本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程，评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响，并将测试结果可视化。
2022-12-15 11:28:32
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BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递, 误差反向传播。在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理, 直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出, 则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使B P神经网络预测输出不断逼近期望输出。
2021-11-16 23:20:29
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使用软件为MATLAB2016a，有关用三层BP网络去逼近一个正弦函数的小程序，去不同的隐层节点数进行实验对比，内含实验结果，
2021-11-13 15:40:55
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应用MATLAB及其Fuzzy Toolbox
基于ANFIS(模糊神经网络)的函数逼近问题研究
2021-10-25 16:10:33
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