关于浅层神经网络之前向传播、后向传播的手写数学公式推导。

西安电子科技大学的计算机视觉 期末大作业 我的两篇论文所有的都在这了 走过路过不要错过啊 是真的！！！！！

主要介绍了Python实现的人工神经网络算法,结合实例形式分析了Python基于反向传播算法实现的人工神经网络相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

我们介绍了带变分推理的贝叶斯卷积神经网络，这是卷积神经网络（CNN）的一种变体，其中权重的难处理的后验概率分布是由Backprop的Bayes推断的。 我们证明我们提出的变分推断方法是如何实现的性能相当于频率论推理在几个数据集（MNIST，CIFAR10，CIFAR100），如所描述的相同结构。 贝叶斯vs频频方法中的过滤器权重分布 整个CNN的全贝叶斯视角 图层类型 该存储库包含两种类型的贝叶斯lauer实现： BBB（Backprop的Bayes）： 基于。 该层分别对所有权重进行采样，然后将其与输入组合以从激活中计算出一个样本。 BBB_LRT（使用本地重新参数化技巧的Backprop进行Bayes操作）： 这一层与本地重新参数伎俩结合贝叶斯通过Backprop。 这个技巧使得可以直接从激活中的分布中采样。 制作自定义贝叶斯网络？ 要创建自定义贝叶斯网络，请继承layers.m

可微分ODE解算器的PyTorch实现该库提供了在PyTorch中实现的常微分方程（ODE）解算器。 使用adjoint方法支持所有求解器的反向传播。 对于使用，可微分ODE解算器的PyTorch实现此库提供了在PyTorch中实现的常微分方程（ODE）解算器。 使用adjoint方法支持所有求解器的反向传播。 有关在深度学习应用程序中使用ODE求解器的信息，请参见[1]。 由于求解器是在PyTorch中实现的，因此完全支持该存储库中的算法以在GPU上运行。 安装pip install torchdiffeq示例示例被放置在示例目录中。

BP网络matlab数据预测代码通过机器学习进行DET预测 随着废水处理中数据的增加，数据驱动的机器学习模型可用于对生物过程和复杂React进行建模。 但是，很少有数据驱动的模型可用于模拟微生物电解池（MEC），而传统模型过于模棱两可，无法理解其机理。 在这项研究中，首先开发了一种新的通用数据驱动的两阶段模型，该模型通过直接电子传输（DET）通过生物阴极MEC的原位沼气升级预测CH 4的产生，该模型称为NARX-BP混合神经网络。 与传统的一阶段模型相比，该模型可以很好地预测通过DET产生的甲烷的性能（R 2和MES分别为0.918和6.52×10 -2 ），并揭示了沼气升级的机理，用于新的系统模型该方法可以通过输入重要的中间变量来提高通用性和适用性。 此外，该模型通常可用于支持厌氧消化或更复杂系统的长期预测和最佳操作。 1，需求环境 Matlab 2017b 2.主要 该项目包括NARX-BP混合神经网络的模型和代码。 3.出版 通过直接电子转移估算微生物电​​解池中原位沼气的升级：基于NARX-BP混合神经网络的两阶段机器学习模型 该研究的论文尚不可用。 4.版本 V.0.0.1

实验中，采用iris分类数据进行测试。其中共有4种特征，3种类别。设置的网络参数为输入层为4(特征数)，隐藏层设置了1层。神经元个数为8，输出层为3(类别数)，激活函数采用的是sigmoid函数。训练的时候设置的mini_batch_size大小为120（训练样本个数），迭代次数为2000，采用的权重更新策略为批量梯度下降法。最终得到的训练模型在测试数据上进行测试，测试的准确率为1。过程中的验证集准确率变化见图3。在迭代到达600次的时候基本已经稳定，说明该网络结构得到的准确率大致就在这个范围。

基于BP神经网络实现共享单车数据预测， 可以运行，还有详细的注释 环境：anaconda+jupyter notebook。 文件包含代码+数据集

解读多层神经网络反向传播原理.docx

在线深度学习：动态学习深度神经网络 在线深度学习中提出的对冲反向传播（HBP）的实现：动态学习深度神经网络 IJCAI-ECAI-18 预印本： : 。 现在，该存储库是LIBOL的一部分，将不再更新。 请检查以获取ODL和其他在线学习软件的最新更新。