BP网络的训练函数、数据预处理和后处理函数

最新推荐文章于 2024-10-17 09:11:05 发布
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博客主要介绍了BP网络的训练函数，以及数据预处理和后处理函数，聚焦于信息技术领域中神经网络相关内容。
BP网络的训练函数、数据预处理和后处理函数
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03-10 2621
鸟群算法优化BP神经网络BSA-BP数据预测 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！
LAMMPS后处理——MATLAB子函数合集整理
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05-23 1万+
本博客将会介绍一些集成后子函数，可直接调用，用于Lammps的后处理，子函数内容和功能会及时更新，请关注博客更新时间
数据预处理_BP_预处理_数据预处理_
10-03
简单的BP神经网络分类，包括数据，预处理的程序如果需要可以联系我
对方进行预处理和后处理的两种方法
q243021856的专栏
12-19 813
对方进行预处理和后处理的两种方法:动态代理和Spring AOP中的Advice，具体的是使用举例如下：  1） 首先是公用部分的声明：定义了一个接口和对应的实现类，以及用来判断拦截方法的两个注解。  首先定义一个接口  public interface Hello {  @MethodLog("执行 问候")  void sayHello(String name
B P 网络的批处理训练模式
Pj_Blog_20141203的专栏
12-03 921
B P 网络的批处理训练模式- 梯度下降法 如果应用 梯度下降法训练函数, 需要在训练之前将 网 络 构 成 函 数 的相 应 参 数 t rainF cn 设 置 为traingd。 与函数 traing d 相关的训练函数有: epochs、g oal、 lr、 max_fail、 min _ grad、 show、 t ime, 如果不设置就表示应用 内 定缺省值。 在训练过程中, 只 要
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基于BP神经网络的数据回归预测（Matlab完整程序和数据）
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在提供的压缩包文件"001_基于BP神经网络的数据回归预测"中，包含了完整的Matlab程序和数据集，可用于实际操作。这些资源可能包括训练数据、测试数据、预处理脚本以及网络训练和预测的代码。通过运行这些文件，读者...
bp神经网络预测未来数据,bp神经网络数据预处理
m0_54846070的博客
10-05 1718
图4.2 BP神经网络程序框图（3）网络训练及检验BP网络采用梯度下降法来降低网络的训练误差，考虑到基坑降水地面沉降范围内沉降量变化幅度较小的特点，训练时以训练目标取0.001为控制条件，考虑到网络的结构比较复杂，神经元个数比较多，需要适当增加训练次数和学习速率，因此初始训练次数设为10000次，学习速率取0.1，中间层的神经元传递函数采用S型正切函数tansig，传输函数采用logsig，训练函数采用trainlm，选用38组数据中的33组作为训练样本，5组作为检验样本。
神经网络输入数据预处理,神经网络自然语言处理
Supermen333的博客
10-13 1379
因为多层神经网络被证明能够耦合任意非线性函数，通过一些配置能让网络去做以前需要人工参与的特征设计这些工作，然后配置合适的功能如classifier,regression，而现在神经网络可以通过配置layers的参数达到这些功能，整个输入到最终输出无需太多人工设置，从raw data 到最终输出指标经典机器学习方式是以人类的先验知识将raw数据预处理成feature，然后对feature进行分类。分类结果十分取决于feature的好坏。所以过去的机器学习专家将大部分时间花费在设计feature上。
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基于BP神经网络的非线性函数拟合
01-17
总结起来，BP神经网络在非线性函数拟合和非线性系统建模中的应用是一个涉及数据处理、网络构建、训练和应用的综合过程。MATLAB作为强大的数值计算工具，为这一过程提供了便利。通过深入学习和实践，我们可以掌握如何...
数据预处理对BP神经网络拟合铁氧体导热系数的影响.pdf
09-25
为解决这个问题，本文提出了对目标输出进行非线性处理的数据预处理方法，通过对适合本问题的三种非线性函数进行比较分析，采用对目标输出进行对数运算后再对输入数据与目标输出归一化的数据预处理方法，并进行实验...
BP神经网络训练过程（详细）
01-10
BP神经网络训练步骤 PPT
3D目标检测深度学习方法数据预处理综述
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05-25 1469
作者 | 蒋天元来源 |3D视觉工坊（ID: QYong_2014）这一篇的内容主要要讲一点在深度学习的3D目标检测网络中，我们都采用了哪些数据预处理的方法，主要讲两个方面的知识，第一...
神经网络训练技巧
Yingying
03-05 2016
1、学习速率。首先设学习速率为一个较大的值，确保training  cost在不断下降。当accuracyy在n个epoch内不再增加时，使得学习速率减小一半。重复迭代，直到学习速率变成原来的1/1024。 2、学习速率要根据训练cost调。但是网络层数和神经元数目，mini-batch size要根据验证集的acc调。 3、关于正则项系数。可以先设为0，选好learning
【BP回归预测】基于黏菌优化算法SMA实现光伏数据预测多输入单输出附matlab代码
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一、黏菌优化算法SMA简介黏菌优化算法（Slime Mould Algorithm，简称SMA）是一种模拟自然界中黏菌觅食行为的优化算法。黏菌在寻找食物的过程中，会根据环境中的营养物质浓度进行自我调整，从而找到最优的食物来源。SMA算法通过模拟黏菌的这种觅食行为，实现了对问题的全局寻优。二、BP回归预测原理BP（Back Propagation）神经网络是一种多层前馈神经网络，广泛应用于数据预测领域。BP神经网络通过反向传播算法，不断调整网络权重和偏置，使得网络输出与实际输出之间的误差最小化。
6.1激活函数-数据预处理笔记
roymustang的博客
01-07 1099
文章目录处理过程激活函数sigmoid函数问题1 首先是饱和神经元将使梯度消失问题2 sigmoid是非0中心函数问题3 exp（）是一个计算成本高的函数 处理过程 处理过程包括 激活函数 数据预处理 权重初始化 批量归一化 训练过程监控 超参的优化 激活函数 当输入数据，在全连接层或者卷积层，我们将输入乘上权重值，然后将结果输入一个激活函数，或非线性单元。 上图是一些例子 sigmoid...
机器学习常识 25: 预处理与后处理才是普通研究者做机器学习的重点
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minfanphd的博客
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摘要: 大公司或顶尖研究机构不断竞争通用网络的开发. 预处理与后处理, 相当于公路网的 "最后一公里", 是机器学习应用研究的重点.
BP算法处理MNIST数据集
weixin_53294622的博客
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定义简单的BP网络: images(b,784)->linear(784,256)->relu()->linear(256,10)->softmax()->output。首先定义几个简单的函数：relu(),softmax(),crossentropy_loss()计算结果：迭代20个epoch，准确率能达到93%以上,古法手搓，味道纯正！首先定义数据处理相关类，包括数据读取和预处理！
bp神经网络训练流程图,BP神经网络训练过程
2401_84615524的博客
04-26 1597
网络的训练过程与使用过程了两码事。比如BP应用在分类，网络的训练是指的给你一些样本，同时告诉你这些样本属于哪一类，然后代入网络训练，使得这个网络具备一定的分类能力，训练完成以后再拿一个未知类别的数据通过网络进行分类。这里的训练过程就是先伪随机生成权值，然后把样本输入进去算出每一层的输出，并最终算出来预测输出（输出层的输出），这是正向学习过程；最后通过某种训练算法（最基本的是感知器算法）使得代价（预测输出与实际输出的某范数）函数关于权重最小，这个就是反向传播过程。
bp神经网络的训练过程,一文搞定bp神经网络_bp神经网络训练过程
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04-26 1564
输出层输出网络训练的结果矢量，输出矢量的维数应根据具体的应用要求来设计，在设计时，应尽可能减少系统的规模，使系统的复杂性减少。Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。以上三层网络的相邻层之间的各神经元实现全连接，即下一层的每一个神经元与上一层的每个神经元都实现全连接，而且每层各神经元之间无连接，连接强度构成网络的权值矩阵W。中间层至输出层的连接权vjt，j=1，2，…
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