BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)網(wǎng)絡(luò)層構(gòu)成,通常包括一個(gè)輸入層、若干個(gè)中間層和一個(gè)輸出層。BP網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是:各層神經(jīng)元僅與相鄰層神經(jīng)元之間有連接;各層內(nèi)神經(jīng)元之間沒有任何連接;各層神經(jīng)元之間也沒有反饋連接。BP網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性映射能力,根據(jù)Kolrnogorov定理,一個(gè)3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)任意非線性函數(shù)進(jìn)行逼近。
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上傳時(shí)間: 2013-10-31
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資源簡(jiǎn)介:一個(gè)用BP網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)同或的源代碼!很適合初學(xué)者了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理~!值得推薦哦
上傳時(shí)間: 2014-01-01
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資源簡(jiǎn)介:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及MATLAB仿真 pdf電子書籍
上傳時(shí)間: 2013-12-10
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資源簡(jiǎn)介:該文檔為(完整版)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理概述資料,講解的還不錯(cuò),感興趣的可以下載看看…………………………
上傳時(shí)間: 2021-10-15
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資源簡(jiǎn)介:根據(jù)小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理,參考網(wǎng)上的一些免費(fèi)源碼,以及自己對(duì)Bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理解,使用飛狐的函數(shù)和數(shù)組書寫
上傳時(shí)間: 2016-10-09
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資源簡(jiǎn)介:用BP網(wǎng)絡(luò)完成函數(shù)的逼近源程序
上傳時(shí)間: 2013-12-13
上傳用戶:jing911003
資源簡(jiǎn)介:基于Java的BP網(wǎng)絡(luò)數(shù)字識(shí)別法.rar
上傳時(shí)間: 2015-01-24
上傳用戶:lmeeworm
資源簡(jiǎn)介:一個(gè)BP網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的M程序
上傳時(shí)間: 2015-01-31
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資源簡(jiǎn)介:一個(gè)原始的BP網(wǎng)絡(luò)的M程序
上傳時(shí)間: 2014-12-02
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資源簡(jiǎn)介:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)java工具箱源代碼 包含BP網(wǎng)絡(luò),K分類和RBF網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間: 2013-12-18
上傳用戶:lepoke
資源簡(jiǎn)介:用BP網(wǎng)絡(luò)解決異或問題
上傳時(shí)間: 2015-02-04
上傳用戶:yxgi5
資源簡(jiǎn)介:此程序用于測(cè)試神經(jīng)元的庫函數(shù) // 它展示了怎樣用這個(gè)庫所生成的多層BP網(wǎng)絡(luò)來求解宇稱問題
上傳時(shí)間: 2013-12-25
上傳用戶:龍飛艇
資源簡(jiǎn)介:它展示了怎樣用這個(gè)庫所生成的三層BP網(wǎng)絡(luò)來求解那個(gè)臭名昭著的XOR問題
上傳時(shí)間: 2015-02-21
上傳用戶:希醬大魔王
資源簡(jiǎn)介:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算程序
上傳時(shí)間: 2013-12-17
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資源簡(jiǎn)介:很好 我采用得是串行方式對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,為何訓(xùn)練時(shí)誤差dsum約來越大??望指教!
上傳時(shí)間: 2014-07-05
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資源簡(jiǎn)介:很容易確定該 BP 網(wǎng)絡(luò)的輸入為 64維。當(dāng)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)混入噪聲時(shí),可以看作是對(duì) 0、1 數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的。比如說,要加入 7%的噪聲,那就可以對(duì) 4 個(gè) 0或者 1 進(jìn)行反轉(zhuǎn)。反轉(zhuǎn)哪一個(gè),這里是隨機(jī)的。
上傳時(shí)間: 2013-11-30
上傳用戶:youlongjian0
資源簡(jiǎn)介:BP網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實(shí)現(xiàn),用BP網(wǎng)絡(luò)完成函數(shù)的逼近,具體見里面的README
上傳時(shí)間: 2015-03-28
上傳用戶:netwolf
資源簡(jiǎn)介:用BP網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的邊緣進(jìn)行提取,本程序?yàn)檠菔境绦颍梢钥吹紹P在應(yīng)用中的效果
上傳時(shí)間: 2013-12-23
上傳用戶:330402686
資源簡(jiǎn)介:用BP網(wǎng)絡(luò)完成函數(shù)的逼近 P網(wǎng)絡(luò)通常有一個(gè)或多個(gè)隱層,隱層中的神經(jīng)元均采用sigmoid型變換函數(shù),輸出層的神經(jīng)元采用純線性變換函數(shù)。本例應(yīng)用一個(gè)兩層BP網(wǎng)絡(luò)來完成函數(shù)逼近的任務(wù),其中隱層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是5。
上傳時(shí)間: 2014-11-28
上傳用戶:woshini123456
資源簡(jiǎn)介:關(guān)于遺傳算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的 ,感覺沒什么用
上傳時(shí)間: 2015-03-30
上傳用戶:yan2267246
資源簡(jiǎn)介:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源代碼 VC編程 BP網(wǎng)絡(luò)源代碼 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間: 2015-04-08
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資源簡(jiǎn)介:基于進(jìn)化BP網(wǎng)絡(luò)的含噪聲點(diǎn)陣數(shù)字識(shí)別的源程序,希望對(duì)大家有所啟示。
上傳時(shí)間: 2014-01-17
上傳用戶:wfeel
資源簡(jiǎn)介:開發(fā)環(huán)境:C語言 簡(jiǎn)要說明:BackProp算法:BP網(wǎng)絡(luò)是反向傳播(Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)。它是一種多層前向網(wǎng)絡(luò),采用最小均方差學(xué)習(xí)方式。這是一種最廣泛應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)。它可用于語言綜合,識(shí)別和自適應(yīng)控制等用途。BP網(wǎng)絡(luò)需有教師訓(xùn)練。
上傳時(shí)間: 2013-12-28
上傳用戶:liuchee
資源簡(jiǎn)介:基于Matlab的簡(jiǎn)單遺傳算法和簡(jiǎn)單BP網(wǎng)絡(luò)的程序?qū)崿F(xiàn)
上傳時(shí)間: 2013-12-20
上傳用戶:xmsmh
資源簡(jiǎn)介:一個(gè)用C++實(shí)現(xiàn)的BP網(wǎng)絡(luò)算法程序,供大家參考
上傳時(shí)間: 2015-04-15
上傳用戶:cc1915
資源簡(jiǎn)介:用三層BP網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)一個(gè)單輸入單輸出函數(shù)的逼近,文件中一個(gè)CPP文件和一個(gè)WORD文件,其中word文檔中有對(duì)算法理論,算法設(shè)計(jì),程序結(jié)果及改進(jìn)方法試驗(yàn)的詳細(xì)說明
上傳時(shí)間: 2015-04-21
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資源簡(jiǎn)介:一個(gè)關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文檔,主要講了BP網(wǎng)絡(luò),對(duì)于學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人有一定幫助
上傳時(shí)間: 2014-12-21
上傳用戶:wpwpwlxwlx
資源簡(jiǎn)介:誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)(Back propagation network,簡(jiǎn)稱BP網(wǎng)絡(luò))是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最活躍的方法,且絕大多數(shù)采用了三層結(jié)構(gòu)(輸入層、一個(gè)隱含層和輸出層).BP網(wǎng)絡(luò)是一種非線性映射人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).本程序用vb實(shí)現(xiàn)的bp算法
上傳時(shí)間: 2015-04-22
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資源簡(jiǎn)介:matlab使用BP網(wǎng)絡(luò)的例子,使用Levenberg Marquardt算法提高訓(xùn)練速度,效果不錯(cuò)
上傳時(shí)間: 2015-05-08
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資源簡(jiǎn)介:vc基于BP網(wǎng)絡(luò)的手寫陣數(shù)字的識(shí)別,能識(shí)別出手寫數(shù)字
上傳時(shí)間: 2014-01-24
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