zhc0822
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HiccupHiccup：
请问楼主 误差计算用的什么方法呢？
BP神经网络的Java实现 -
杀盗非杀人：
运行不了 而且还出现异常
使用C#和DirectX实时监控麦克风输入音量 -
cnmyh：
按照动量算法公式Δx(k+1)=ηΔx(k)+α(1-η)∂E ...
BP神经网络的Java实现 -
cc2012linya：
不错，先研究研究，谢LZ
使用C#和DirectX实时监控麦克风输入音量 -
zhc0822：
Albert_ygy 写道楼主你好，看完你的代码，我有两个疑问 ...
BP神经网络的Java实现
课程作业要求实现一个BPNN。这次尝试使用Java实现了一个。现共享之。版权属于大家。关于BPNN的原理，就不赘述了。
下面是BPNN的实现代码。类名为BP。
package ml;
import java.util.Random;
/**
* BPNN.
*
* @author RenaQiu
*
*/
public class BP {
/**
* input vector.
*/
private final double[] input;
/**
* hidden layer.
*/
private final double[] hidden;
/**
* output layer.
*/
private final double[] output;
/**
* target.
*/
private final double[] target;
/**
* delta vector of the hidden layer .
*/
private final double[] hidDelta;
/**
* output layer of the output layer.
*/
private final double[] optDelta;
/**
* learning rate.
*/
private final double eta;
/**
* momentum.
*/
private final double momentum;
/**
* weight matrix from input layer to hidden layer.
*/
private final double[][] iptHidWeights;
/**
* weight matrix from hidden layer to output layer.
*/
private final double[][] hidOptWeights;
/**
* previous weight update.
*/
private final double[][] iptHidPrevUptWeights;
/**
* previous weight update.
*/
private final double[][] hidOptPrevUptWeights;
public double optErrSum = 0d;
public double hidErrSum = 0d;
private final Random random;
/**
* Constructor.
* <p>
* <strong>Note:</strong> The capacity of each layer will be the parameter
* plus 1. The additional unit is used for smoothness.
* </p>
*
* @param inputSize
* @param hiddenSize
* @param outputSize
* @param eta
* @param momentum
* @param epoch
*/
public BP(int inputSize, int hiddenSize, int outputSize, double eta,
double momentum) {
input = new double[inputSize + 1];
hidden = new double[hiddenSize + 1];
output = new double[outputSize + 1];
target = new double[outputSize + 1];
hidDelta = new double[hiddenSize + 1];
optDelta = new double[outputSize + 1];
iptHidWeights = new double[inputSize + 1][hiddenSize + 1];
hidOptWeights = new double[hiddenSize + 1][outputSize + 1];
random = new Random(19881211);
randomizeWeights(iptHidWeights);
randomizeWeights(hidOptWeights);
iptHidPrevUptWeights = new double[inputSize + 1][hiddenSize + 1];
hidOptPrevUptWeights = new double[hiddenSize + 1][outputSize + 1];
this.eta = eta;
this.momentum = momentum;
}
private void randomizeWeights(double[][] matrix) {
for (int i = 0, len = matrix.length; i != len; i++)
for (int j = 0, len2 = matrix[i].length; j != len2; j++) {
double real = random.nextDouble();
matrix[i][j] = random.nextDouble() > 0.5 ? real : -real;
}
}
/**
* Constructor with default eta = 0.25 and momentum = 0.3.
*
* @param inputSize
* @param hiddenSize
* @param outputSize
* @param epoch
*/
public BP(int inputSize, int hiddenSize, int outputSize) {
this(inputSize, hiddenSize, outputSize, 0.25, 0.9);
}
/**
* Entry method. The train data should be a one-dim vector.
*
* @param trainData
* @param target
*/
public void train(double[] trainData, double[] target) {
loadInput(trainData);
loadTarget(target);
forward();
calculateDelta();
adjustWeight();
}
/**
* Test the BPNN.
*
* @param inData
* @return
*/
public double[] test(double[] inData) {
if (inData.length != input.length - 1) {
throw new IllegalArgumentException("Size Do Not Match.");
}
System.arraycopy(inData, 0, input, 1, inData.length);
forward();
return getNetworkOutput();
}
/**
* Return the output layer.
*
* @return
*/
private double[] getNetworkOutput() {
int len = output.length;
double[] temp = new double[len - 1];
for (int i = 1; i != len; i++)
temp[i - 1] = output[i];
return temp;
}
/**
* Load the target data.
*
* @param arg
*/
private void loadTarget(double[] arg) {
if (arg.length != target.length - 1) {
throw new IllegalArgumentException("Size Do Not Match.");
}
System.arraycopy(arg, 0, target, 1, arg.length);
}
/**
* Load the training data.
*
* @param inData
*/
private void loadInput(double[] inData) {
if (inData.length != input.length - 1) {
throw new IllegalArgumentException("Size Do Not Match.");
}
System.arraycopy(inData, 0, input, 1, inData.length);
}
/**
* Forward.
*
* @param layer0
* @param layer1
* @param weight
*/
private void forward(double[] layer0, double[] layer1, double[][] weight) {
// threshold unit.
layer0[0] = 1.0;
for (int j = 1, len = layer1.length; j != len; ++j) {
double sum = 0;
for (int i = 0, len2 = layer0.length; i != len2; ++i)
sum += weight[i][j] * layer0[i];
layer1[j] = sigmoid(sum);
}
}
/**
* Forward.
*/
private void forward() {
forward(input, hidden, iptHidWeights);
forward(hidden, output, hidOptWeights);
}
/**
* Calculate output error.
*/
private void outputErr() {
double errSum = 0;
for (int idx = 1, len = optDelta.length; idx != len; ++idx) {
double o = output[idx];
optDelta[idx] = o * (1d - o) * (target[idx] - o);
errSum += Math.abs(optDelta[idx]);
}
optErrSum = errSum;
}
/**
* Calculate hidden errors.
*/
private void hiddenErr() {
double errSum = 0;
for (int j = 1, len = hidDelta.length; j != len; ++j) {
double o = hidden[j];
double sum = 0;
for (int k = 1, len2 = optDelta.length; k != len2; ++k)
sum += hidOptWeights[j][k] * optDelta[k];
hidDelta[j] = o * (1d - o) * sum;
errSum += Math.abs(hidDelta[j]);
}
hidErrSum = errSum;
}
/**
* Calculate errors of all layers.
*/
private void calculateDelta() {
outputErr();
hiddenErr();
}
/**
* Adjust the weight matrix.
*
* @param delta
* @param layer
* @param weight
* @param prevWeight
*/
private void adjustWeight(double[] delta, double[] layer,
double[][] weight, double[][] prevWeight) {
layer[0] = 1;
for (int i = 1, len = delta.length; i != len; ++i) {
for (int j = 0, len2 = layer.length; j != len2; ++j) {
double newVal = momentum * prevWeight[j][i] + eta * delta[i]
* layer[j];
weight[j][i] += newVal;
prevWeight[j][i] = newVal;
}
}
}
/**
* Adjust all weight matrices.
*/
private void adjustWeight() {
adjustWeight(optDelta, hidden, hidOptWeights, hidOptPrevUptWeights);
adjustWeight(hidDelta, input, iptHidWeights, iptHidPrevUptWeights);
}
/**
* Sigmoid.
*
* @param val
* @return
*/
private double sigmoid(double val) {
return 1d / (1d + Math.exp(-val));
}
}
为了验证正确性，我写了一个测试用例，目的是对于任意的整数（int型），BPNN在经过训练之后，能够准确地判断出它是奇数还是偶数，正数还是负数。首先对于训练的样本（是随机生成的数字），将它转化为一个32位的向量，向量的每个分量就是其二进制形式对应的位上的0或1。将目标输出视作一个4维的向量，[1,0,0,0]代表正奇数，[0,1,0,0]代表正偶数，[0,0,1,0]代表负奇数，[0,0,0,1]代表负偶数。
训练样本为1000个，学习200次。
package ml;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class Test {
/**
* @param args
* @throws IOException
*/
public static void main(String[] args) throws IOException {
BP bp = new BP(32, 15, 4);
Random random = new Random();
List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
for (int i = 0; i != 1000; i++) {
int value = random.nextInt();
list.add(value);
}
for (int i = 0; i != 200; i++) {
for (int value : list) {
double[] real = new double[4];
if (value >= 0)
if ((value & 1) == 1)
real[0] = 1;
else
real[1] = 1;
else if ((value & 1) == 1)
real[2] = 1;
else
real[3] = 1;
double[] binary = new double[32];
int index = 31;
do {
binary[index--] = (value & 1);
value >>>= 1;
} while (value != 0);
bp.train(binary, real);
}
}
System.out.println("训练完毕，下面请输入一个任意数字，神经网络将自动判断它是正数还是复数，奇数还是偶数。");
while (true) {
byte[] input = new byte[10];
System.in.read(input);
Integer value = Integer.parseInt(new String(input).trim());
int rawVal = value;
double[] binary = new double[32];
int index = 31;
do {
binary[index--] = (value & 1);
value >>>= 1;
} while (value != 0);
double[] result = bp.test(binary);
double max = -Integer.MIN_VALUE;
int idx = -1;
for (int i = 0; i != result.length; i++) {
if (result[i] > max) {
max = result[i];
idx = i;
}
}
switch (idx) {
case 0:
System.out.format("%d是一个正奇数\n", rawVal);
break;
case 1:
System.out.format("%d是一个正偶数\n", rawVal);
break;
case 2:
System.out.format("%d是一个负奇数\n", rawVal);
break;
case 3:
System.out.format("%d是一个负偶数\n", rawVal);
break;
}
}
}
}
运行结果截图如下：
这个测试的例子非常简单。大家可以根据自己的需要去使用BP这个类。
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评论
37 楼
公子芒
2013-05-01
但是，如果我按照刚刚提到的做法来改的话。会出问题，任意数据都会被当做负奇数（我的第一个测试数据是负奇数）
36 楼
公子芒
2013-05-01
仔细看了，也运行测试了。不过感觉总有些地方不对。看你的程序应该是动量BP算法。（MOBP）
private void outputErr() {
........
[b]optDelta[idx] = o * (1d - o) * (target[idx] - o); [/b]
}[size=medium][/size]
如果按照书上的推导，这部分应该是 optDelta[idx] = -2* 1 * (target[idx] - o);（输出层的敏感度，按照线性函数来推的话应该是f(n)其导数为1）
同样的 下一个方法也有些问题：
private void hiddenErr() {
..............
hidDelta[j] = o * (1d - o) * sum;
}
应该写成： hidDelta[j] = o * (1d - o) * sum;（这个后面是否为sum还不确定）。（隐藏层的传输函数是Log-Sigmoid，其导数是f(n)=a(1-a) 。 同时其敏感度受前一层即第二层的敏感度影响，应该是如上所写的）
正好在学习BP神经网络，你的代码十分清爽优雅，学习了~
我也不知道自己说的是否正确，请指正
private void outputErr() {
........
[b]optDelta[idx] = o * (1d - o) * (target[idx] - o); [/b]
}[size=medium][/size]
如果按照书上的推导，这部分应该是 optDelta[idx] = -2* 1 * (target[idx] - o);（输出层的敏感度，按照线性函数来推的话应该是f(n)其导数为1）
同样的 下一个方法也有些问题：
private void hiddenErr() {
..............
hidDelta[j] = o * (1d - o) * sum;
}
应该写成： hidDelta[j] = o * (1d - o) * sum;（这个后面是否为sum还不确定）。（隐藏层的传输函数是Log-Sigmoid，其导数是f(n)=a(1-a) 。 同时其敏感度受前一层即第二层的敏感度影响，应该是如上所写的）
正好在学习BP神经网络，你的代码十分清爽优雅，学习了~
我也不知道自己说的是否正确，请指正
35 楼
perveen
2013-01-17
你好，你的程序是不是没有设定误差值？
34 楼
zhc0822
2012-12-14
chenjunxt 写道
我把BP里面的方法adjustWeight 的下面一行代码注释掉
//prevWeight[j][i] = newVal;
在Test里面测试也没发现错误，所以不知道prevWeight[j][i] = newVal;这行代码有什么作用？
//prevWeight[j][i] = newVal;
在Test里面测试也没发现错误，所以不知道prevWeight[j][i] = newVal;这行代码有什么作用？
是给你查看收敛情况的.否则如何确定训练的epoch?打印这个变量就可以观察BPNN在训练时的权值修正的情况,从而判定是否收敛.
33 楼
chenjunxt
2012-12-14
我把BP里面的方法adjustWeight 的下面一行代码注释掉
//prevWeight[j][i] = newVal;
在Test里面测试
// while (true) {
// byte[] input = new byte[10];
// System.in.read(input);
// Integer value = Integer.parseInt(new String(input).trim());
// int rawVal = value;
// double[] binary = new double[32];
// int index = 31;
// do {
// binary[index--] = (value & 1);
// value >>>= 1;
// } while (value != 0);
//
// double[] result = bp.test(binary);
//
// double max = -Integer.MIN_VALUE;
// int idx = -1;
//
// for (int i = 0; i != result.length; i++) {
// if (result[i] > max) {
// max = result[i];
// idx = i;
// }
// }
//
// switch (idx) {
// case 0:
// System.out.format("%d是一个正奇数\n", rawVal);
// break;
// case 1:
// System.out.format("%d是一个正偶数\n", rawVal);
// break;
// case 2:
// System.out.format("%d是一个负奇数\n", rawVal);
// break;
// case 3:
// System.out.format("%d是一个负偶数\n", rawVal);
// break;
// }
// }
Random r = new Random();
for(int i = 0;i<10000;i++)
{
int value = r.nextInt();
if(r.nextInt()%2==0)
{
value = -value;
}
int startvalue = value;
double[] binary = new double[32];
int index = 31;
do {
binary[index--] = (value & 1);
value >>>= 1;
} while (value != 0);
double[] result = bp.test(binary);
double max = -Integer.MIN_VALUE;
int idx = -1;
for (int j = 0; j != result.length; j++) {
if (result[j] > max) {
max = result[j];
idx = j;
}
}
if(startvalue>0)
{
if(startvalue%2==0)
{
if(idx!=1)
System.err.println("error:"+startvalue);
}
else
{
if(idx!=0)
System.err.println("error:"+startvalue);
}
}
else{
if(startvalue%2==0)
{
if(idx!=3)
System.err.println("error:"+startvalue);
}
else
{
if(idx!=2)
System.err.println("error:"+startvalue);
}
}
}
也没发现错误，所以不知道prevWeight[j][i] = newVal;这行代码有什么作用？
//prevWeight[j][i] = newVal;
在Test里面测试
// while (true) {
// byte[] input = new byte[10];
// System.in.read(input);
// Integer value = Integer.parseInt(new String(input).trim());
// int rawVal = value;
// double[] binary = new double[32];
// int index = 31;
// do {
// binary[index--] = (value & 1);
// value >>>= 1;
// } while (value != 0);
//
// double[] result = bp.test(binary);
//
// double max = -Integer.MIN_VALUE;
// int idx = -1;
//
// for (int i = 0; i != result.length; i++) {
// if (result[i] > max) {
// max = result[i];
// idx = i;
// }
// }
//
// switch (idx) {
// case 0:
// System.out.format("%d是一个正奇数\n", rawVal);
// break;
// case 1:
// System.out.format("%d是一个正偶数\n", rawVal);
// break;
// case 2:
// System.out.format("%d是一个负奇数\n", rawVal);
// break;
// case 3:
// System.out.format("%d是一个负偶数\n", rawVal);
// break;
// }
// }
Random r = new Random();
for(int i = 0;i<10000;i++)
{
int value = r.nextInt();
if(r.nextInt()%2==0)
{
value = -value;
}
int startvalue = value;
double[] binary = new double[32];
int index = 31;
do {
binary[index--] = (value & 1);
value >>>= 1;
} while (value != 0);
double[] result = bp.test(binary);
double max = -Integer.MIN_VALUE;
int idx = -1;
for (int j = 0; j != result.length; j++) {
if (result[j] > max) {
max = result[j];
idx = j;
}
}
if(startvalue>0)
{
if(startvalue%2==0)
{
if(idx!=1)
System.err.println("error:"+startvalue);
}
else
{
if(idx!=0)
System.err.println("error:"+startvalue);
}
}
else{
if(startvalue%2==0)
{
if(idx!=3)
System.err.println("error:"+startvalue);
}
else
{
if(idx!=2)
System.err.println("error:"+startvalue);
}
}
}
也没发现错误，所以不知道prevWeight[j][i] = newVal;这行代码有什么作用？
32 楼
zhc0822
2012-12-12
perveen 写道
zhc0822 写道
perveen 写道
可不可以告诉我，你的神经网络代码是怎么样实现输出的，谢谢
test方法输出.
我要是想输入一些样本，输出一些样本，应该怎么改
测试程序第15行,创建一个BPNN,设定各层的神经元数目.
测试程序第43行,通过train方法训练即可,输入向量和输出向量由自己指定,只需要满足创建的神经元的显层(即输入层)和输出层的规模即可,具体可看我26楼的回复.
31 楼
perveen
2012-12-11
zhc0822 写道
perveen 写道
可不可以告诉我，你的神经网络代码是怎么样实现输出的，谢谢
test方法输出.
我要是想输入一些样本，输出一些样本，应该怎么改
30 楼
zhc0822
2012-12-09
perveen 写道
可不可以告诉我，你的神经网络代码是怎么样实现输出的，谢谢
test方法输出.
29 楼
perveen
2012-12-09
可不可以告诉我，你的神经网络代码是怎么样实现输出的，谢谢
28 楼
perveen
2012-12-07
perveen 写道
你好，请问你的程序，哪段是计算隐含层输出和输出层输出呢？谢谢
知道在哪里了，谢谢
27 楼
perveen
2012-12-07
你好，请问你的程序，哪段是计算隐含层输出和输出层输出呢？谢谢
26 楼
zhc0822
2012-11-29
perveen 写道
private void randomizeWeights(double[][] matrix) {
for (int i = 0, len = matrix.length; i != len; i++)
for (int j = 0, len2 = matrix[i].length; j != len2; j++) {
double real = random.nextDouble();
matrix[i][j] = random.nextDouble() > 0.5 ? real : - }
请问我能这段代码是什么意思，还有，如果我想输入指定的22个样本，而不是随机输入1000个样本，请问测试代码哪边需要改动，非常感谢，麻烦了~
for (int i = 0, len = matrix.length; i != len; i++)
for (int j = 0, len2 = matrix[i].length; j != len2; j++) {
double real = random.nextDouble();
matrix[i][j] = random.nextDouble() > 0.5 ? real : - }
请问我能这段代码是什么意思，还有，如果我想输入指定的22个样本，而不是随机输入1000个样本，请问测试代码哪边需要改动，非常感谢，麻烦了~
这段代码是用来初始化连接权值的。
BP的train方法接受两个参数，第一个参数是输入向量，第二个参数是输出向量。调用这个方法可以完成一次训练。至于学习的epoch，由自己决定。
建议你先好好看看BP，理解BP。
25 楼
perveen
2012-11-28
private void randomizeWeights(double[][] matrix) {
for (int i = 0, len = matrix.length; i != len; i++)
for (int j = 0, len2 = matrix[i].length; j != len2; j++) {
double real = random.nextDouble();
matrix[i][j] = random.nextDouble() > 0.5 ? real : - }
请问我能这段代码是什么意思，还有，如果我想输入指定的22个样本，而不是随机输入1000个样本，请问测试代码哪边需要改动，非常感谢，麻烦了~
for (int i = 0, len = matrix.length; i != len; i++)
for (int j = 0, len2 = matrix[i].length; j != len2; j++) {
double real = random.nextDouble();
matrix[i][j] = random.nextDouble() > 0.5 ? real : - }
请问我能这段代码是什么意思，还有，如果我想输入指定的22个样本，而不是随机输入1000个样本，请问测试代码哪边需要改动，非常感谢，麻烦了~
24 楼
zhc0822
2012-11-24
perveen 写道
zhc0822 写道
perveen 写道
你好，我想问一下，输入量是32位向量，输出又是4位向量，是怎样转化的呢
其实就是一个降维的过程.以3层反向传播神经网络(3层以上的很少使用,收敛太慢,且易陷入局部极小点)为例,显层(即输入层)/隐层/输出层通常是每层比上一层的神经元数目要少一些,通过连接的权值来达到一个降维的效果.
能不能具体一点呢，比如哪段程序是降维的过程，还有，我突然发现，输入的是32位，不是32维，输出的却是4维
整个BP就是一个降维的过程。我已经说过了，是通过层之间的连接权值来达到降维的效果。以前是32位，现在用4位就能表示我们需要的所有信息，这不就是降维吗？
23 楼
perveen
2012-11-24
你好，能不能回答一下我之前提的问题，谢谢
22 楼
perveen
2012-11-23
zhc0822 写道
perveen 写道
你好，我想问一下，输入量是32位向量，输出又是4位向量，是怎样转化的呢
其实就是一个降维的过程.以3层反向传播神经网络(3层以上的很少使用,收敛太慢,且易陷入局部极小点)为例,显层(即输入层)/隐层/输出层通常是每层比上一层的神经元数目要少一些,通过连接的权值来达到一个降维的效果.
能不能具体一点呢，比如哪段程序是降维的过程，还有，我突然发现，输入的是32位，不是32维，输出的却是4维
21 楼
zhc0822
2012-11-23
perveen 写道
你好，我想问一下，输入量是32位向量，输出又是4位向量，是怎样转化的呢
其实就是一个降维的过程.以3层反向传播神经网络(3层以上的很少使用,收敛太慢,且易陷入局部极小点)为例,显层(即输入层)/隐层/输出层通常是每层比上一层的神经元数目要少一些,通过连接的权值来达到一个降维的效果.
20 楼
perveen
2012-11-22
你好，我想问一下，输入量是32位向量，输出又是4位向量，是怎样转化的呢
19 楼
zhc0822
2012-11-01
fantaosong 写道
eta = 0.25 and momentum = 0.3,他俩分别表示的是神经元的阈值和学习率吗？
不是有注释吗亲
18 楼
fantaosong
2012-10-31
eta = 0.25 and momentum = 0.3,他俩分别表示的是神经元的阈值和学习率吗？
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标题中的“JAVA实现bp神经网络”意味着我们将讨论如何使用Java编程语言来构建和应用一种称为反向传播（Backpropagation, BP）的神经网络模型。BP神经网络是一种经典的多层前馈神经网络，广泛用于非线性问题的建模和...
总之，BP神经网络的Java实现涉及神经网络结构的构建、数据的前向传播、误差的反向传播以及权重的更新。理解和实现这个过程需要扎实的数学基础，特别是微积分和概率论。同时，良好的编程技巧和调试能力也是必不可少的...
### 二、BP神经网络Java实现关键步骤 #### 1. 初始化网络结构 在BP神经网络中，需要定义网络的结构，包括输入层节点数、隐藏层节点数、输出层节点数以及学习率等参数。例如，在给定代码片段中，定义了输入层节点数...
标题中的"Ann.rar_ANN java实现_BP神经网络_BP神经网络 java_ann java"表明这是一个关于使用Java编程语言实现人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）的项目，特别是BP（Backpropagation）神经网络的...
总的来说，Java实现的BP神经网络算法是一个将理论知识转化为代码的过程，通过理解网络的工作原理和训练机制，我们可以创建出能够处理各种复杂问题的模型。在实际应用中，我们还需要考虑网络的泛化能力、过拟合问题...
### BP神经网络算法的Java实现解析 #### 一、引言 BP（Back Propagation）神经网络是一种前馈型神经网络，它通过反向传播算法进行权重调整来优化网络性能。BP神经网络广泛应用于模式识别、分类、预测等多个领域。...
BP神经网络java实现，含有多个类文件，简单易懂
Java编写的BP神经网络是一种基于反向传播算法的深度学习模型，主要用于解决非线性问题。BP，全称为Backpropagation，是人工神经网络中的一种训练方法，它通过不断调整权重来减小预测值与实际值之间的误差，从而提高...
这个Java实现的BP神经网络项目旨在提供一个学习和实践神经网络算法的平台，尤其是在解决非线性问题时表现出强大的能力。通过BP算法，神经网络能够通过不断调整权重来优化其对输入数据的拟合，从而实现对复杂函数的...
这个压缩包提供了一个完整的Java实现的多层BP神经网络示例，对于学习神经网络理论以及Java编程实践都是非常有价值的资源。用户可以通过阅读和运行代码来理解BP神经网络的工作原理，并且可以根据需求调整网络结构和...
BP算法的JAVA实现，BP神经网络的数学原理及其算法实现，实验使用IRIS数据集，BP神经网络，BP即Back Propagation的缩写，也就是反向传播的意思，顾名思义，将什么反向传播？文中将会解答。不仅如此，关于隐层的含义...
随机层BP神经网络的Java实现——BP神经网络
### BP神经网络算法的Java实现解析 #### 一、引言 BP神经网络，全称为反向传播（Back Propagation）神经网络，是多层前馈网络的一种，通过梯度下降法进行权重调整来实现误差的最小化。本文将深入探讨BP神经网络的...
在这个项目中，我们看到一个使用Java语言实现的BP神经网络，用于处理Iris数据集的分类问题。 Iris数据集是机器学习中的经典案例，由生物学家Ronald Fisher在1936年提出，包含了150个鸢尾花样本，每个样本有4个特征...
采用三层前馈BP神经网络实现标准人脸YALE数据库的识别，编程语言为C系列语言。 二、BP神经网络的结构和学习算法 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...