神经网络算法java代码 神经网络算法csdn

如何用70行Java代码实现神经网络算法

如何用70行Java代码实现神经网络算法

创新互联建站是一家专注于成都做网站、成都网站设计、成都外贸网站建设与策划设计,偏关网站建设哪家好?创新互联建站做网站,专注于网站建设十余年,网设计领域的专业建站公司;建站业务涵盖:偏关等地区。偏关做网站价格咨询:028-86922220

import java.util.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){

this.mobp = mobp;

this.rate = 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;llayernum.length;l++){

layer[l]=new double[layernum[l]];

layerErr[l]=new double[layernum[l]];

if(l+1layernum.length){

layer_weight[l]=new double[layernum[l]+1][layernum[l+1]];

layer_weight_delta[l]=new double[layernum[l]+1][layernum[l+1]];

for(int j=0;jlayernum[l]+1;j++)

for(int i=0;ilayernum[l+1];i++)

layer_weight[l][j][i]=random.nextDouble();//随机初始化权重

}

}

}

//逐层向前计算输出

public double[] computeOut(double[] in){

for(int l=1;llayer.length;l++){

for(int j=0;jlayer[l].length;j++){

double z=layer_weight[l-1][layer[l-1].length][j];

for(int i=0;ilayer[l-1].length;i++){

layer[l-1][i]=l==1?in[i]:layer[l-1][i];

z+=layer_weight[l-1][i][j]*layer[l-1][i];

}

layer[l][j]=1/(1+Math.exp(-z));

}

}

return layer[layer.length-1];

}

//逐层反向计算误差并修改权重

public void updateWeight(double[] tar){

int l=layer.length-1;

for(int j=0;jlayerErr[l].length;j++)

layerErr[l][j]=layer[l][j]*(1-layer[l][j])*(tar[j]-layer[l][j]);

while(l--0){

for(int j=0;jlayerErr[l].length;j++){

double z = 0.0;

for(int i=0;ilayerErr[l+1].length;i++){

z=z+l0?layerErr[l+1][i]*layer_weight[l][j][i]:0;

layer_weight_delta[l][j][i]= mobp*layer_weight_delta[l][j][i]+rate*layerErr[l+1][i]*layer[l][j];//隐含层动量调整

layer_weight[l][j][i]+=layer_weight_delta[l][j][i];//隐含层权重调整

if(j==layerErr[l].length-1){

layer_weight_delta[l][j+1][i]= mobp*layer_weight_delta[l][j+1][i]+rate*layerErr[l+1][i];//截距动量调整

layer_weight[l][j+1][i]+=layer_weight_delta[l][j+1][i];//截距权重调整

}

}

layerErr[l][j]=z*layer[l][j]*(1-layer[l][j]);//记录误差

}

}

}

public void train(double[] in, double[] tar){

double[] out = computeOut(in);

updateWeight(tar);

}

}

急求BP神经网络算法，用java实现！！！

见附件，一个基本的用java编写的BP网络代码。

BP（Back Propagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。

rbf神经网络在java中如何实现原代码

rbf神经网络有多种学习策略，首先选取中心，可以随机选，也可采用K均值聚类，然后学习权值，可采用伪逆法（涉及矩阵的奇异值分解），也可以采用最小均方误差法，或者进化算法，上述方法中心是固定的，也可采用梯度下降法同时学习中心、宽度、权值，这个比较复杂。具体参考《神经网络原理》。

你用Java写可以参考Weka，其完全开源，不过我没有看过源码，不知其用何种学习策略。最近用C++写了一个简单的rbf，即固定中心、最小均方误差法学习权值，但我发现采用K均值聚类选中心跟随机选没有什么区别，不知二者有何区别？自己写伪逆法对于我来说基本不可能，及其复杂，我看到过某人写了个天书般的程序，一个函数500行。

希望对你有帮助，如果你有新发现，欢迎与我探讨，国内估计没多少人真正自己写过RBF，都用MATLAB代入了事。

数学建模题 葡萄酒的评价 用bp神经网络解，求怎样用C或C++或Java代码解

您好，这样：

int add(int a, int b)

{

int s, c;

s = a ^ b;

c = a b;

while (c) {

c = 1;

a = s;

b = c;

s = a ^ b;

c = a b;

}

return s;

}

int main(int argc, char *argv[])

{

unsigned int seed;

int n;

int i;

seed = time(NULL);

srand(seed);

for (i = 0; i 100; i++) {

n = rand();

printf("%11d * 9 = %11d:%11d\n", n, add(n, n 3), n * 9);

}

return 0;

}