神经网络编程的34个案例,神经网络用什么编程

发布于:2023-01-20 ⋅ 阅读:(5) ⋅ 点赞:(0) ⋅ 评论:(0)

谁能告诉我在MATLAB中怎么用遗传算法优化BP神经网络,最好能有个学习视频了

工具箱比较麻烦,最好还是编程实现。

其实,BP神经网络调用也就一句话:net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')'tansig','purelin'},'traingdm'就是阈值函数,决定你的阈值。

神经网络编程到底有多神奇

神经网络算法,通过一次次地训练来调节神经节点的连接权重,能够有效地进行模式识别AI爱发猫 www.aifamao.com。比如电脑可以快速分辨出00000000和00000O00之间内容不同。但是却很难认为找茬游戏的两张图片是相似图片。

使用神经网络,可以瞬间识别出两张图片的相似程度(需要用其中一张长期训练)。总而言之,神经网络算法给了程序模式识别的能力。

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关于人工神经网络(ANN)的编程(c) 10

我不懂什么落石,既然要用c语言做神经网络其实过程很麻烦,神经网络里有很多矩阵的运算,比如转置,求逆,所以需要非常熟悉矩阵运算,毕竟不是在matlab里那样调用函数,我个人感觉直接用c会太麻烦,可以在PC上先用matlab或者借助一些专业的神经网络库软件训练好参数,也就是样本离线训练,训练好的权值放入嵌入式c语言里就可以了,计算量还是蛮大的,我以前用c写过一些辨识的,用c写矩阵运算高斯消元法是精髓。

基于matlab或C#的神经网络编程

1. 人工神经元(ArtificialNeuron)模型人工神经元是神经网络的基本元素,其原理可以用下图表示:图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值,θ表示一个阈值(threshold),或称为偏置(bias)。

则神经元i的输出与输入的关系表示为:图中yi表示神经元i的输出,函数f称为激活函数 (ActivationFunction)或转移函数(TransferFunction),net称为净激活(netactivation)。

若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0,则上面的式子可以简化为:若用X表示输入向量,用W表示权重向量,即:X=[x0,x1,x2,.......,xn]则神经元的输出可以表示为向量相乘的形式:若神经元的净激活net为正,称该神经元处于激活状态或兴奋状态(fire),若净激活net为负,则称神经元处于抑制状态。

图1中的这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型 (McCulloch-PittsModel),也称为神经网络的一个处理单元(PE,ProcessingElement)。

BP神经网络MATLAB编程。

隐层个数及训练次数可以在定义网络时自己设定,图形的话是系统自己生成的.题目的意思是00得到0,01得到1,10得到1,11得到0。

前者为输入,后者为输出.所以就这样构造:%输入一共四组,每组两个p=[0,0;0,1;1,0;1,1];%输出:t=[0,1,1,0];构造神经网络:net=newff(p',t,{10},{'tansig'},'trainlm');%上面这句话的意思是建立新的神经网络net,newff(输入,输出,{隐层数量及该层的节点个数},{传输函数名},训练函数);{10}代表单隐层,并且该层节点为10个,如果想显示多隐层,比如双隐层,{10,15}这样就行,传输函数也要相应增加,比如{'tansig','logsig'}节点数和传输函数名可以随意调整,目的当然是让预测结果更精确%之后,=0.00001;%设置精确度net.trainParam.epochs=5000;%设置训练次数,5000次[net,tr]=train(net,p',t);%训练开始。

。。。。。。。这样就可以训练了,过几秒后图片matlab会自动生成最后想测试训练结果的话,比如你想打00进去看它是不是也给0p=[00];a=sim(net,p')。。。

sim就是让net去预测结果差不多就是这样,我用的是2009a版本,有段时间没用了可能格式上稍微有点出入,希望可以帮到你。

那里能找到关于讲解MATLAB环境下的BP神经网络分类的视频啊 15