bp神經網路python
❶ BP神經網路的原理的BP什麼意思
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=19936
在本教程中，您將學習如何在R語言中創建神經網路模型。
神經網路（或人工神經網路）具有通過樣本進行學習的能力。人工神經網路是一種受生物神經元系統啟發的信息處理模型。它由大量高度互連的處理元件（稱為神經元）組成，以解決問題。它遵循非線性路徑，並在整個節點中並行處理信息。神經網路是一個復雜的自適應系統。自適應意味著它可以通過調整輸入權重來更改其內部結構。
該神經網路旨在解決人類容易遇到的問題和機器難以解決的問題，例如識別貓和狗的圖片，識別編號的圖片。這些問題通常稱為模式識別。它的應用范圍從光學字元識別到目標檢測。
本教程將涵蓋以下主題：
神經網路概論
正向傳播和反向傳播
激活函數
R中神經網路的實現
案例
利弊
結論
- # 創建測試集test=data.frame(專業知識,溝通技能得分)
- ## 使用神經網路進行預測Pred$result
- 0.99282020800.33355439250.9775153014
- # 將概率轉換為設置閾值0.5的二進制類別pred <- ifelse(prob>0.5, 1, 0)pred
- 101
模式識別：神經網路非常適合模式識別問題，例如面部識別，物體檢測，指紋識別等。
異常檢測：神經網路擅長異常檢測，它們可以輕松檢測出不適合常規模式的異常模式。
時間序列預測：神經網路可用於預測時間序列問題，例如股票價格，天氣預報。
自然語言處理：神經網路在自然語言處理任務中提供了廣泛的應用，例如文本分類，命名實體識別（NER），詞性標記，語音識別和拼寫檢查。
神經網路概論
神經網路是受人腦啟發執行特定任務的演算法。它是一組連接的輸入/輸出單元，其中每個連接都具有與之關聯的權重。在學習階段，網路通過調整權重進行學習，來預測給定輸入的正確類別標簽。
人腦由數十億個處理信息的神經細胞組成。每個神經細胞都認為是一個簡單的處理系統。被稱為生物神經網路的神經元通過電信號傳輸信息。這種並行的交互系統使大腦能夠思考和處理信息。一個神經元的樹突接收來自另一個神經元的輸入信號，並根據這些輸入將輸出響應到某個其他神經元的軸突。
創建測試數據集
創建測試數據集：專業知識得分和溝通技能得分
預測測試集的結果
使用計算函數預測測試數據的概率得分。
現在，將概率轉換為二進制類。
預測結果為1,0和1。
利弊
神經網路更靈活，可以用於回歸和分類問題。神經網路非常適合具有大量輸入（例如圖像）的非線性數據集，可以使用任意數量的輸入和層，可以並行執行工作。
還有更多可供選擇的演算法，例如SVM，決策樹和回歸演算法，這些演算法簡單，快速，易於訓練並提供更好的性能。神經網路更多的是黑盒子，需要更多的開發時間和更多的計算能力。與其他機器學習演算法相比，神經網路需要更多的數據。NN僅可用於數字輸入和非缺失值數據集。一位著名的神經網路研究人員說：「神經網路是解決任何問題的第二好的方法。最好的方法是真正理解問題。」
神經網路的用途
神經網路的特性提供了許多應用方面，例如：
最受歡迎的見解
1.r語言用神經網路改進nelson-siegel模型擬合收益率曲線分析
2.r語言實現擬合神經網路預測和結果可視化
3.python用遺傳演算法-神經網路-模糊邏輯控制演算法對樂透分析
4.用於nlp的python：使用keras的多標簽文本lstm神經網路分類
5.用r語言實現神經網路預測股票實例
6.R語言基於Keras的小數據集深度學習圖像分類
7.用於NLP的seq2seq模型實例用Keras實現神經機器翻譯
8.python中基於網格搜索演算法優化的深度學習模型分析糖
9.matlab使用貝葉斯優化的深度學習
❷ 有沒有用python實現的遺傳演算法優化BP神經網路的代碼
下面是函數實現的代碼部分：
clc
clear all
close all
%% 載入神經網路的訓練樣本 測試樣本每列一個樣本 輸入P 輸出T，T是標簽
%樣本數據就是前面問題描述中列出的數據
%epochs是計算時根據輸出誤差返回調整神經元權值和閥值的次數
load data
% 初始隱層神經元個數
hiddennum=31;
% 輸入向量的最大值和最小值
threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1];
inputnum=size(P,1); % 輸入層神經元個數
outputnum=size(T,1); % 輸出層神經元個數
w1num=inputnum*hiddennum; % 輸入層到隱層的權值個數
w2num=outputnum*hiddennum;% 隱層到輸出層的權值個數
N=w1num+hiddennum+w2num+outputnum; %待優化的變數的個數
%% 定義遺傳演算法參數
NIND=40; %個體數目
MAXGEN=50; %最大遺傳代數
PRECI=10; %變數的二進制位數
GGAP=0.95; %代溝
px=0.7; %交叉概率
pm=0.01; %變異概率
trace=zeros(N+1,MAXGEN); %尋優結果的初始值
FieldD=[repmat(PRECI,1,N);repmat([-0.5;0.5],1,N);repmat([1;0;1;1],1,N)]; %區域描述器
Chrom=crtbp(NIND,PRECI*N); %初始種群
%% 優化
gen=0; %代計數器
X=bs2rv(Chrom,FieldD); %計算初始種群的十進制轉換
ObjV=Objfun(X,P,T,hiddennum,P_test,T_test); %計算目標函數值
while gen
❸ 那個最簡單的BP神經網路是什麼意思啊，求解答
最簡單的BP神經網路？可能指單輸入單輸出的單隱層感知器模型。
BP（Back Propagation）神經網路是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路，是目前應用最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。BP神經網路模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hidden layer)和輸出層(output layer)。
❹ 什麼是BP神經網路
BP演算法的基本思想是：學習過程由信號正向傳播與誤差的反向回傳兩個部分組成；正向傳播時，輸入樣本從輸入層傳入，經各隱層依次逐層處理，傳向輸出層，若輸出層輸出與期望不符，則將誤差作為調整信號逐層反向回傳，對神經元之間的連接權矩陣做出處理，使誤差減小。經反復學習，最終使誤差減小到可接受的范圍。具體步驟如下：
1、從訓練集中取出某一樣本，把信息輸入網路中。
2、通過各節點間的連接情況正向逐層處理後，得到神經網路的實際輸出。
3、計算網路實際輸出與期望輸出的誤差。
4、將誤差逐層反向回傳至之前各層，並按一定原則將誤差信號載入到連接權值上，使整個神經網路的連接權值向誤差減小的方向轉化。
5、対訓練集中每一個輸入—輸出樣本對重復以上步驟，直到整個訓練樣本集的誤差減小到符合要求為止。
❺ 怎樣用python構建一個卷積神經網路
用keras框架較為方便
首先安裝anaconda，然後通過pip安裝keras
❻ 除了MATLAB能做BP神經網路，還有其他什麼軟體能做
除了MATLAB能做BP神經網路，還有其他什麼軟體能做
理論上編程語言都可以，比如VB，C語言，過程也都是建模、量化、運算及結果輸出（圖、表），但是matlab發展到現在，集成了很多的工具箱，所以用的最為廣泛，用其他的就得是要從源碼開發入手了，何必舍近求遠。
❼ 最能體現一個人懂不懂BP神經網路的問題
寫一下BP的反向傳播公式，基本上理解這個了整個BP就算可以自己寫出來了
❽ python做BP神經網路，進行數據預測，訓練的輸入和輸出值都存在負數，為什麼預測值永遠為正數
因為sigmoid就是預測0到1之間的連續值。通常當二分類預測使用，你的問題是否復合二分類如果可以就把類別換成0和1就可以了，如果是做回歸那就不行了，要換其他損失函數
❾ 關於Python的BP神經網路的一個代碼
這個神經網路只能處理分兩類的的情況，這是由這個神經網路的結構決定了的。
如果想應付分多類的情況，必須對輸出層作softmax處理。
具體代碼可參看這里：
http://www.cnblogs.com/hhh5460/p/5434531.html