bp专题

BP神经网络学习内容分享：前向传播与后向传播

在深度学习和神经网络领域，BP（Backpropagation，反向传播）神经网络是一种非常基础且广泛应用的网络结构。它通过前向传播进行预测，并通过反向传播算法调整网络权重以优化预测结果。本文将详细介绍BP神经网络的前向传播和反向传播过程，并展示一个简单的BP神经网络实现。一、前向传播过程 1.基本概念前向传播是神经网络中信息从输入层经过隐藏

基于BP神经网络的极限载荷预测，BP神经网络详细原理，BP神经网络训练窗口详解

目录摘要 BP神经网络参数设置及各种函数选择参数设置训练函数传递函数学习函数性能函数显示函数前向网络创建函数 BP神经网络训练窗口详解训练窗口例样训练窗口四部详解基于BP神经网络的极限载荷预测效果图结果分析摘要本文总结BP神经网络的参数设置，训练函数，传递函数，学习函数，画图函数，性能函数，创建函数，详解nntraintool训练窗口，基于BP神经网络的极限载荷

基于ASO-BP原子探索优化BP神经网络实现数据预测Python实现

本文提出了一种基于ASO算法优化BP神经网络的数据预测方法。通过ASO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化，克服了BP神经网络易陷入局部最优解和对初始权值敏感的缺点。实验结果表明，优化后的BP神经网络在预测精度上得到了显著提升，为数据预测领域提供了一种新的有效方法。一、ASO-BP算法概述 1.ASO原子探索算法原子搜索算法（ASO）是一种受微观分子动力学启发的智能优化算法，于2019

复现反向传播BP算法：手动实现与Sklearn MLP对比分析【复现】

完整代码 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import make_moonsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.datasets import load_breast_cancerfr

分类预测|基于灰狼GWO优化BP神经网络的数据分类预测Matlab程序GWO-BP|基于鲸鱼WOA优化BP神经网络的数据分类预测Matlab程序WOA-BP

分类预测|基于灰狼GWO优化BP神经网络的数据分类预测Matlab程序GWO-BP|基于鲸鱼WOA优化BP神经网络的数据分类预测Matlab程序WOA-BP 文章目录前言分类预测|基于灰狼GWO优化BP神经网络的数据分类预测Matlab程序GWO-BP|基于鲸鱼WOA优化BP神经网络的数据分类预测Matlab程序WOA-BP 一、GWO-BP模型1. BP神经网络概述2. 灰狼优化

【Matlab】SSA-BP麻雀搜索算法优化BP神经网络回归预测可预测未来（附代码）

资源下载：资源合集：目录一，概述传统的BP神经网络存在一些问题，比如容易陷入局部最优解、训练速度慢等。为了解决这些问题，我们引入了麻雀算法作为优化方法，将其与BP神经网络相结合，提出了SSA-BP算法。首先，我们来了解一下麻雀算法。麻雀算法是一种模拟麻雀群体行为的优化算法，它通过模拟麻雀的觅食行为来寻找最优解。在SSA-BP算法中，我

【CVPR‘24】BP-Net：用于深度补全的双边传播网络，新 SOTA！

【CVPR'24】BP-Net：用于深度补全的双边传播网络，新 SOTA！摘要介绍方法1. 总体架构2. 双边传播模块（Bilateral Propagation Module）深度参数化参数生成先验编码 3. 多模态融合（Multi-modal Fusion）4. 深度细化（Depth Refinement）5. 损失函数结果与分析结论论文地址：https://arxiv.

如何通过经营分析提升企业效益？财务BP带你一起实操BI分析！

在业财融合背景下，传统的财务管理角色正经历着前所未有的转变。财务BP作为一种新兴的财务管理角色，正逐渐成为企业战略决策中不可或缺的一部分。与传统财务相比，财务BP能进行更深入、更全面的企业经营分析，为管理层提供数据支持，优化决策过程，提升业务绩效和资源配置效率；帮助企业识别风险，控制成本，增强企业透明度，并推动数据驱动的决策文化，从而在激烈的市场竞争中为企业赢得优势。在本文中我们将深入探讨传统

回归预测 | Matlab实现GWO-BP-Adaboost灰狼算法优化BP神经网络集成学习多输入单输出回归预测

回归预测 | Matlab实现GWO-BP-Adaboost灰狼算法优化BP神经网络集成学习多输入单输出回归预测目录回归预测 | Matlab实现GWO-BP-Adaboost灰狼算法优化BP神经网络集成学习多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 Matlab实现GWO-BP-Adaboost灰狼算法优化BP神经网络集成学习多输入

Android.bp和Android.mk文件有的区别

文章目录 1. 构建系统2. 语法和格式3. 可维护性和扩展性4. 编译效率5. 未来趋势在Android的构建系统中， Android.mk和 android.bp是用于定义如何编译项目文件的两种文件类型，它们有一些显著的区别。 1. 构建系统 Android.mk：使用于基于GNU Make的传统构建系统。这种系统已经存在很多年，并且被Android项目广泛

【Matlab】BP 神经网络分类算法（附代码）

资源下载： https://download.csdn.net/download/vvoennvv/89466423 分类算法资源合集：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/89466519 目录 Matlab SVM支持向量机分类算法 Matlab RF随机森林分类算法 Matlab RBF径向基神经网络分类算法 Matlab P

2-11 基于matlab的BP-Adaboost的强分类器分类预测

基于matlab的BP-Adaboost的强分类器分类预测，Adaboost是一种迭代分类算法，其在同一训练集采用不同方法训练不同分类器（弱分类器），并根据弱分类器的误差分配不同权重，然后将这些弱分类器组合成一个更强的最终分类器（强分类器），并一直迭代，直到分类的错误率达到之前设定的阈值或者迭代次数达到设定最大迭代次数。程序已调通，可直接运行。 2-11 BP-Adaboost 分类器分类预

粒子群算法PSO优化BP神经网络预测MATLAB代码实现(PSO-BP预测)

本文以MATLAB自带的脂肪数据集为例，数据集为EXCEL格式，接下来介绍粒子群算法优化BP神经网络预测的MATLAB代码步骤，主要流程包括1. 读取数据 2.划分训练集和测试集 3.归一化 4.确定BP神经网络的隐含层最优节点数量 5. 使用粒子群算法优化BP的神经网络权重和阈值 6. 利用优化后的参数训练BP神经网络 7. 计算BP和PSO-BP的测试集预测误差，包括MAE、RMSE、MAP

基于麻雀优化的BP神经网络（预测应用） - 附代码

基于麻雀算法优化的BP神经网络（预测应用） - 附代码文章目录基于麻雀算法优化的BP神经网络（预测应用） - 附代码1.数据介绍2.麻雀优化BP神经网络2.1 BP神经网络参数设置2.2 麻雀算法应用 4.测试结果：5.Matlab代码摘要：本文主要介绍如何用麻雀算法优化BP神经网络并应用于预测。 1.数据介绍本案例数据一共2000组，其中1900组用于训练，10

Android.bp基于Android 10学习笔记

Android.bp简介 Android 7.0之后希望用Android.bp替换Android.mk，bp简单的配置更方便Ninja 文件的产生，而Blueprint和Soong 就此产生。Android 利用Blueprint和Soong 来解析bp文件，经过最终转换为ninja files。 Blueprint和Soong都是由Golang写的项目。从Android Nougat开始，

基于Matlab的BP神经网络的车牌识别系统（含GUI界面）【W7】

简介：本系统结合了图像处理技术和机器学习方法（BP神经网络），能够有效地实现车牌的自动识别。通过预处理、精确定位、字符分割和神经网络识别，系统能够准确地识别各种车牌图像，并在智能交通管理、安防监控等领域发挥重要作用。在智能交通系统中，能够实现对车辆的自动识别和跟踪，提高交通管理效率和准确性。通过识别系统可以收集大量车辆信息，用于交通流量统计、车辆轨迹分析等，为城市规划和资源配置

基于负相关误差函数的4集成BP神经网络matlab建模与仿真

目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.部分核心程序 ................................................................whil

区间预测 | Matlab实现BP-ABKDE的BP神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测

区间预测 | Matlab实现BP-ABKDE的BP神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测目录区间预测 | Matlab实现BP-ABKDE的BP神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 1.Matlab实现BP-ABKDE的BP神经网络自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测（完整源码和数据）

基于BP神经网络对鸢尾花数据集分类

目录 1. 作者介绍2. 关于理论方面的知识介绍2.1 BP神经网络原理2.2 BP神经网络结构 3. 关于实验过程的介绍，完整实验代码，测试结果3.1 鸢尾花数据集介绍3.2 代码演示3.3 结果演示 4. 问题与分析 1. 作者介绍侯硕，男，西安工程大学电子信息学院，2023级研究生研究方向：机器视觉与人工智能电子邮件：1302088912@qq.com 徐达，男，西

模式识别八--三层BP神经网络的设计与实现

文章转自：http://www.kancloud.cn/digest/prandmethod/102850 本文的目的是学习和掌握BP神经网络的原理及其学习算法。在MATLAB平台上编程构造一个3-3-1型的singmoid人工神经网络，并使用随机反向传播算法和成批反向传播算法来训练这个网络，这里设置不同的初始权值，研究算法的学习曲线和训练误差。有了以上的理论基础，最后将构造

运行BP神经网络预测误差大

转载自数据为66个，17个指标输入，1个输出。数据长短不一，最小的个位数，最大的9位数。运行下列代码后误差非常大，求大神们给减小误差的指导方向。 matlab代码如下： clc clear %load data1 input output load matlab3 input output P=input(1:60,:)'; T=output(1:60,:)'; inpu

[deeplearning-007]深度学习的核心bp算法的原创论文1986nature

bp算法在nature上的论文，1986年的，篇幅不长，公式也简单，一阶偏导和逐层反向求解更多细节需要自己下来搞定。

[deeplearning-005] 一般形式的反向传导算法BP最简推导-3

前述两篇推导还是太繁琐了，有一种更简单的方式。因为排版的问题，直接贴图。根据上述公式，可以实现一个简单的验证性python代码 #!/usr/bin/env python#!-*- coding:utf-8 -*-#bp alogrithmimport mathimport numpy as np#active functiondef f(x):

[deeplearning-004] 一般形式的反向传导算法BP最简推导-2

3.2 梯度下降训练神经网络，就是让 J(W,b) J(\mathbf W, \mathbf b)的值最小。解法就是梯度下降，或者随机梯度下降。梯度下降法的迭代公式是： (Wlj,i)s+1=(Wlj,i)s−η∂J(W,b)∂Wlj,i∣Wlj,i=(Wlj,i)s (\mathbf W^l_{j,i})_{s+1}=(\mathbf W^l_{j,i})_s-\eta

[deeplearning-003] 一般形式的反向传导算法BP最简推导-1

1.神经网络结构设神经网络的层数是 p p，p≥3p\ge 3。神经网络有三种层：一个输入层，若干个隐层，一个输出层，分别简称 L1 L^1， L2 L^2，…， Lp L^p。设每层神经元数量分别是 d1 d^1， d2 d^2，…， dp d^p。每个神经元的应激函数是 f(x) f(x)。 2.分析第一层和第二层并推导全局变量设一个样本是 x∈Rd1×1 \mathbf x

使用MATLAB的BP神经网络进行数据分类任务（简单版）

BP神经网络，即反向传播（Backpropagation）神经网络，是一种多层前馈神经网络，它通过反向传播算法来更新网络权重。这种网络结构特别适合于分类和回归任务。 MATLAB环境设置在开始之前，请确保MATLAB环境已经设置好，并且安装了神经网络工具箱。同时，写下基础代码： % 清空环境变量并关闭警告消息warning off;c