fcn matlab 神经网络神经网络matlab代码_jiecho的技术博客_

你好，我想问一下你有没有神经网络算法的matlab代码？

我当时数学建模比赛时用到过有两种方法第一种：自己编代码当然这种比较麻烦，但是比较灵活，你可以按照自己的要求在代码中修改。

具体代码我这已经没了，因为过了好久了，你可以百度一下 MATLAB 神经网络算法代码。第二种：直接使用MATLABMATLAB带有神经网络工具箱，在控制台输入命令即可打开。

这个工具箱是MATLAB集成的，功能强大而且简单易用，不知道符合你的要求不。给你个使用说明网址链接：

求一个4，8，1的bp神经网络模型的matlab代码？

代码如下：直接运行就是了 写作猫 。

P=P=[-1,  -2,    3,    1;       -1,    1,    5,  -3; -2,  3, 4, 6;  1, 2, 3,  4 ];%初始训练值%  创建一个新的前向神经网络 net=newff(minmax(P),[8,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')%  当前输入层权值和阈值 {1,1} inputbias=net.b{1} %  当前网络层权值和阈值 {2,1} layerbias=net.b{2} %  设置训练参数  = 50;  = 0.05;  = 0.9; net.trainParam.epochs = 1000;  = 1e-3; %  调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络 [net,tr]=train(net,P,T); %  对 BP 网络进行仿真 A = sim(net,P) %最后结果%  计算仿真误差 E = T - A MSE=mse(E)。

如何用70行Java代码实现神经网络算法

import .Random;public class BpDeep{public double[][] layer;//神经网络各层节点public double[][] layerErr;//神经网络各节点误差public double[][][] layer_weight;//各层节点权重public double[][][] layer_weight_delta;//各层节点权重动量public double mobp;//动量系数public double rate;//学习系数public BpDeep(int[] layernum, double rate, double mobp){ = mobp; = rate;layer = new double[layernum.length][];layerErr = new double[layernum.length][];layer_weight = new double[layernum.length][][];layer_weight_delta = new double[layernum.length][][];Random random = new Random();for(int l=0;l。

求神经网络算法的一个代码示例（C、C++或java一类的）

如何用70行java代码实现深度神经网络算法

神经网络结构如下图所示，最左边的是输入层，最右边的是输出层，中间是多个隐含层，对于隐含层和输出层的每个神经节点，都是由上一层节点乘以其权重累加得到，标上“+1”的圆圈为截距项b，对输入层外每个节点：Y=w0*x0+w1*x1+...+wn*xn+b，由此我们可以知道神经网络相当于一个多层逻辑回归的结构。

import .Random;public class BpDeep{ public double[][] layer;//神经网络各层节点 public double[][] layerErr;//神经网络各节点误差 public double[][][] layer_weight;//各层节点权重 public double[][][] layer_weight_delta;//各层节点权重动量 public double mobp;//动量系数 public double rate;//学习系数 public BpDeep(int[] layernum, double rate, double mobp){ = mobp; = rate; layer = new double[layernum.length][]; layerErr = new double[layernum.length][]; layer_weight = new double[layernum.length][][]; layer_weight_delta = new double[layernum.length][][]; Random random = new Random(); for(int l=0;l。

如何用70行Java代码实现深度神经网络算法

参考下面代码：

import .Random;public class BpDeep{ public double[][] layer;//神经网络各层节点 public double[][] layerErr;//神经网络各节点误差 public double[][][] layer_weight;//各层节点权重 public double[][][] layer_weight_delta;//各层节点权重动量 public double mobp;//动量系数 public double rate;//学习系数 public BpDeep(int[] layernum, double rate, double mobp){ = mobp; = rate; layer = new double[layernum.length][]; layerErr = new double[layernum.length][]; layer_weight = new double[layernum.length][][]; layer_weight_delta = new double[layernum.length][][]; Random random = new Random(); for(int l=0;l。

BP神经网络算法的C++源代码可否尽快发一份，825046396@qq.com

#pragma hdrstop#include #include const A=30.0;const B=10.0;const MAX=500; //最大训练次数const COEF=0.0035; //网络的学习效率const BCOEF=0.001;//网络的阀值调整效率const ERROR=0.002 ; // 网络训练中的允许误差const ACCURACY=0.0005;//网络要求精度double sample[41][4]={{0,0,0,0},{5,1,4,19.020},{5,3,3,14.150},{5,5,2,14.360},{5,3,3,14.150},{5,3,2,15.390},{5,3,2,15.390},{5,5,1,19.680},{5,1,2,21.060},{5,3,3,14.150},{5,5,4,12.680},{5,5,2,14.360},{5,1,3,19.610},{5,3,4,13.650},{5,5,5,12.430},{5,1,4,19.020},{5,1,4,19.020},{5,3,5,13.390},{5,5,4,12.680},{5,1,3,19.610},{5,3,2,15.390},{1,3,1,11.110},{1,5,2,6.521},{1,1,3,10.190},{1,3,4,6.043},{1,5,5,5.242},{1,5,3,5.724},{1,1,4,9.766},{1,3,5,5.870},{1,5,4,5.406},{1,1,3,10.190},{1,1,5,9.545},{1,3,4,6.043},{1,5,3,5.724},{1,1,2,11.250},{1,3,1,11.110},{1,3,3,6.380},{1,5,2,6.521},{1,1,1,16.000},{1,3,2,7.219},{1,5,3,5.724}};double w[4][10][10],wc[4][10][10],b[4][10],bc[4][10];double o[4][10],netin[4][10],d[4][10],differ;//单个样本的误差double is; //全体样本均方差int count,a;void netout(int m, int n);//计算网络隐含层和输出层的输出void calculd(int m,int n); //计算网络的反向传播误差void calcalwc(int m,int n);//计算网络权值的调整量void calcaulbc(int m,int n); //计算网络阀值的调整量void changew(int m,int n); //调整网络权值void changeb(int m,int n);//调整网络阀值void clearwc(int m,int n);//清除网络权值变化量wcvoid clearbc(int m,int n);//清除网络阀值变化量bcvoid initialw(void);//初始化NN网络权值Wvoid initialb(void); //初始化NN网络阀值void calculdiffer(void);//计算NN网络单个样本误差void calculis(void);//计算NN网络全体样本误差void trainNN(void);//训练NN网络/*计算NN网络隐含层和输出层的输出 */void netout(int m,int n){int i,j,k;//隐含层各节点的的输出for (j=1,i=2;j。