bp反向传播神经网络 som自组织映射神经网络 matlab gui程序 及ppt 讲解

具有 Sigmoid 激活函数的多层感知器前馈全连接神经网络的实现。 训练是使用带有弹性梯度下降、动量反向传播和学习率降低选项的反向传播算法完成的。 当均方误差 (MSE) 达到零或达到预定义的最大时期数时，训练停止。 有关更多详细信息和结果讨论，请访问我的博客文章： http : //heraqi.blogspot.com.eg/2015/11/mlp-neural-network-with-backpropagation.html 。 代码配置参数如下： 1- 每个隐藏层的隐藏层数和神经元数。 它由变量 nbrOfNeuronsInEachHiddenLayer 表示。 有一个具有 3 个隐藏层的神经网络，神经元数量分别为 4、10 和 5； 该变量设置为 [4 10 5]。 2- 输出层尼特数。 通常输出单元的数量等于类的数量，但它仍然可以更少（≤ log2(nbrOfClasses

基于反向传播神经网络的自适应SCL译码算法.pdf

【ch07-反向传播算法】 7.链式法则.pdf

matlab开发-多层感知神经网络模型与反向传播算法。Simulink多层感知器神经网络模型及反向传播算法。

基于深度自编码网络（DAEN），构建了分类深度自编码网络（CDAEN）模型。结合电力变压器在线监测油中溶解气体分析（DGA）数据，提出了基于CDAEN的变压器故障诊断方法。所提方法利用大量无标签样本进行预训练，优化模型参数，并利用少量有标签样本进行微调。实例分析表明，与基于反向传播神经网络（BPNN）、支持向量机（SVM）的故障诊断方法相比，所提方法的诊断正确率更高。

训练输入向量和目标向量分别从文件 data1in 和 data1out 中读取。 输入和输出层的节点数取决于节点数。 这些数据集中的行数。 隐藏层数、每个隐藏层的节点数和目标误差（设为0.1）由用户输入。 每 100 个 epoch 后绘制学习曲线。 可以使用底部的滑块改变学习因子。 这个想法是从 AliReza KashaniPour 和 Phil Brierley 创建的算法中挑选出来的。 隐藏层的激活函数是logsig，输出层是线性的！ 只需按 F5 就可以了！ anshuman0387[at]yahoo[dot]com :)

Qt的BPNN人脸识别：Q Qt开发的基于BPNN（反向传播神经网络）的人脸识别系统

今天小编就为大家分享一篇tensorflow 实现自定义梯度反向传播代码，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

反向传播神经网络（BP网络）java实现。我这个项目是用BPNN做手写体识别，最后效果并不好，不过算法本身是正确的，我用它做过习题。具体原理可以看我的博客