老饼|BP神经网络

源码复现

BP算法重现

traingd 算法训练BP
traingda算法训练BP
traingdm算法训练BP
traingdx算法训练BP
trainlm 算法训练BP

RBF神经网络复现

自实现RBF的newrbe算法
自实现RBF的newrb算法

其它神经网络

复现newp:感知机神经网络
复现newlvq:LVQ神经网络
复现newsom:SOM神经网络
复现newelm:Elam神经网络

SVM支持向量机

libsvm的SVM模型
libsvm的SVM概率模型

本部分文章用于讲解matlab工具箱内部是如何实现各个算法的,并自写代码重现与工具箱一模一样的效果
该部分内容是老饼阅读matlab工具箱的源码后整理而成，与matlab内部原理、结果保持一致，用于满足希望了解算法内部原理的同学进行学习

BP算法重现-开篇导读与回顾

基本原理

【介绍】《BP算法重现》的意义与目标老饼 2023-02-12

【结构】BP神经网络的模型结构回顾老饼 2023-02-14

【原理】BP神经网络原理与本质老饼 2022-06-09

【指导】BP的训练算法及学习指导老饼 2023-02-12

基础原理讲解

BP的初始化与梯度公式

BP的初始化

【原理】BP神经网络的初始化老饼 2022-06-09

【流程】BP神经网络的初始化流程老饼 2023-02-26

【原理】BP神经网络的初始化(非标准条件) 老饼 2023-02-27

【附件】nguyen_Widrow法译文(上) 老饼 2022-06-09

【附件】nguyen_Widrow法译文(下) 老饼 2022-06-09

BP的初始化

BP的误差函数与梯度

【定义】BP神经网络的误差函数老饼 2022-08-29

【推导】BP神经网络的梯度公式推导老饼 2023-02-15

【拓展】BP神经网络的梯度公式(三层) 老饼 2022-06-09

【流程】BP神经网络梯度计算的实际流程老饼 2023-02-15

【附件】tansig、logsig公式与导数的推导老饼 2022-06-11

BP的梯度公式

BP的训练算法与流程

梯度下降法训练BP

【原理】梯度下降法回顾老饼 2022-06-09

【流程】梯度下降求解BP算法流程老饼 2022-06-09

自适应梯度下降法训练BP

【原理】自适应梯度下降法老饼 2023-02-24

【流程】自适应梯度法求解BP算法流程老饼 2022-06-21

动量梯度法训练BP

【原理】动量梯度下降法老饼 2023-08-11

【流程】动量梯度法求解BP算法流程老饼 2023-08-13

【流程】自适应动量梯度法求解BP算法流程老饼 2023-08-14

L-M算法训练BP

【导读】《LM算法训练BP》学习顺序老饼 2023-02-17

【原理】高斯-牛顿法原理老饼 2022-11-02

【原理】LM算法思想与介绍老饼 2022-06-09

【原理】LM算法求解BP神经网络老饼 2023-02-22

【流程】LM法求解BP的算法流程老饼 2022-06-09

BP训练算法

BP代码自实现

代码实现

【导读】自写BP神经网络代码说明老饼 2023-02-25

【代码】InitBP.m 老饼 2023-02-20

【代码】predictBP.m 老饼 2023-02-20

【代码】traingdBP.m 老饼 2023-02-20

【代码】traingdaBP.m 老饼 2023-02-20

【代码】traingdmBP.m 老饼 2023-08-14

【代码】traingdxBP.m 老饼 2023-08-11

【代码】trainlmBP.m 老饼 2022-06-09

【测试】InitBP的测试Demo 老饼 2023-02-20

【测试】traingdBP的测试Demo 老饼 2023-02-20

【测试】traingdaBP的测试Demo 老饼 2023-02-20

【测试】traingdmBP的测试Demo 老饼 2023-08-14

【测试】traingdxBP的测试Demo 老饼 2023-08-11

【测试】trainlmBP的测试Demo 老饼 2022-06-09

代码实现