Tensorflow实现的简单BP神经网络模型，记录实现训练与测试损失.以及测试精度等信息。

使用bp神经网络预测股票价格。BP neural network is used to predict the stock price.将其应用到股价数据集上。

该课题为基于Matlab的神经网络汉字识别系统。是用bp神经网络。带有一个人机交互界面，输入测试图片，进行预处理，读取隐含层等信息，进行信息识别的输出。

一、课题介绍该课题为基于MATLAB的汉字识别，网络上基本多为数字识别，字母识别，比较少对于中文汉字的识别。该课题为基于MATLAB的BP神经网络的汉字识别，具有人机交互界面GUI。一、基本流程读入图片，灰度处理，二值化处理，BP训练，识别

聚束式合成孔径成像（BP算法)

java实现的bp算法，在算法中，可以手动设置神经网络的层数，以及各层的结点数，执行过程包括训练和泛化

matlab中的pinv代码HR_BP_BLE_Android_Project 心率和血压监测系统 抽象的 在当今的情况下，医学与计算机科学与电子领域已尽可能地融合在一起，但是真正的挑战是将技术集成到设备中，以使它们尽可能容易地被广大民众使用和理解。 该项目旨在开发一个易于处理的Android应用程序，任何具有Android使用基础知识的人都可以使用它，从而提供了一种复杂的方法，即使对于普通人来说，也可以获得重要的数据，包括心率和血压。 下面列出了用于项目开发的工具/仪器： CC2650EMK-7ID SmartRF06评估板 Android设备 快照 MATLAB代码 训练模型： 运行：[SFeatureMatrix DFeatureMatrix] = getMatrix（）; 假设有人说SFeatureMatrix，然后X = SFeatureMatrix（：，1:10）; Y = SFeatureMatrix（：，11）; m =长度（Y）; X = [ones（m，1）X]； 请按照以下步骤操作或转到步骤4 alpha = 0.01； num_iters = 1000; θ=零

●机器视觉的概念 ●计算机视觉和机器视觉的区别 ●神经网络的组成 ●BP神经网络的基本概念 ●卷积神经网络的基本原理（CNN） ●YOLO算法的基本原理（最经典的目标检测算法之一） ●YOLOv1算法损失函数中各参数表示的意思 ●常见激活函数（Sigmoid、tanh(x)、ReLu、Softmax） ●BP神经网络输入输出（输入层和隐藏层之间权值矩阵应为几行几列） ●人工智能的基本概念 ●机器学习的基本概念 ●深度学习的概念 ●什么是人工神经网络(ANN)？人工神经网络和卷积神经网络有什么联系和区别？ ●BP神经网络中的增量规则，什么叫梯度下降法，梯度下降法的原理？ ●监督学习、无监督学习、半监督学习的基本概念 ●BP神经网络算法 ●LeNet5卷积神经网络算法 ●YOLOv1算法

matlab_手写体数字识别的程序，用了三种方法，贝叶斯，最近邻和BP神经网络

如有疑问，可私信博主。 BP网络至少包含一个隐含层，这里只采用一个隐含层，因此整体构成了一个三层的网络。把一组输入模式通过少量的隐含层单元映射到一组输出模式，并使输出模式尽可能等于输入模式。因此，隐含层神经元的值和相应的权值向量可以输出一个与原输入模式相同的向量。当隐含层的神经元个数较少时，就意味着隐含层能用更少的数来表现输入模式，而这实际上就是压缩。这一思想可以由图1来表示： 第一层为输入层，中间层为隐含层，网络的映射功能依赖隐含层实现。输入层到隐含层的变换相当于压缩的编码过程；而从隐含层到输出层的变换则相当于解码过程，如图 2所