前文我们使用机器学习法实现了鸢尾花的分类， ? 本文介绍使用Pytorch中的交叉熵算法来实现分类问题。 构建出的模型类型大致为 ? 上图构建的输入层+2个隐藏层+输出层，共计4层结构的神经网络。...因此是4->layer1->layer2->3的三分类问题。考虑可以使用多种算法进行分析，本文先介绍使用BP神经网络进行分析。...先读取数据，并将数据分类： from sklearn import datasets dataset = datasets.load_iris() data = dataset['data'] iris_type..., 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]) 引入pytorch工具包 构建BP...网络 import torch.nn.functional as Fun # 定义BP神经网络 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self, n_feature
参考链接： 在Python中实现神经网络训练过程 Python_BP神经网络实现（向量化运算、鸢尾花分类测试） 简介 人工神经网络模型种类很多，其中根据网络内数据流向进行分类可以分为前馈网络、反馈网络和自组织网络...在此介绍和利用Python实现BP神经网络，BP神经网络是一种典型的前馈神经网络。 结构 BP神经网络分为三层分别是输入层、隐层和输出层，其中隐层的层数可以扩展，且每一层的神经元个数也可以增减。...原理 当我们使用BP神经网络来对数据进行分类或者预测的时候，每对有连接的神经元之间都有一个权重，记为w；同时还有偏移量，记为b。...Python实现思路 通过python实现BP神经网络，主要有以下几个步骤： 神经网络结构确定权重和偏移量参数初始化正向传播计算成本函数计算反向传播计算权重和偏移量参数更新 神经网络结构确定 该函数主要是为了获取输入量...最终获得的分类结果的准确率为98.3%。
BP神经网络原理 经典的BP神经网络通常由三层组成: 输入层， 隐含层与输出层.通常输入层神经元的个数与特征数相关，输出层的个数与类别数相同， 隐含层的层数与神经元数均可以自定义....作为监督学习算法，BP神经网络的训练过程即是根据前馈得到的预测值和参考值比较， 根据误差调整连接权重Wij的过程....Python实现BP神经网络 首先实现几个工具函数: def rand(a, b): return (b - a) * random.random() + a def make_matrix(m,...self.train(cases， labels， 10000， 0.5， 0.1) for case in cases: print(self.predict(case)) 运行结果: 总结 BP
BP神经网络通俗教程（matlab实现方法） BP神经网络是什么 BP（Back-propagation，反向传播）神经网络是最传统的神经网络。...BP神经网络的作用也是如此。 BP神经网络这个名字由两部分组成，BP（反向传播）和神经网络。神经网络是说这种算法是模拟大脑神经元的工作机理，并有多层神经元构成的网络。...我们来看这个BP神经网络的示意图 其中蓝色的箭头是正向传播的过程，黄色的线条就是反向传播。 BP 神经网络的具体描述 BP神经网络的拓扑结构 上面这张图是BP神经网络的拓扑结构。...下面列出了几种常用的损失函数： 左边是解决分类问题时常用的损失函数，右边是解决回归问题时常用的损失函数。具体函数的公式我就不写了，你们具体要用的时候直接按照名字百度一下就好。...BP神经网络的基本运行原理就介绍完了。 神经网络的Matlab实现 Matlab自带神经网络的工具包，所以实现的这个环节还是非常简单的。我以Matlab2020为例演示一下。
概要 这是自己学习tensorflow的基本操作后，实现的最简单的BP神经网络模型。...数据集用的时之前在博文：利用BP神经网络对语音特征信号数据集进行分类中的语音信号数据集，在之前的文章忘记附上数据集，这次在博客中给出下载链接：语音信号数据集。...不得不说TensorFlow的强大，运算速度快不说，精度比[利用BP神经网络对语音特征信号数据集进行分类(https://blog.csdn.net/qq_30091945/article/details.../72596638)在手动实现的BP 神经网络的性能好多了。...相关代码已上传github：https://github.com/Daipuwei/TensorFlow-BP-/tree/master ---- TensorFlow下的BPNN的代码： #!
BP网络函数逼近 题目选择2) 流程图如下 源代码 // //题目函数逼近（2）z=sin（x）sin（y） // ///头文件 #include #include #include #include #include #include //本BP网络采用三层神经网络，并且隐含层的结点数为
共有取样本33333*3=729个 运用BP神经网络编程。 2.
输入层第i个神经元与隐层第h个神经元的连接权重vih ： 隐层第h个神经元与输出层第j个神经元的连接权重ωhj： 现在四个参数的更新规则都计算出来了，我们可以开始编码实现了...现在有一个问题：在二分类任务中，输出层神经元有几个？...：如果只有1个，那么输出0表示反例，1表示正例 二个：那么输出（1,0）表示反例，（0,1）表示正例 一下实例我们使用第一种： 我们使用一个二分类数据集
STEP 3 设置BP神经网络参数 设置训练集输入和标签变量（我这里使用的是第一步里创建的x和y变量） ? 设置数据类型与占比 ? trainning：用来训练的数据。
package com.vista; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream...; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader...; import java.util.Properties; import java.util.logging.Level; import java.util.logging.Logger...; import java.util.Comparator; import java.util.List; import java.util.Vector; /**...probility = calcProd(terms, Ci); // 计算给定的文本属性向量terms在给定的分类Ci中的分类条件概率 // 保存分类结果
锁的分类 从宏观上分为乐观锁与悲观锁 乐观锁 乐观锁是一种乐观思想，认为读多写少，遇到并发的可能性低，每次拿数据时候并不会上锁，因为认为不会被别人修改。...这个类的框架实现的。...而Synchronized是非公平锁，它没有通过AQS实现线程调度，无法成为公平锁。...互斥锁与读写锁 其实是独享锁与共享锁具体说法；互斥锁Java中实现就是ReentrantLock，而读写锁Java实现是ReadWriteLock。 分段锁 实质上是一种锁的策略，并不是具体的锁。...对于ConcurrentHashMap它的并发实现在JDK 11之前是都过分段锁来实现的。当需要put元素时候，并不是对hashMap整个加锁，而是通过hashCode知道在那个分段，进行分段加锁。
文章目录 整体介绍 实现结果 思路介绍 BP网络源代码 数据集在我网盘，有需要请联系博主 整体介绍 包含源码和数据集 实现结果 思路介绍 对于很多人人为，股票预测是一个很难的问题。...运用MATLAB神经网络工具箱，快速建立BP网络结构。那么你会问什么是神经网络，那么我下面就给大家简单的介绍一下： 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。...虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。...BP网络源代码 %bp.m %处理数据 clear close all echo on %窗口响应执行过程 clc pause a=xlsread('learn.xls',1,'A2:...net.trainparam.goal=1e-3; %训练要求精度 net.trainparam.mc=0; %动量因子 [net,tr]=train(net ,xn,yn); %训练bp
BP神经网络现在来说是一种比较成熟的网络模型了,因为神经网络对于数字图像处理的先天优势,特别是在图像压缩方面更具有先天的优势,因此,我这一段时间在研究神经网络的时候同时研究了一下关于BP网络实现图像压缩的原理和过程...,并且是在MATLAB上进行了仿真的实验,结果发现设计的BP神经网络具有不错的泛化能力,对于用于图像压缩方面的效果还不错. 1:BP神经网络的模型的架构和训练的原理 BP神经网络是现在目前的发展的比较成熟的神经网络之一了...从理论上讲,编解码问题其实就可以归结为映射与优化的问题,从神经网络的方面来看无非就是实现了从输入到输出的一个非线性的映射关系,并且衡量性能的标准可以从并行处理能力是否高效,容错率是否合适,以及是否具有鲁棒性....分析图像压缩的基本原理其实和上述的BP神经网络的原理一样:如下图所示: ?.... 3:基于MATLAB的BP神经网络图像压缩过程的分析: 因为在MATLAB上应用BP神经网络对于数字图像进行压缩主要包括训练样本构造,仿真以及图像重建这三个环节. 1:训练样本的构建 因为我的机器的性能不够
Java中异常分为可以通过try捕捉解决的Exception和不可通过代码解决的Error. 其中，Exception又可以分为RuntimeException和非运行时异常。...一.Error ：不应该试图捕获的严重问题 字节码文件无法解析 Java虚拟机资源耗尽 配置文件格式不规范 当程序漏了一个分号 public class Test { public static
机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测 本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 1.算法简介和应用...神经网络的运用展开了新的领域，解决其它模式识别不能解决的问题，其分类功能特别适合于模式识别与分类的应用。...:模型预测 Part 2 基于BP神经网络的乳腺癌分类实践 Step1:库函数导入 Step2:数据读取/载入 Step3:数据信息简单查看与可视化 Step4:利用BP神经网络在乳腺癌数据上进行训练和预测...总结 BP神经网络具有以下优点： 1) 非线性映射能力：BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数。...3) 泛化能力：所谓泛化能力是指在设计模式分类器时，即要考虑网络在保证对所需分类对象进行正确分类，还要关心网络在经过训练后，能否对未见过的模式或有噪声污染的模式，进行正确的分类。
实现：加锁。Java中，synchronized关键字和Lock的实现类都是悲观锁。...Java对象头 synchronized是悲观锁，在操作同步资源之前需要给同步资源先加锁，这把锁就是存在Java对象头里的，而Java对象头又是什么呢？...在不使用锁（没有线程被阻塞）的情况下实现多线程之间的变量同步。java.util.concurrent包中的原子类就是通过CAS来实现了乐观锁。...Synchronized 参考： Java中的锁分类：https://zhuanlan.zhihu.com/p/112649693 Java锁的种类：https://www.cnblogs.com/hustzzl...Java多线程（十）之ReentrantReadWriteLock深入分析 Java–读写锁的实现原理
01 — 回顾 昨天，分析了手写字数据集分类的原理，利用神经网络模型，编写了SGD算法的代码，分多个epochs，每个 epoch 又对 mini_batch 样本做多次迭代计算，详细的过程，请参考：...深度学习|神经网络模型实现手写字分类求解思路 这其中，非常重要的一个步骤，便是利用反向传播（BP）算法求权重参数的梯度，偏置量的梯度。...下面根据以下几个问题展开BP算法： 什么是BP算法？ 为什么叫做反向传播？ 如何构思BP算法的切入点？ 误差是如何传播开的？ 如何求出权重参数的梯度和偏置量的梯度？ 链式规则是怎么一回事？...一定要仔细理解这种上述公式的各个符号表达，它是理解以下对 BP 算法论述的前提。...3.5 反向传播代码 根据这四个公式，可以得出BP算法的代码，每个步骤将公式放到上面，方便查看。
例如，我们可以对收到的邮件进行分类，标注哪些是希望自己收到的，哪些是垃圾邮件，然后用这些数据训练分类模型，实现一个垃圾邮件过滤器，这样以后再收到邮件，就不用自己去确认它是不是垃圾邮件了，过滤器就能帮你搞定...02 实现 OneR 算法 OneR 算法的思路很简单，它根据已有的数据中，具有相同特征值的个体最可能属于哪个类别进行分类。...计算方法把它的各个取值的错误率相加，选取错误率最低的特征作为唯一的分类准则（OneR），用于接下来的分类。 现在，我们就来实现该算法。...我们来定义一个函数，实现这些操作。 函数如下，这次只用到三个参数，上面已经介绍过。...有了模型后就可以根据特征值对没有见过的数据进行分类。 我们经常需要一次对多条数据进行预测，为此实现了下面这个函数，通过遍历数据集中的每条数据来完成预测。
vue实现分类查询 效果一 效果二 效果一的实现 这里使用了element ui 页面代码 <el-button style="float: right;margin-right: 20px..."","","","","",""]; this.showType[val] = "primary"; this.types = val; this.datas() //获取数据 }, 效果二的实现
文章目录 BP BP算法步骤 numpy复现 BP 对于输入信号，要先向前传播到隐含层，经过作用函数后，再把隐含神经元的输出信息传播到输出神经元，最后输出结果。...BP网络应用 函数逼近：用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络，逼近一个函数； 模式识别：用一个特定的输出矢量，将它与输入矢量联系起来 分类：把输入矢量以所定义的合适方式进行分类； 数据压缩：减少输出矢量维数...，以便于传输或存储 BP作用函数的要求: 必须处处可微,不能采用二值型的阈值函数{0,1}或符号函数{-1,+1}; BP使用S型函数或双曲正切函数或线性函数 S型函数具有非线性放大系数功能,它可以把输入从负无穷大到正无穷大的信号...BP算法步骤 (1)初始化： , ,pass=0, max, me； (2)随机地在[-0.3,0.3]范围内给全部权值和神经的阈值 赋初始值....[1,0,1,0,1,0,1,0,1] # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python import numpy as np import math class BP
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