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摘要： #coding:utf-8 from numpy import * import operator def file2matrix(filename): fr=open(filename) arrline=fr.readlines() lenth=len(arrline) matrix=zeros((lenth,3))#3表示特征个数 label=[] ... 阅读全文

摘要： ga算法是模拟生物进化过程中，适者生存，优胜劣汰规则的一种算法，ga算子有选择，交叉，变异，个体对环境的适应度用适应度函数来衡量，每个个体对应一个适应度值，选择算子淘汰劣质个体，交叉和变异产生新个体，个体组成的种群不断进化，直到产生最优个体。 与普通智能算法不同的是ga算法从多个解开始搜索，对多个值 阅读全文

摘要： 粒子群算法是基于鸟群觅食的行为提出来的，每一个单一个体鸟视为搜索空间的一个粒子，都被视为问题的可能解，每个粒子都有一个由待优化函数决定的适应度函数，通过适应度值迭代更新粒子的位置和速度 粒子速度和位置的维度由问题的未知量决定，例如，求sin(∑i=1 to kxi-4)的最小值，如果k=2,那么速度 阅读全文

摘要： #include #include #include using namespace std; #define innode 2 #define hiddennode 10 #define outnode 1 #define sample 4 class bpnet { public: double w1[hiddennode][innode]; double... 阅读全文

摘要： RNN与FNN的不同之处在于隐含层各个神经元之间是相互连接的，隐含层的输入包括正常输入和反馈输入（也就是上一个时刻隐含层的输出反馈个下一个时刻隐含层的输入），其他结构和BP神经网络相似 开始RNN的学习： 输入层的输出：x 隐含层的输入：Ih 隐含层的输出：Oh 输出层的输入：Io 输出层的输出：O 阅读全文

摘要： #include #include #include using namespace std; #define innode 2 #define outnode 1 #define sample 4 class perceptron { public: perceptron(); ~perceptron(); double w[outnode][innode]; ... 阅读全文

摘要： 线性神经网络实现或运算 阅读全文

摘要： 预备知识： cover定理： 在复杂的模式分类问题中，将数据映射到高维空间比映射到低维空间更可能线性可分 径向基函数： 空间中的任意点到某一中心之间的欧式距离(也可以是其他的距离函数)的单调函数 径向基神经网络是由一个三层的结构组成，包括输入层，隐含层，输出层，隐含层的激活函数一般是非线性的径向基函 阅读全文

摘要： 预备知识 先来说说前馈型神经网络与反馈型神经网络的区别： 前馈型神经网络不考虑输入和输出在时间上的滞后性，只考虑输入到输出的映射关系，反馈型神经网络则考虑了输入到输出之间的延迟 再来说说hebb学习规则： 两个神经元同时兴奋或抑制，那么它们的连接权值将增大，如果两神经元不是同时兴奋或抑制，那么它们的 阅读全文

摘要： BP神经网络是一种按误差反向传播的多层前馈神经网络，含有一个或多个隐含层，其拓扑结构与一般神经网络相似，BP神经网络的隐含层激活函数一般是sigmoid函数，输出层如果是函数逼近，其激活函数一般是线性函数，分类问题其激活函数一般是sigmoid函数 BP神经网络的学习一般分为两部分： 一：正向计算各 阅读全文