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bp神经网络用啥算法?(神经网络的具体算法)

作者:安尼      发布时间:2021-08-22      浏览量:9756
bp神经网络用啥算法?自己找个例子算一下,推导一下,这个回答起来比较复杂神经网络对模型的表达能力依赖于优化算法,优化是一个不断计算梯度并调整可学习参数的过程,Fluid中的优化算法可参考优化器。在网络的训练过程中,梯度计算分为两个步骤:前向

bp神经网络用啥算法?


自己找个例子算一下,推导一下,这个回答起来比较复杂
神经网络对模型的表达能力依赖于优化算法,优化是一个不断计算梯度并调整可学习参数的过程,Fluid中的优化算法可参考优化器。
在网络的训练过程中,梯度计算分为两个步骤:前向计算与反向传播。
前向计算会根据您搭建的网络结构,将输入单元的状态传递到输出单元。
反向传播借助链式法则,计算两个或两个以上复合函数的导数,将输出单元的梯度反向传播回输入单元,根据计算出的梯度,调整网络的可学习参数。
BP算法
隐层的引入使网络具有很大的潜力。但正像Mi

神经网络的具体算法


神经网络和粗集理论是智能信息处理的两种重要的方法,其任务是从大量观察和实验数据中获取知识、表达知识和推理决策规则。粗集理论是基于不可分辩性思想和知识简化方法,从数据中推理逻辑规则,适合于数据简化、数据相关性查找、发现数据模式、从数据中提取规则等。神经网络是利用非线性映射的思想和并行处理方法,用神经网络本身的结构表达输入与输出关联知识的隐函数编码,具有较强的并行处理、逼近和分类能力。在处理不准确、不完整的知识方面,粗集理论和神经网络都显示出较强的适应能力,然而两者处理信息的方法是不同的,粗集方法模拟人

遗传算法优化概率神经网络的matlab代码


原理大概是,设置一个初始种群,种群里的个体就是平滑因子,经过遗传算法的选择、交叉、变异后,逐渐找到一个最佳的spread,即为最终结果。

附件是一个GA-BP算法的程序,虽然不同,但是原理是相近的,可以参考。

遗传算法的基本运算过程如下:

a)初始化:设置进化代数计数器t=0,设置最大进化代数T,随机生成M个个体作为初始群体P(0)。

b)个体评价:计算群体P(t)中各个个体的适应度。

c)选择运算:将选择算子作用于群体。选择的目的是