nntool命令，或者在应用程序这个选项下找到Netrual Net Fitting 这个应用程序，点击打开，就能看见如下界面 2：输入数据和输出数据的导入（在本文中选取了matlab自带的案例数据

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    BP神经网络预测【数学建模】

    再加上MATLAB中强大的集成命令函数，让我们直接跳过“刀耕火种”的时代，直接使用BP神经网络算法进行预测。...（12） 注：η在神经网络中称为学习率 三、BP神经网络的MATLAB实现函数 1、数据的预处理 由于神经网络有些输入数据的范围可能特别大，导致神经网络收敛缓慢，训练时间长，所以一般需要对数据进行预处理...2、神经网络实现函数 newff : 前馈网络创建函数 train ：训练网络函数 sim :使用网络进行仿真 （1）newff函数语法： net = newff(I,O,[C],{D},'trainFun...隐含层节点数分别为：3,2，激活层函数均为：logsig （2）采用默认训练函数‘trainlm'训练神经网络，目标差gaoal为：10^(-10)，学习率lr为：0.05，最大迭代次数epochs为：...参考资料： [1] 司守奎《数学建模算法与程序》 [2] 姜启源，谢金星，叶俊《数学建模》 [3] 包子阳，余继周《智能优化算法及其MATLAB实例》 图片来源：由 Colin Behrens 在Pixabay

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    浅谈神经网络

    一般激活函数为Sigmoid函数（逻辑回归中使用的），该函数连续、可导，具有很好的数学特性。 当激活函数输出值为正时，输出为“1”，为负则输出“0”。 以下将以下图为例介绍神经网络的运算过程。...隐藏层可以找到数据内在特点，后续层可以在这些特点（而不是嘈杂庞大的原始数据）基础上进行操作,所以隐藏层越多模型效果越好。事实上，直到最近，机器学习技术都没有普遍直接用于原始数据输入，比如图像和音频。...图4的网络中有（d+l+1）q+l个参数需要确定。BP是一个迭代（iterate）学习算法，在迭代的每一轮中采用广义的感知机学习规则对参数进行更新估计。...但是由于其使用梯度下降法寻优，不可避免会陷入局部最小值，此时可以加入附加动量mc来进行优化。...','logsig'});%设置为两层神经网络且均为logsig型函数 net.trainParam.show = 10;%显示频率 net.trainParam.lr = 0.01;%学习速率 net.trainParam.goal

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    独家 | 初学者的问题：在神经网络中应使用多少隐藏层神经元？（附实例）

    到本文结束时，您至少可以了解这些问题的答案，而且能够在简单的例子上进行测试。 ANN的灵感来自生物神经网络。在计算机科学中，它被简化表示为一组层级。而层级分为三类，即输入，隐藏和输出类。...确定输入和输出层的数量及其神经元的数量是最容易的部分。每一神经网络都有一个输入和一个输出层。输入层中的神经元数量等于正在处理的数据中输入变量的数量。输出层中的神经元数量等于与每个输入相关联的输出数量。...所选的线的数量表示第一隐藏层中隐藏神经元的数量。 如要连接由前一层所创建的连线，则需添加一个新的隐藏层。注意，每次添加一个新的隐藏层时，都需要与上一个隐藏层创建连接。...图1 第一个问题是是否需要隐藏层。确定是否需要隐藏层的规则如下： 在人工神经网络中，当且仅当数据必须非线性分离时，才需要隐藏层。 如图2所示，似乎这些类必须是非线性分离的。...回到我们的例子，说ANN是使用多个感知器网络构建的，就像说网络是使用多条线路构建的。 在这个例子中，决策边界被一组线代替。线从边界曲线改变方向的点开始。

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    神经网络学习笔记1——BP神经网络原理到编程实现（matlab，python）

    .心得分享 ---- 下面是视频地址和代码数据 BP神经网络原理及编程实现 BP神经网络原理及编程实现_哔哩哔哩_bilibili python，matlab代码，还有数据集放在这里了 链接：https...模型的准确率 2.两个项目的matlab实现和python实现 对于这个程序要是看不懂的地方我记得在视频中有逐行对应的讲解，这里我们就大致标注一下 2.1语音数据分类预测.../kk 这个我在程序中进行了比较详细的备注，数据集在前面网盘链接中可以获取，这个项目的python文件是我完全仿照matlab中写了，流程基本一样，不太具有再利用价值，所以可以看下视频中的思路和讲解...c(kj)=logsig(b*W(:,kj)+Tau(kj)) Step 4 ：网络输出和期望输出相比较，计算出输出层 FC 的错误。 d=c.*(1-c)....# 随机划分训练集和测试集 tr_in = tr[:, 1:] tr_out = [label_to_value(v[0]) for v in tr[:, :1]] # 由于输出层使用

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    【干货】深度人脸识别的 Caffe 实现（附模型开源地址及论文下载）

    论文摘要 卷积神经网络（CNN）已经广泛应用于计算机视觉领域，显著提高了现有计算机视觉水平。在大多数可用的CNN中，softmax损失函数被用作训练深度模型的监视信号。...实验中，model A是单一使用softmax损失函数监视的模型，model B是softmax损失和对比损失联合监视的模型，model C是softmax损失和中心损失联合监视的模型。...人脸验证任务中不同模型的正确率 结果显示，使用 softmax 损失函数和中心损失函数联合监视的 model C 能得到更高的正确率。...创建训练集和验证集的列表，放到face_example /data / 5. 指定train和val的数据源 ? 6. 指定FC6层的目标数量 ? 7. 指定中心损失层目标数量和损失权重 ?...在Matlab运行extractDeepFeature.m

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    4.深度学习(1) --神经网络编程入门

    这种网络只在训练过程会有反馈信号，而在分类过程中数据只能向前传送，直到到达输出层，层间没有向后的反馈信号，因此被称为前馈网络。感知机( perceptron)与BP神经网络就属于前馈网络。...图3 中是一个3层的前馈神经网络，其中第一层是输入单元，第二层称为隐含层，第三层称为输出层（输入单元不是神经元，因此图中有2层神经元）。 图3....以上就是对梯度最简单的描述，那个也是只有一层神经网络时的参数求解，但是在实际的网络模型中，我们基本上不会用那么简单的模型，我们一般用层数较多（大于2层的模型进行）的模型来解决我们所面临的问题，对于多层神经网络...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。 数据范围大的输入在模式分类中的作用可能会偏大，而数据范围小的输入作用就可能会偏小。...3、使用Matlab实现神经网络 使用Matlab建立前馈神经网络主要会使用到下面3个函数： newff ：前馈网络创建函数 train：训练一个神经网络 sim ：使用网络进行仿真 下面简要介绍这

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    MATLAB与深度学习构建神经网络的实用指南

    MATLAB与深度学习构建神经网络的实用指南深度学习已经成为现代人工智能研究的一个重要分支，而MATLAB作为一种强大的科学计算工具，为研究人员和工程师提供了构建和训练神经网络的便利。...安装该工具箱后，可以使用MATLAB命令行或App Designer创建神经网络。...ReLU在隐藏层中通常表现良好，而softmax常用于输出层的多分类任务。5.2 如何防止过拟合？为了防止过拟合，可以使用以下方法：数据增强：增加训练数据的多样性。...常见深度学习问题与解决方案9.1 梯度消失与梯度爆炸在深层网络中，梯度消失或爆炸是常见问题。为解决该问题，可以采用以下方法：权重初始化：使用He或Xavier初始化方法。...介绍了网络结构可视化和训练过程监控，帮助用户理解和优化模型。迁移学习：讲解了迁移学习的概念及其在MATLAB中的实现，利用预训练模型加速新任务的学习。

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    MATLAB与深度学习构建神经网络的实用指南

    MATLAB与深度学习构建神经网络的实用指南深度学习已经成为现代人工智能研究的一个重要分支，而MATLAB作为一种强大的科学计算工具，为研究人员和工程师提供了构建和训练神经网络的便利。...安装该工具箱后，可以使用MATLAB命令行或App Designer创建神经网络。...ReLU在隐藏层中通常表现良好，而softmax常用于输出层的多分类任务。5.2 如何防止过拟合？为了防止过拟合，可以使用以下方法：数据增强：增加训练数据的多样性。...常见深度学习问题与解决方案9.1 梯度消失与梯度爆炸在深层网络中，梯度消失或爆炸是常见问题。为解决该问题，可以采用以下方法：权重初始化：使用He或Xavier初始化方法。...介绍了网络结构可视化和训练过程监控，帮助用户理解和优化模型。迁移学习：讲解了迁移学习的概念及其在MATLAB中的实现，利用预训练模型加速新任务的学习。

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    深度学习以及卷积基础

    这个想法是，他们将从给定的数据中“学习”到所需的最佳特征。 层与层 深度学习模型由多层构成，在人工神经网络的情况下，具有2个以上隐藏层的多层感知器（MLP）已经是深度模型。...由于使用这种正规化，非常高价值的权重受到严重惩罚。所以我们更倾向于使用一层的所有权重作为输入，而不是少数一些权重带替代。...图像处理） 检查一个信号与另一个信号的相关程度 在信号中查找模式 在matlab和python(numpy)中的简单例子 下面我们将两个信号x =（0,1,2,3,4）与w =（1，-1,2）进行卷积。...计算图的创建是在翻转的内核完全插入被卷积的数据之前的。 之后我们将使用这个图来推断卷积层的输入（x）和权重（w）的梯度。 2D卷积 现在我们延伸到第二个维度。2D卷积被用作图像滤波器。...步 长 默认情况下，当我们进行卷积运算时，我们的窗口每次移动一个像素（步幅= 1），但是在卷积神经网络中我们需要移动多个像素。例如，在使用大小为2的内核进行卷积时，我们将使用2的步幅。

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    深度学习以及卷积基础

    这个想法是，他们将从给定的数据中“学习”到所需的最佳特征。 层与层 深度学习模型由多层构成，在人工神经网络的情况下，具有2个以上隐藏层的多层感知器（MLP）已经是深度模型。...由于使用这种正规化，非常高价值的权重受到严重惩罚。所以我们更倾向于使用一层的所有权重作为输入，而不是少数一些权重带替代。...图像处理） 检查一个信号与另一个信号的相关程度 在信号中查找模式 在matlab和python(numpy)中的简单例子 下面我们将两个信号x =（0,1,2,3,4）与w =（1，-1,2）进行卷积。...计算图的创建是在翻转的内核完全插入被卷积的数据之前的。 之后我们将使用这个图来推断卷积层的输入（x）和权重（w）的梯度。 2D卷积 现在我们延伸到第二个维度。2D卷积被用作图像滤波器。...步 长 默认情况下，当我们进行卷积运算时，我们的窗口每次移动一个像素（步幅= 1），但是在卷积神经网络中我们需要移动多个像素。例如，在使用大小为2的内核进行卷积时，我们将使用2的步幅。

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    从锅炉工到AI专家(8)

    vgg-19 VGG-19是2014年在ImageNet大赛中夺冠的算法，整体模型定义超过了19层的卷积及神经网络： ?...在我们以前学习的时候，因为结构比较简单，都是直接逐行的用命令进行模型的搭建。而在这个19层的网络中，用手工搭建已经太繁琐了，因此用了一个字符串数组layers，将模型以字符串的形式存入数组。...当然，合成过程因为是机器学习过程，而不是简单的识别，所以运算拟合的过程，时间相当长。 源码有一点长，请直接移步到作者github网页去看，这里只做一个简单的讲解。...首先也是用vgg.py定义了vgg网络，因为本例中vgg网络不是用于识别的，所以取消了最后的3个全连接层、相关激活层还有softmax分类层。...然后使用vgg19网络分别抽取两张图片的特征，抽取的时候公式是不同的。在过程中，通过刚才说的指定的两组隐藏层来计算代价函数值，公式在论文中有。

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    【时间序列预测】基于matlab CNN优化LSTM时间序列预测（单变量单输出）【含Matlab源码 1688期】「建议收藏」

    通过池化层，可以进一步缩小最后全连接层中节点的个数，从而达到减少整个神经网络参数的目的。使用池化层既可以加快计算速度也可以防止过拟合。...池化层filter的计算不是节点的加权和，而是采用最大值或者平均值计算。使用最大值操作的池化层被称之为最大池化层（max pooling）（最大池化层是使用的最多的磁化层结构）。...经过几轮卷积层和池化层的处理之后，可以认为图像中的信息已经被抽象成了信息含量更高的特征。我们可以将卷积层和池化层看成自动图像特征提取的过程。在提取完成之后，仍然需要使用全连接层来完成分类任务。...3.5 Softmax层 通过Softmax层，可以得到当前样例属于不同种类的概率分布问题。...Sigmoid 激活函数与 tanh 函数类似，不同之处在于 sigmoid 是把值压缩到 0~1 之间而不是 -1~1 之间。

    1.7K20

    专访 | MATLAB更新R2017b：转换CUDA代码极大提升推断速度

    在这种自动标注框架下，算法可以快速地完成整个数据集的标注，而随后我们只需要少量的监督与验证就能构建一个精确的数据集。如下所示，MATLAB 文档向我们展示了如何创建车道线自动标注。 ?...但直接从 Caffe 中导入模型又会产生一个疑惑，即如果我们在 Python 环境下使用 Caffe 构建了一个模型，那么导入 MATLAB 是不是需要转写代码，会不会需要做一些额外的工作以完成导入？...由上可知最后的全连接层、softmax 层和分类输出层是与 ImageNet 任务相关联的配置，因此我们需要去除这三个层级并重新构建与当前任务相关联的层级。...而后依次新建了全连接层、softmax 层和分类输出层。...其实不只是 AlexNet，很多 Caffe 模型都能够导入到 MATLAB。那么，MATLAB 为什么会选择 Caffe 作为对接的深度学习框架，而不是近来十分流行的 TensorFlow？

    1.5K90

    一文帮你理解什么是深层置信网络

    深度置信网络是概率统计学与机器学习和神经网络的融合，由多个带有数值的层组成，其中层之间存在关系，而数值之间没有。深层置信网络主要目标是帮助系统将数据分类到不同的类别。 深度信念网络如何演进？...接下来是针对信念网络的非循环图。这种图能够帮助解决与推理那些和学习问题有关的问题。随后是深度置信网络，它帮助创建存储在叶节点中的无偏值。 受限玻尔兹曼机 深度置信网络由诸如波尔兹曼机无监督网络组成。...在这里，每个子网络的不可见层是下一层的可见层。隐藏层或不可见的层并不是相互连接，而是有条件互相独立的。 联合配置网络的可见层和隐藏层上的概率，取决于联合配置网络的能量与其他所有联合配置网络的能量。...每当另一层的属性或特征被添加到深度置信网络时，训练数据集的对数概率的下限就会有所改善。 例如： 实施 MATLAB可以很容易地将可见层，隐藏层和权重表示为矩阵形式并高效地执行矩阵算法。...因此，我们使用小批量学习来实现。 需要记住的一个重要的问题是，实现一个深层置信网络需要对每层波尔兹曼机进行训练。 为此，首先需要初始化网络单位和参数。其次是对比散度算法的两个阶段--正相和负相阶段。

    3.6K70

    一文帮你理解什么是深层置信网络（DBN）

    深度置信网络是概率统计学与机器学习和神经网络的融合，由多个带有数值的层组成，其中层之间存在关系，而数值之间没有。深层置信网络主要目标是帮助系统将数据分类到不同的类别。 深度信念网络如何演进？...接下来是针对信念网络的非循环图。这种图能够帮助解决与推理那些和学习问题有关的问题。随后是深度置信网络，它帮助创建存储在叶节点中的无偏值。 受限玻尔兹曼机 深度置信网络由诸如波尔兹曼机无监督网络组成。...在这里，每个子网络的不可见层是下一层的可见层。隐藏层或不可见的层并不是相互连接，而是有条件互相独立的。 联合配置网络的可见层和隐藏层上的概率，取决于联合配置网络的能量与其他所有联合配置网络的能量。...每当另一层的属性或特征被添加到深度置信网络时，训练数据集的对数概率的下限就会有所改善。 例如： 实施 MATLAB可以很容易地将可见层，隐藏层和权重表示为矩阵形式并高效地执行矩阵算法。...因此，我们使用小批量学习来实现。 需要记住的一个重要的问题是，实现一个深层置信网络需要对每层波尔兹曼机进行训练。 为此，首先需要初始化网络单位和参数。其次是对比散度算法的两个阶段--正相和负相阶段。

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