bp神經網路初學習
根據實驗室專案需要搭建了三層前向反饋神經網路嘗試深度學習，剛開始利用matlab計算超越方程得到結果精度過低導致學習結果出現賦值，更改輸出精度後問題解決。
本結構隱藏層設定了三層，每層128個神經元啟用函式為relu，利用adam演算法更新權重，誤差函式選用mse，資料處理完成後開始學習，結果誤差達1300多且不下降，檢查**發現輸出元啟用函式使用了softmax,softmax將結果對映到（0，1）區間，變為判斷器和專案要求不符，更改後網路可以正常學習，但是調參後loss還是達到39下不去，後期考慮調整網路層數神經元個數或者嘗試使用卷積和遞迴神經網路。
BP神經網路初學
神經網路是由具有適應性的簡單單元組成的廣泛並互連的網路，其組織可以模擬生物的神經系統對真實世界物體所做出的互動反應。目前神經網路已經是相當大，多學科交叉的學科領域。1 人體神經網路 神經網路中最基本的組成部分是神經元模型。可以看出如下圖的人體神經網路只有乙個神經元和一條軸突。其中乙個神經元一般擁有多...
bp神經網路學習
import numpy as np 使用邏輯回歸進行分類 defnonlin x,deriv false if deriv true return x 1 x return 1 1 np.exp x 待分類的資料 x np.array 0,0,1 0,1,1 1,0,1 1,1,1 print x...
BP神經網路
基本bp神經網路演算法包括 訊號的前向傳播 誤差的反向傳播 也即計算實際輸出時按照輸入到輸出的方向進行，權值閾值調整則相反。bp是一種多層前饋神經網路，由輸入層 隱含層和輸出層組成。層與層之間有兩種訊號在流動 一種是從輸入流向輸出的工作訊號，是輸入和權值的函式 另一種是輸入流向輸出的訊號，即誤差。隱...