MATLAB R2016a完全自学一本通

反向传播算法

反向传播算法

反向传播算法演示程序

机器学习的作业，包含详细的文档，VC6.0开发的界面演示。

BP人工神经网络-反向传播法-matlab-数据+代码

数据共有2000个样本，每个样本工25个因子，第一个因子表示样本的种类，分为1-4类，只后的24个因子是这个样本的特征。 matlab程序

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matlab 反向传播算法代码 MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod 最近在学习机器学习，深度学习，自然语言处理，统计学习方法等知识，所以决定自己将学习的相关算法用Python实现一遍，并结合GitHub上相关大牛的代码进行改进，本项目会不断的更新相关算法，欢迎star，fork和关注。 主要包括： 1.吴恩达Andrew Ng老师的机器学习课程个人笔记 Python实现， 2.deeplearning.ai（吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源） Python实现， 3.李航《统计学习方法》 Python代码实现， 4.牛津大学xDeepMind 自然语言处理 Python代码实现， 5.LeetCode刷题，题析，分析心得笔记 Java和Python代码实现， 6.TensorFlow人工智能实践代码笔记 北京大学曹健老师课程和TensorFlow：实战Google深度学习框架（第二版） Python代码实现， 附带一些个人心得和笔记。GitHub上有很多机器学习课程的代码资源，我也准备

反向传播算法：代码实现了 MLP 的反向传播算法。-matlab开发

训练输入向量和目标向量分别从文件 data1in 和 data1out 中读取。 输入和输出层的节点数取决于节点数。 这些数据集中的行数。 隐藏层数、每个隐藏层的节点数和目标误差（设为0.1）由用户输入。 每 100 个 epoch 后绘制学习曲线。 可以使用底部的滑块改变学习因子。 这个想法是从 AliReza KashaniPour 和 Phil Brierley 创建的算法中挑选出来的。 隐藏层的激活函数是logsig，输出层是线性的！ 只需按 F5 就可以了！ anshuman0387[at]yahoo[dot]com :)

几分钟弄明白 BP 反向传播算法

今天有朋友咨询我反向传播算法，我觉得不需要太复杂的推导，就可以解释清楚这个算法的原理。 序 假定神经网络采用下面的结构： 1. 最简单的神经网络模型 我们考虑最简单的情况：一个输入节点、一个输出节点、一个训练样本，网络结构如下图： 2. 损失函数 为了简化分析，我们假定只有一个训练样本 (x,y)(x,y)(x,y)。于是，损失函数简化为下面的形式： E=12(y−a5)2(3)\tag3 E = \frac12(y – a_5)^2 E=21​(y−a5​)2(3) 其中，(x,y)(x,y)(x,y) 是训练样本、a1=xa_1=xa1​=x，wiw_iwi​ 的初始值随机赋予，而 a

ann-backpropagation:人工神经网络反向传播的实现

人工神经网络的反向传播 人工神经网络反向传播的实现 解决XOR问题的示例 参考

bp算法源代码-matlab

采用matlab平台编写，三层网络，输入层2个神经元，隐含层2个神经元，输出层1个神经元，激活函数为对数s型函数。自己编写，多多指教。

bp算法 matlab实现 图像分类

bp算法 用matlab实现 图像分类 已调试 可以运行

BP算法程序实现包括matlab、C语言、C++三种编程语言

本文档中的程序是关于BP算法的，包含了Matlab的BP算法、C++的BP算法和C语言的BP算法及使用说明，程序中均有注释，理解比较方便，希望能帮上大家。程序已经经过验证可以验证，大家可以按照自己的需要去修改参数

神经网络的反向传播算法/BP算法

自己写的一个作业，是神经网络里面的反向传播算法。大家看看

BP.rar_BP_BP algorithm_Back propagation_反向传播_反向传播算法

BP反向传播算法的代码，自己写的，很详细很实用

优化函数，学习速率，反向传播算法

针对多感知器，梯度下降算法 1.预测一个连续值，我们的做法是，不对他激活，直接输出 2.预测“是”或“否”的分类问题，则对输出层，做sigmoid运算二分类输出 3.多分类softmax运算，输出多个分类在概率上的分别 多层感知器的优化是利用了梯度下降算法 所谓“学习”便是改进模型参数，以便通过大量训练步骤将损失最小化 梯度的输出向量表明了在每个位置损失函数增长最快的方向， 可将它视为表示了在函数的每个位置向哪个方向移动函数值 可以增长。  曲线对应于损失函数。点表示权值的当前值，即现在所在的 位置。 梯度用箭头表示，表明为了增加损失，需要向右移动。此外， 箭头的长度概念化地表示了如果在对应

人工智能（AI）学习：讲解BP（反向传播）流程

反向传播(Back-PropagaTIon)算法是当今主流AI计算流程的核心。其中涵盖了对损失函数的偏微分推倒细节，以及梯度下降的向量推算细节。这是微积分和线性代数的知识范畴，已经超出许多人的知识范围了。

人工神经网络反向传播算法学习.zip

人工神经网络反向传播算法学习

bp算法matlab实现

bp算法实现曲线的逼近，输出为曲线逼近的动态图。对bp算法的步骤有说明，程序注释详细。

神经网络 反向传播 matlab源代码 设计文档

神经网络 反向传播 动量 自适应学习 课程设计 matlab 原代码 附设计文档

BP反向传播神经网络介绍及公式推导

神经网络中的反向传播（BackPropagation）介绍及公式推导 神经网络中的激活函数的作用，最常用的两个激活函数Sigmoid 和TanH 代价函数对介绍二次代价函数(Quadratic Cost)，交叉熵代价函数(Cross-entropy Cost)

反向传播算法python实现

反向传播算法python实现.

几个BP算法matlab实现程序

几种matlab实现BP算法的程序编程，希望对大家的初步学习有所帮助

Matlab的BP算法例程神经网络-BP算法例程（神经网络）.rar

Matlab的BP算法例程神经网络-BP算法例程（神经网络）.rar BP算法例程（神经网络），挺不错的！！！

BP算法改进及在MATLAB上的实现-BP算法的改进及其在Matlab上的实现.pdf

BP算法改进及在MATLAB上的实现-BP算法的改进及其在Matlab上的实现.pdf 针对BP算法这种当前前馈神经网络训练中应用最多的算法进行改进，并在MATLAB中实现。

LSTM-Matlab代码

LSTM-Matlab代码，Deep Learning, AI,Machine Learning

RNN

RNN

RNN算法推导过程及代码.zip

对循环神经网络的简单认识及一些主要数学过程的推导的文档和应用matlab代码编写一个简单的循环神经网络进行预测的一个matlab程序。

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