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bp神經網路需要什麼軟體

發布時間:2022-11-29 00:33:09

㈠ 這種寫法的bp神經網路,可以用哪個版本的,matlab運行,不報錯!

在MATLAB的command window里輸出命令

nnstart
即可調用其自帶的神經網路工具箱向導。首先根據你要解決的問題選擇合適的神經網路,這里以運用的最多的模式識別舉例。選擇pattern recognition app

㈡ BP神經網路用什麼軟體可以實現

MATLAB! 編個程序就能實現的,而且MATLAB 有自帶的神經網路工具箱。

㈢ 什麼是BP神經網路

BP演算法的基本思想是:學習過程由信號正向傳播與誤差的反向回傳兩個部分組成;正向傳播時,輸入樣本從輸入層傳入,經各隱層依次逐層處理,傳向輸出層,若輸出層輸出與期望不符,則將誤差作為調整信號逐層反向回傳,對神經元之間的連接權矩陣做出處理,使誤差減小。經反復學習,最終使誤差減小到可接受的范圍。具體步驟如下:
1、從訓練集中取出某一樣本,把信息輸入網路中。
2、通過各節點間的連接情況正向逐層處理後,得到神經網路的實際輸出。
3、計算網路實際輸出與期望輸出的誤差。
4、將誤差逐層反向回傳至之前各層,並按一定原則將誤差信號載入到連接權值上,使整個神經網路的連接權值向誤差減小的方向轉化。
5、対訓練集中每一個輸入—輸出樣本對重復以上步驟,直到整個訓練樣本集的誤差減小到符合要求為止。

㈣ 什麼是BP神經網路

BP網路是一種神經網路學習演算法。其由輸入層、中間層、輸出層組成的階層型神經網路,中間層可擴展為多層。相鄰層之間各神經元進行全連接,而每層各神經元之間無連接,網路按有教師示教的方式進行學習,當一對學習模式提供給網路後,各神經元獲得網路的輸入響應產生連接權值(Weight)。然後按減小希望輸出與實際輸出誤差的方向,從輸出層經各中間層逐層修正各連接權,回到輸入層。此過程反復交替進行,直至網路的全局誤差趨向給定的極小值,即完成學習的過程。
找個神經網路軟體,如NeuroSolutions或邁實神經網路軟體,邊操作邊學習,會更好的理解神經網路。

㈤ 搭建神經網路用什麼軟體

用Matlab就可以了, 裡面有神經網路的工具箱很方便的。

㈥ 除了MATLAB能做BP神經網路,還有其他什麼軟體能做

在我看來bp神經網路是一種演算法,只要是演算法就可以用任何軟體工具(只要編譯器或者解釋器支持,c,c++,python,matlab......)來進行實現,只是實現時的復雜程度有區別而已

㈦ bp神經網路 matlab

可以做,示例如下,是擬合一個6輸入1輸出的函數:

在matlab2013b里運行。必須有神經網路工具箱。

clearall;closeall;

x=[123456789;123212112;...
133455542;211221221;...
111222231;121221211];
t=[133455542];

net=feedforwardnet(10);%隱層節點數
net=configure(net,x,t);
net.divideParam.trainRatio=0.7;
net.divideParam.valRatio=0.15;
net.divideParam.testRatio=0.15;
net=train(net,x,t);
y2=net(x);
x_axis=1:length(t);
plot(x_axis,t,x_axis,y2)
legendtargetprediction

㈧ 關於matlab的BP神經網路:

比較新的版本,比如說matlab 2010以上的,都不需要裝神經網路的工具箱
建立網路步驟:
1、數據歸一化:輸入的數據通常為P,輸出數據通常為T,數據格式為:每列對應一個樣本,歸一化常用函數:mapminmax
[pn,ps]=mapminmax(p); [tn,ts]=mapminmax(t)
pn,tn是歸一化後的數據,ps, ts是歸一化的結構體,在後面反歸一化預測值很有用。
2、建立網路並設定參數
net=newff(pn,tn,[ ]) 中括弧裡面的是輸入層數,隱含神經元數,輸出層數,還可以設定節點傳遞函數等等的參數
net.trainparam.epochs=1000 訓練的次數
net.trainparam.goal=0.0001 訓練的誤差目標值
net.trainparam.lr=0.1 學習速率,通常在0到1之間,過大過小都不好
3、預測並分析
an=sim(net, pn)
ouput=mapminmax('reverse', an, ts) 根據之前歸一化的標准,對預測結果進行反歸一化,得到結果
error=output-t 這里是對誤差進行輸出,也可以用error=sum(asb(output-t))
當然也可以作圖,比如說:
plot(p,t,'-o')
hold on
plot(p, output,'-*')
看預測值和真實值能否吻合
還可以在神經網路訓練完成後的對話框中看MSE和R方
還有很多方法提高神經網路的精度,以上程序沒有經過MATLAB調試,但大致過程如上

純手打,希望採納!

㈨ BP神經網路代碼用什麼實現

BP演算法,只是一種演算法,用任何語言都能實現。
Matlab有神經網路工具箱,提供已經封裝好的:網路建立函數newff、訓練函數train,省去了自己編寫代碼的麻煩,你可以考慮。

BP(Back Propagation)神經網路是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出,是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路,是目前應用最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系,而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法,通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值,使網路的誤差平方和最小。BP神經網路模型拓撲結構包括輸入層(input)、隱層(hidden layer)和輸出層(output layer)。

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