BP神经网络,全称为Backpropagation Neural Network,是一种在人工神经网络中广泛应用的学习算法,主要用于非线性模型的建立和复杂函数的拟合。在这个"BP神经网络(更新).rar"压缩包中,包含了一个基于Office Excel和VBA实现的BP神经网络源码,这为我们在Excel环境中进行数据分析和预测提供了方便。 我们要理解BP神经网络的基本结构。它通常由输入层、隐藏层和输出层组成,其中隐藏层可以有多个。每个神经元都有一个激活函数,如sigmoid或ReLU,用于转换输入信号并产生输出。在训练过程中,通过反向传播误差来调整权重,以最小化预测结果与实际值之间的差异。 VBA(Visual Basic for Applications)是Microsoft Office套件中的编程语言,它允许用户自定义工作簿、工作表以及应用程序的行为。在这个案例中,VBA被用来编写BP神经网络的算法,实现了数据处理、权重更新和网络训练等功能。 在"BP神经网络(更新).xls"文件中,我们可以预期找到以下几个关键部分: 1. **数据输入**:用户可能需要在Excel表格中输入训练数据,包括输入变量和对应的期望输出。 2. **网络配置**:设置网络的结构,例如输入层、隐藏层和输出层的节点数量,以及学习率、动量等参数。 3. **训练过程**:VBA代码会读取数据,运行BP算法,更新权重,并记录每轮迭代的损失或误差。 4. **预测功能**:训练完成后,用户可以输入新的输入数据,VBA程序会根据训练好的模型进行预测。 5. **可视化**:可能还包含了对训练过程和结果的图表展示,如误差曲线,帮助用户直观地了解网络的收敛情况。 通过这个Excel VBA实现的BP神经网络,用户可以方便地进行模型训练,无需复杂的编程环境,只需简单的Excel操作即可完成。这对于初学者和那些不熟悉专业编程工具的用户来说,是一个很好的实践平台。同时,由于VBA的灵活性,用户还可以根据需求调整算法细节,或者与其他Excel功能集成,实现更复杂的数据分析任务。 这个BP神经网络的VBA实现不仅展示了神经网络在实际问题中的应用,也体现了VBA在数据分析中的潜力。通过学习和理解这个源码,我们可以深入理解BP算法的工作原理,提升在Excel环境中解决实际问题的能力。
2025-06-21 09:07:33 56KB 神经网络 bp
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资源代码实现了bp全连接神经网络代码 不使用pytorch,tensorflow等神经网络学习框架 一、功能实现: 1.实现自动求导功能 2.实现adam学习率优化器代码,可以提升学习率,加快收敛 3.numpy实现矩阵运算 4.实现softmax交叉熵损失函数 5.实现递归运算每一层神经网络 6.实现训练过程中损失函数loss下降显示,使用matplot实现 二、作用: 1.方便刚入门的小伙伴入门学习神经网络,了解神经网络工作的几大部分 前向计算,激活函数,损失函数,求导 2.复现论文的adam优化器实现,实现一阶矩估计,二阶矩估计 三、能学到什么: 1.adam优化器实际代码实现 2.求导过程计算 3.matplot显示图表 4.numpy矩阵运算实现 5.递归实现层集计算 四、阅读须知: 1.参考本代码之前需要先了解bp神经网络的构成 2.此资源未使用框架,求导也是代码实现,主要是公式求导,后期会推出计算图求导的版本 3.不包含cnn卷积神经网络,不适用于特征提取,后续可能会增加cnn模块 4.本资源目前只实现relu激活函数,需要验证sigmod等激活函数可以自行添加
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BP/RBF神经网络的m文件及其simulink框图,仿真性能对比分析。
2023-04-13 23:00:33 28KB 神经网络 BP/RBF 仿真
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In matlab, the optimization process based on BP neural network combined with genetic algorithm includes the problem description of text documents.
《精通MATLAB神经网络》由MATLAB入门篇、神经网络提高篇和神经网络综合实战篇3篇组成。MATLAB入门篇主要介绍MATLAB软件、基本运算、图形绘制、程序设计和Simulink仿真;神经网络提高篇讲述神经网络的主要内容,包括神经网络工具箱和GUI工具,以及感知器、线性、BP、径向基、自组织、反馈等各种不同的神经网络,讲述各种神经网络的性能分析与直观的图形结果,使读者更加透彻地了解各种神经网络的性能及其优缺点,从而达到理解和应用神经网络的目的。
2023-01-28 13:14:40 37.47MB matlab neuronetwork 神经网络 BP
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利用遗传算法对BP神经网络进行了优化,避免陷于局部最优解。直接修改data数据
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训练BP神经网络,对输入的蓝色车牌图像进行识别。
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BP神经网络分类程序 学习分类方法 多个程序都可以运行 数据处理
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BP人工神经网络以及基于BP人工神经网络的MIV变量筛选,用于建立预测模型以及关键工艺参数筛选
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