由题意输入变量取值范围为e={-2,-1,0,1,2}和ec={-2,-1,0,1,2}，则输入矢量有25种情况，分别如下所示：。选取较好的BP神经网络参数，包括隐含层节点个数、学习速率等。网络采用一个隐含层，假设其神经元节点个数为S1，则网络结构可写为2

BP神经网络的代表者是D.Rumelhart和J.McCelland，"反向传播"一词的使用出现在1985年后，它的广泛使用是在1986年D.Rumelhart和J.McCelland所著的Parallel Distributed Pr

建立了细胞类以及BP网络类.BP神经网络为3层结构:输入层,隐藏层,输出层.

河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建国家重点实验室培育基地的研究人员李奎、李晓倍、郑淑梅、贺建超、武一，在2017年第15期《电工技术学报》上撰文指出，交流接触器广泛应用于各种用电控制系统,对其剩余电寿命进行准确预测可以提高用电控制系统运行的可靠性。建立

所谓神经网络，目前用得最广泛的一个定义是“的神经网络是由具有适应性简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应”。BP神经网络一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。神经元

从2016年3月份左右，我的毕业设计开题答辩时间正好是AlphaGo大战李世石之日。还记得当时答辩PPT最末引用的图片还是这张：。不过当时答辩情况并不理想，答辩组老师也没发现我留的这个彩蛋。如今，随之BP神经网络模型，深度神经网络模型的提成，而且硬件水平的

神经网络理论BP神经网络为多层前馈神经网络用得比较广泛，该神经网络先通过前向传播取得估计值，后再使用误差进行反向传播通过梯度下降来不断地更新权重从而取得最小误差从中学习得最佳权重系数；从BP神经网络的名字也知道该算法的核心为反向传播算法，神经网络由多个神经

本文实例为大家分享了Python实现神经网络算法及应用的具体代码，供大家参考，具体内容如下。神经网络算法构造函数。# 初始化权重（随机）。# 确保数据集是二维的。# 用随机抽取的这一组数据对神经网络更新

之前的一篇博客专门介绍了神经网络的搭建，是在python环境下基于numpy搭建的，之前的numpy版两层神经网络，不能支持增加神经网络的层数。最近看了一个介绍tensorflow的视频，介绍了关于tensorflow的构建神经网络的方法，特此记录。ten

本文实例讲述了Python实现的三层BP神经网络算法。分享给大家供大家参考，具体如下：。这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现，下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。下面是运行演示函数的截图，你会发现预测的结果很惊人！# 生成区间[

最近这段时间系统性的学习了 BP 算法后写下了这篇学习笔记，因为能力有限，若有明显错误，还请指正。什么是梯度下降和链式求导法则假设我们有一个函数 J，如下图所示。现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J 能够取到最小值。可以看到 Sigmoid 函数的值

前置知识梯度下降法\[设损失函数为F\\则F-F = \nabla{F} \cdot \Delta{\vec{w}}\\其中\nabla{F} 是 F的梯度\\所以当\Delta{\vec{w}} = -\eta \nabla F,时，下降速率最快\\即\