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
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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