lzj0470
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最新评论
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水野哲也：
不不不, 这个您真错了!其实是你引用的那个jsp和本身的jsp ...
解析关于jsp页面指令冲突问题contentType="text/html;charset=UTF-8" -
caobo_cb：
import xx.cn.weibo.Util;
[ java版]新浪微博之ruquest_token篇 -
caobo_cb：
你好 Util包没有
[ java版]新浪微博之ruquest_token篇 -
小桔子：
你好！我遇到个问题 max_allowed_packet值总是 ...
mysql查询占用内存,优化的技巧 -
donghustone：
谢谢大神！
用JSmooth制作java jar文件的可执行exe文件教程(图文)
BP算法 输入、输出层各3节点，隐层要多少节点合适
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BP算法：BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可以有若干个节点
原创版本，实现神经网络前向ＢＰ网络，输入节点维数，输出节点维数，隐层数由用户自己定义，该算法实现多维多情况的ＢＰ算法。但是对于异或算法结果不是很理想对其他情况结果很理想，并定义了类，方便ＶＣ下实现
实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为 ，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为 ,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。 BP神经网络的结构 BP网络在本质上是一种输入到...
2）使用者必须修改里面的隐层及输出层节点数，而隐层节点数有三个文件必须修改。 3）必须主程序里面修改训练样本 4）没有进行仿真的反归一化参数。 所以修改后是：训练样本与测试样本放在一个矩阵中进行归一化，根据...
使用遗传算法对BP神经网络进行优化，BP网络的输入节点 7 隐层节点 7 输出节点
一个用c语言写的BP代码，包括三层节点，输入层，隐节点，输出层
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差...
通过调整输入节点与隐层节点的联接强度和隐层节点与输出节点的联接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值)，训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能...
matlab的基于遗传算法优化bp神经网络多输入多输出预测模型，有代码和EXCEL数据参考，精度还可以，直接运行即可，换数据...输入层节点个数为输入数据的列数，隐含层节点个数为10，输出层节点个数为输出数据的列数。 然
使用bp神经网络算法实现异或问题的权值优化，程序模型为：输入层两个节点，中间层两个节点，输出层一个节点。各层节点数可调。
本文主要讲如何不依赖TenserFlow等高级API实现一个简单的神经网络来做分类，所有的代码都在下面；在构造的数据（通过程序构造）上做了验证，经过1个小时的训练...2. 隐层和输出层的输入I为上层输出的加权求和再加偏置
采用C语言编写的BP网络神经算法 输入节点，输出节点，隐藏层节点个数，学习率，误差可自行设置。 权矩阵有三种输入形式： 1、手动输入 2、载入特定的权矩阵 3、随机产生权矩阵 并对产生的结果进行模糊分类。
实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为 ，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为 ,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。 BP神经网络的结构 BP网络在本质上是一种输入到...
误差公式是对训练出网络的输出层节点和实际的网络输出结果求平方差的和. 最大训练次数: 默认为10000次,根据需要调整,如果到达最大训练次数网络还未能达到目标精度,程序退出. 3.步长: 默认为0.01,由于采用变步长算法,...
多层结构： 该神经网络采用多层结构，包括输入层、隐藏层和输出层。用户可以根据问题的复杂性调整隐藏层的数量和节点数。 激活函数： 在每个神经元中使用激活函数，常用的包括 Sigmoid、ReLU 等。激活函数引入非...
“my_ANN.m”节点的输入参数：每层（包括输入层和输出层）的神经元数量； M：网络层数（包括输入层和输出层）； X：输入数据（列） T：输出数据（列） alpha：学习率 “my_ANN_momentum.m”节点的输入参数：每层...
基于VB的程序，演示了BP神经网络算法。可调整学习模式数，输入节点数，中间层节点数，以及输出层节点数，较为灵活。
值的学习问题,提出了一种新的将BP算法和GS算法相结合的杂交学习算法,其中GS算法对隐层到输出层的权值和阈值进行学习,BP算法用于输入层到隐层权值的学习,并给出一种最佳的隐层节点数的选取方法。仿真实验表明,该杂交...
一个输入层，一个隐藏层，一个输出层，各层的节点数都可以设置。属性数据归一化采用Z-score算法，标签数据归一化采用Min-Max算法。激活函数采用Sigmoid函数。 BPNN.c和BPNN.h中包含BP神经网络代码： bpnn_Train函数...
网络的相关运算有：1、网络的输入输出接口，即训练数据的输入，各层权值和节点阈值的输出；2、网络的学习，包括前向传播运算和反向传播运算，误差估计，权值阈值修改；3、网络预测的实现等等。其中网络的学习算法...