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BP.Arithmetic
- BP算法的C语言实现--三层神经元网络（适合普通BP算法和改进型BP[带缓冲项]算法）-BP algorithm in C language -- three-layer neural network (suitable for general algorithm and improved BP BP [WITH Buffer] algorithm)
matlab神经元网络的几个代码
- matlab神经元网络的几个代码,动量下降法算法训练BP网络等
VC++BP
- 本程序是BP算法的演示程序, 其中的Levenberg-Marquardt算法具有实用价值. 一、网络训练 程序默认状态是样本训练状态,现将样本训练状态下的如何训练网络进行说明: 1.系统精度: 定义系统目标精度,根据需要定义网络训练误差精度.误差公式是对训练出网络的输出层节点和实际的网络输出结果求平方差的和. 最大训练次数: 默认为10000次,根据需要调整,如果到达最大训练次数网络还未能达到目标精度,程序退出. 3.步长: 默认为0.01,由于采用
BP1
- 使用matlab 中最基本的语言实现的BP神经元网络算法
BP源程序！
- 人工神经元的bp算法，可用于函数拟合，时间序列数据的预测，目前应用非常广泛-artificial neurons bp algorithm can be used to function fitting, time series data estimation, is widely used
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- 神经网络BP算法的C语言实现--三层神经元网络，人工神经网络的BP基本算法的C语言实现-BP neural network algorithm for C-language implementation- three-layer neural networks, artificial neural networks, BP algorithm is the basic C-language implementation
bp_fortran1
- BP神经网络FORTRAN源代码。 BP算法由两部分组成：信息的正向传递与误差的反向传播。在正向传播过程中，输入信息从输入经隐含层逐层计算传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层没有得到期望的输出，则计算输出层的误差变化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传过来修改各层神经元的权值直至达到期望目标。 -BP neural network FORTRAN source code. BP algorithm consists of two p
bpc
- 一个bp神经元网络的c++实现，优化了算法，有可执行界面-A bp neural network c++ to achieve and optimize the algorithm, there is an executable interface
BPshenjinwangluosuanfa
- BP神经网络算法,C语言编写用户可以修改输入、输出、隐层神经元, 可以根据网络输出误差调整各网络参数 BP神经网络算法,C语言编写用户可以修改输入、输出、隐层神经元, 可以根据网络输出误差调整各网络参数 -BP neural network algorithm, C language the user can modify the input, output, hidden layer neurons, the network output error can adjust t
matlab--BP
- matlab实现神经元算法的书，适合从零学起的人，很详细-matlab neural algorithm to achieve the book, learn the appropriate person from zero, in detail
BPmain_singel
- bp单神经元算法举例，同上一个对比bp例子对比，可简单看出bp神经元的应用和功能，方便大家的学习。-bp single neuron algorithm for example, a contrast bp above examples contrast, neurons can be simply seen bp the application and function to facilitate everyone' s learning.
BP
- 使用c++实现的bp神经网络算法,说明了隐层的个数，以及神经元的个数-it is a bp fuctiong that we do it by c++
bp
- bP网络,网络的训练算法是反向传播算法，即神经元的链接权重的训练是从最后一层-BP network, network training algorithm is BP back propagation algorithm, i.e., neurons in the link weight training is from the last layer
BP-neural-network-model
- 本文在了解神经元和BP算法的基础上，使用MATLAB软件作为开发工具建立BP神经网络模型，重点研究了BP神经网络结构设计的原理和方法，包括影响BP神经网络训练能力的因素，以及这些因素如何影响BP神经网络的性能；改变不同参量，对比实验数据，总结各个参量对BP神经网络的影响。从而寻找最佳的BP神经网络模型。本文还对一些其他的神经网络算法进行了总结和介绍。- In this paper , based on understanding of the neuronal model and learni
BP
- BP神经网络，matlab环境下利用BP算法，采用BP神经元网络的设计方法实现分类器的设计-BP neural network BP algorithm Matlab environment, using BP neural network design method classifier design
BP
- BP神经网络是一个前向网络，它利用误差反向传播算法对网络进行训练，结构简单，可塑性强。本例选择3层BP神经网络（隐层为1层）来逼近函数，单输入单输出，隐层包含7个神经元，预设精度为0.1，学习率设为0.1，循环次数为5000次，达到循环次数，或结果达到预设精度要求，结束计算。激活函数选择双曲函数，采用梯度下降法，通过神经元的输入和误差，以及权值的学习速率来计算权值的变化率。将输入提供给网络后，神经元的激活值从输入层经各中间层向输出层传播，输出层的神经元获得网络的输入相应。接下来，按照减少目标输出
Running-bp--
- 可运行c++编的神经元网络bp算法，可用做图像识别-Can running c++ series of neural network algorithm bp, can be used as image recognition
Bp-and-ELM-classification
- 使用BP神经元网络、ELM分类算法对实例进行分类，其中ELM的训练和预测部分是自行编写的代码。-Using BP neural network, ELM classification algorithm to classify instances, training and forecast section where ELM is self-written code.
bp神经元
- 一个简单的BP神经元算法，（凑20个汉子真不容易，为什么非要规定写多少说明？）(Simple BP neuron algorithm)
Untitled2
- BP神经网络基本原理概述：这种网络模型利用误差反向传播训练算法模型，能够很好地解决多层网络中隐含层神经元连接权值系数的学习问题，它的特点是信号前向传播、误差反向传播，简称BP（Back Propagation）神经网络。BP学习算法的基本原理是梯度最快下降法，即通过调整权值使网络总误差最小，在信号前向传播阶段，输入信号经输入层处理再经隐含层处理最后传向输出层处理；在误差反向传播阶段，将输出层输出的信号值与期望输出信号值比较得到误差，若误差较大则把误差信号传回隐含层直至输入层，在各层神经元中使用