BP神经网络 预测算法 测试 数据 RBF 神经网络算法

将34神经网络应用于人口预测模型研究，讨论了可行性、网络结构设计和学习算法；计算实例 表明，人口预测的神经网络模型具有客观性、精度高、易操作的特点。34神经网络是误差反向传播的多层前向网络， 其信息处理机制由神经元激活特性和网络拓扑结构 决定，神经元的激活函数是非线性的89:;(9<函数， 网络结构由输入层、隐含层、输出层组成，同层节点 间无关联，异层节点前向连接。

BP神经网络在人口问题中的应用，雷蕾，何晓燕，人口老龄化是当今世界人口发展的趋势，这种人口年龄结构的变化影响着人类生活的各个方面。本文针对这一实际问题，利用BP神经网络�

采用Matlab实现梯度下降各种优化算法，进行函数逼近，优化算法包括冲量法、NAG、Aagrad、RMSProp、Adam算法。可以通过该实验进行各种算法的比较，可以自行调整参数查看实验效果。

BP神经网络实例 MATLAB源代码 可以正常运行 采用输入层 隐含层 输出层 利用推导公式编程，非直接调用工具箱

BP神经网络用于识别字符（VC源码）用于识别0-9的数字，，仅供学习参考

本程序是利用遗传算法优化BP神经网络，在算法精确度上要比单纯运用BP神经网高，程序分为三个文件，ga_bp是主文件，其他两个是相关函数文件，只需要放到一个文件夹中即可运行。

基于粒子群PSO算法的神经网络PID算法的实现程序

Geoffrey Hinton，被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”，他曾获得爱丁堡大学人工智能的博士学位，并且为多伦多大学的特聘教授。在2012年，Hinton还获得了加拿大基廉奖(Killam Prizes，有“加拿大诺贝尔奖”之称的国家最高科学奖)。2013年，Hinton 加入谷歌并带领一个AI团队，他将神经网络带入到研究与应用的热潮，将“深度学习”从边缘课题变成了谷歌等互联网巨头仰赖的核心技术，并将HintonBack Propagation(反向传播)算法应用到神经网络与深度学习。

主要介绍了Python实现的三层BP神经网络算法,结合完整实例形式分析了Python三层BP神经网络算法的具体实现与使用相关操作技巧,需要的朋友可以参考下