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BP神经网络MATLAB源代码
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2018-02-05
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BP(BackPropagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。
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资源评论
%BP网络算法步骤:(1)初始化
% (2)计算各级输出
% (3)计算网络误差
% (4)调整权值
% (5)若满足结束条件(达到最大迭代次数或满足误差精度要求)则结束,否则返回第(2)步
%优化:引入动量项 w(i,j)=w(i,j)+(1-a)*deltw(i,j)+a*dw(i,j)
% dw=dletw(t-1)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 初始化 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
clear all
clc
inputNums=15; %输入层节点数
outputNums=15; %输出层节点数
hideNums=10; %隐层节点数
maxcount=10000; %最大迭代次数
precision=0.001; %预设精度
alpha=0.01; %学习率
a=0.5; %动量项因子
v=rand(inputNums,hideNums); %输入层到隐层的权值
deltv=zeros(inputNums,hideNums);
dv=zeros(inputNums,hideNums);
w=rand(hideNums,outputNums); %隐层到输出层的权值
deltw=zeros(hideNums,outputNums);
dw=zeros(hideNums,outputNums);
v_start=v,w_start=w
error=zeros(1,outputNums);
% (2)计算各级输出
% (3)计算网络误差
% (4)调整权值
% (5)若满足结束条件(达到最大迭代次数或满足误差精度要求)则结束,否则返回第(2)步
%优化:引入动量项 w(i,j)=w(i,j)+(1-a)*deltw(i,j)+a*dw(i,j)
% dw=dletw(t-1)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 初始化 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
clear all
clc
inputNums=15; %输入层节点数
outputNums=15; %输出层节点数
hideNums=10; %隐层节点数
maxcount=10000; %最大迭代次数
precision=0.001; %预设精度
alpha=0.01; %学习率
a=0.5; %动量项因子
v=rand(inputNums,hideNums); %输入层到隐层的权值
deltv=zeros(inputNums,hideNums);
dv=zeros(inputNums,hideNums);
w=rand(hideNums,outputNums); %隐层到输出层的权值
deltw=zeros(hideNums,outputNums);
dw=zeros(hideNums,outputNums);
v_start=v,w_start=w
error=zeros(1,outputNums);
资源评论
- wanwei23092018-04-23没有使用newff函数,请须知。
- qq_381369472018-05-28可以运行。
- L-Lv2018-04-09我想把我的数据导入进去怎么办啊?。。没找到导入数据的位置
Vasi1ii
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