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最新推荐文章于 2024-06-05 09:56:35 发布
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使用MATLAB进行BP神经网络数值预测
Hou_____的博客
05-10 2592
使用MATLAB进行BP神经网络数值预测
用Excel做bp神经网络.chm
07-12
用Excel做bp神经网络.chm
excel可以做神经网络分析吗,用excel构建神经网络
wenangou的博客
09-06 688
神经网络是一种能适应新环境的系统，它针对过去经验(信息)的重覆学习，而具有分析、预测、推理、分类等能力，是当今能够仿效人类大脑去解决复杂问题的系统，比起常规的系统(使用统计方法、模式识别、分类、线性或非线性方法)而言，以神经网络为基础的系统具有更强大的功能和分析问题技巧，可以用来解决信号处理、仿真预测、分析决策等复杂的问题。例如：卫星轨道的计算、大型水坝的计算、24小时天气预报的计算等，过去人工计算需要几年、几十年，而现在用计算机只需几天甚至几分钟就可完成。这些是您掌握市场上最被炒作的两项技能的库。
实现神经网络番外：利用Excel实现神经网络和BP算法
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03-27 1万+
本文通过电子表格展示如何基于具体数据计算神经网络的输出值和如何根据BP算法计算损失函数对每个参数的梯度，实现网络训练功能。
BP神经网络数据预测
s0302017的博客
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BP神经网络数据集（excel）
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综上所述，"BP神经网络数据集（excel）"提供了一组用Excel存储的数据，适用于训练BP神经网络。理解数据集的结构、BP神经网络的工作原理以及如何在Excel和Python中处理数据，是有效利用这个资源的关键。
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05-12
通过对比两种方法，可以明确PCA_BP神经网络在减少计算时间、提高预测精度方面的优势，为类似高维数据预测问题提供了有价值的参考。 此外，该项目对于教学和自学同样具有重要意义。通过学习源程序的编写和执行，可以...
基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络回归预测（Excel数据格式，提升预测精度） · 数据预处理
最新发布
05-23
主要内容包括数据预处理、遗传算法与BP神经网络的结合、适应度函数的设计以及最终的预测结果展示。文中详细解释了如何将Excel格式的数据导入MATLAB并进行归一化处理，如何定义适应度函数来优化BP神经网络的参数（如...
ｅｘｃｅｌ版BP神经网络，公式运算
05-21
将BP神经网络计算过程以ｅｘｃｅｌ公式形式写出，关通过下拉行的形式进行迭代，主要是为理解网络的运行方式，参数变化情况，适用于初学者
BP预测-人工神经网络训练样本.xls
08-13
BP预测-人工神经网络训练样本.xls 想写个5-11-1的BP预测程序，数据见附件。刚学写不好，哪位大神指点下
神经网络EXCEL插件
10-23
神经网络EXCEL插件,想学习神经网络的可以下一下!
pytorch神经网络对Excel数据集进行处理2.0（读取，转为tensor格式，归一化），并且以鸢尾花（iris）数据集为例，实现BP神经网络
weixin_43788986的博客
08-22 6735
第一版本可以看第二版本与1.0不一样的地方是使用了Dataset进行预处理数据，使用起来更加方便，同时使用了SummaryWriter保存准确率数据。其中SummaryWriter使用方法看：我将以鸢尾花数据集作为例子进行展示：可以看到鸢尾花数据集有四个特征，分别是0，1,2，3，label是鸢尾花种类，共三种，分别以0,1，2表示。
bp神经网络对csv文件或者xlsx文件进行数据预测(1.1)
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1.矩阵A第一列的转置矩阵。(x,y)表示二维矩阵第x行第y列位置的元素，x为:则表示所有的行。因此，A(:,1)就表示A的第1列的所有元素，这是一个列向量。
《深度学习的数学》（https://www.ituring.com.cn/book/2593）第三章实例“用EXCEL体验神经网络”——python实现
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本文将《深度学习的数学》（https://www.ituring.com.cn/book/2593）第三章实例——用EXCEL体验神经网络，用phthon 来实现，构建一个3层的神经网络，可以实现对4*3像素的图像读取的手写数字0、1的预测。代价函数是Sigmoid函数。
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逆向传播时，将输出误差按某种子形式，通过隐层向输出层返回，并分摊给隐层的节点与输入层节点，获得各层单元的参考误差，作为修改各单元权值的依据。输入样本数据，网络正向传播，得到中间层与输出层的值，比较输出层的值与教师信号的误差，用误差函数判断误差是否小于误差上限。算法开始时，给定学习次数上限，初始化学习次数为0，对权值和阙值赋予小的随机数，一般在[-1,1]。BP算法的学习过程由：信号的正向传播及误差的逆向传播组成。若输出层节点未能得到期望的输出，则转入误差的逆向传播。
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