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1、BP神经网络实现（Java代码）神经网络的原理虽然理解起来不难，但是要是想实现它，还是需要做一些工作的，并且有很多细节性的东 西需要注意。通过参阅各种相关资料，以及参考网络上已有的资源，自己写了一个含有一个隐含层，且只 能有一个输出单元的简单的 BP网络，经过测试，达到了预期的效果。0或1,需要说明的是，神经网络的每个输入都在0,1中，输出也在0,1中，在使用神经网络解决实际问题的时候,还需要对实际问题的输入输出进行归一化处理。另外，尽量不要使得神经网络的输入或输出接近于 这样会影响拟合效果。我用正弦函数进行了一次测试，效果如图所示:以下是相关的代码:i.神经网络代码java view pla
2、incopy1. package pkg1;2.3. import java.util.Scanner;4.5. /*6. *7. */8. public class TestNeuro 10. .11.12.13.14.15.16.17.privateint INPUT_DIM= 1;privateint HIDDEN_DIM= 20;private double LEARNING_RATE=0.05 ;double input_hidden_weights=new double INPUT_DIMHIDDEN_DIM;double hidden_output_weights= new do
3、uble HIDDEN_DIM;double hidden_thresholds= new double HIDDEN_DIM;18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.public static void main(Stringargs)Scanner in=new Scanner(System.in);TestNeuro neuro=new TestNeuro(1,5);neuro.initialize();for (int i= 0;i 10000 ;i+)double 口 input= new double 1 ;input0=Math.random();
4、double expectedOutput=input 0*input0;System.out.println(input : +input0+ttexpectedOutput :+expectedOutput);System.out.println(predict before training : +neuro.predict (input);neuro.trainOnce(input, expectedOutput);System.out.println(predict after training : +neuro.predict( input);double output_thres
5、hold;30. in.next();31. 32. while (true )33. neuro.printLinks();34. double 口 input= new double 1 ;35. input0=in.nextDouble();36. double expectedOutput=in.nextDouble();37. System.out.println(predict before training : +neuro.predict(input);38. neuro.trainOnce(input, expectedOutput);39. System.out.println(predict after training : +neuro.predict(input);40.41. 42. 43.44. public TestNeuro( int input_dimension, int hidden_dimension)45. this.INPUT_DIM=input_dimension;46. this.HIDDEN_DIM=hidden_dimension;47. this.initialize();