用动量梯度下降算法训练BP网络
使用的主要函数如下：
NEWFF——生成一个新的前向神经网络
TRAIN——对BP神经网络进行训练
SIM——对BP神经网络进行仿真
2019-12-21 21:09:54
890B
1
神经网络学习算法，包括GradientDescent，Momentum，Adagrad，RMSprop，Adam优化方法，matlab程序
2019-12-21 20:45:40
4KB
1
实现BP神经网络自动控制PID三个参数，并用附加动量项和自学习速率法来改进BP神经网络容易掉入局部极小值的缺点
2019-12-21 20:16:32
4KB
1
matlab开发股市场中的动量效应及相应的投资策略，有完整的代码以及数据文件，整个项目完整，十分适合金融的朋友参考使用
2019-12-21 20:10:29
17.35MB
1
量化交易策略之动量与反转交易python版，用户可修改参数进行自定义，可借助米匡、聚宽等网站平台实现量化交易。动量反转策略被证实为长久以来仍有明显效果的交易策略。
2019-12-21 19:58:34
9KB
1
文中描述了三种方法经典BP算法及经过改进够得神经网络动量-自适应学习率BP算法的对比，可以用来借鉴
2019-12-21 19:42:53
279KB
1
采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。
训练样本定义如下：
输入矢量为
p =[-1 -2 3 1
-1 1 5 -3]
目标矢量为 t = [-1 -1 1 1]
有注释
2019-12-21 18:57:46
1KB
1