bp网络神经预测模型,bp神经网络实例分析
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在本教程中，您将学习如何在r中创建神经网络模型。
神经网络(或人工神经网络)具有从样本中学习的能力。人工神经网络是一种受生物神经元系统启发的信息处理模型。为了解决问题，它由许多高度互联的处理元素组成，称为神经元。根据非线性路径，信息在整个节点上并行处理。神经网络是一个复杂的自适应系统。自适应意味着可以通过调整输入权重来改变内部结构。
这个神经网络旨在解决人类容易遇到的问题和机器难以解决的问题，比如识别猫狗的图像，识别数字的图像等。这些问题通常被称为模式识别。它的应用范围从光学字符识别到目标检测。
本教程介绍了以下主题：
神经网络导论：神经网络在前向传播和反向传播激活函数中实现案例的优缺点R结论http://www.Sina.com/http://www.Sina.com/is一种受人脑启发执行特定任务的算法。神经网络概论是一组连接的I/O单元，每个连接都有一个关联的权重。在学习阶段，网络调整权重来学习和预测给定输入的正确类别标签。
人脑由处理数十亿信息的神经细胞组成。我们认为每个神经细胞都是一个简单的处理系统。被称为生物神经网络的神经元通过电信号传递信息。这种平行对话系统使大脑能够思考和处理信息。一个神经元的树突从另一个神经元接收输入信号，并根据这些输入对另一个神经元的轴突做出反应。
树突接收来自其他神经元的信号。主体将所有输入信号相加以产生输出。当达到总阈值时，由轴突输出。突触是神经元相互作用的点。向另一个神经元发送电化学信号。
X1，x2。xn是输入变量。W1，w2。wn是每个输入的权重。b是偏差，是加到加权输入后的输入。和偏差权重是神经元的可调参数。使用一些学习规则来调整参数。神经元的输出范围是-inf到inf。神经元不知道边界。因此，需要神经元的输入和输出之间的映射机制。将输入映射到输出的机制称为激活函数。
神经网络人工神经网络主要包括前馈和反馈人工神经网络。前馈神经网络是非递归网络。这一层神经元只与下一层神经元相连，不形成循环。在前馈中，信号只沿一个方向流向输出层。
反馈网络包含一个环路。通过在网络中引入环路，信号可以双向传播。根据反馈周期，网络的动作会随着输入而改变。反馈神经网络也称为递归神经网络。
它功能
激活函数定义了神经元的输出。激活函数使神经网络具有非线性和表达性。有许多激活功能。
前馈和反馈人工神经网络函数激活函数标识，其中节点的输入等于输出。它非常适合潜在行为是线性(类似于线性回归)任务。如果是非线性的，单独使用这个激活函数是不够的，但是在最终的输出节点上仍然可以作为回归任务的激活函数。二元函数(在激活中，如果y的值大于某个值(称为阈值)，则输出为真)或活动；如果y值小于阈值，则输出为假)或无效)。这在分类器中非常方便。识别称为S形函数。和逻辑双曲正切函数是常用的S形函数。有两种。Binary Step Function）中是逻辑函数，输出值从二进制或0变为1。TanhS形函数是逻辑函数，输出值在-1和1之间变化。也称为双曲正切函数或tanh。ReLU函数又称Sigmoid函数，是对sigmoid函数和tanh函数的3358www.Sina.com/进行补充的分段线性函数。这是最常见的激活功能。对于x的负值，输出0。
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创建一个数据集。这里需要两个属性或列：数据属性和标签。在上表中，可以查看学生的专业知识、沟通能力得分和学生成绩。所以前两列(专业知识分数和沟通技能分数)是特征，第三列(学生成绩)是二元标签。
#创建一个训练数据集#现在让我们建立一个神经网络分类器模型，数据test=data.frame(专业知识，沟通技巧得分)按多个列或特征分组。首先介绍了神经网络库，通过调用标签和特征的参数集、数据集、隐层神经元数目和误差计算，建立了神经网络分类器模型。(拟合神经网络nn (score(专业知识沟通技能得分，hidden=3，act.fct=logistic ，linear.output=FALSE))此处演示。
权重矩阵)和其他信息：
$ model . list $ model . list $ response[1]成就 $model.list$variables[1]专业知识沟通技巧得分 $err.fctfunction (x，y){ 1/2 *(y-x)^2}$act.fctfunction(x){ 1/(1 exp(-x))} $ net . result $ net . result[[1]][，1][1，] 0.980052980[2，] 0.001292503[3，] 0.032268860[4，阈值0.007872764步145.0000000截距。To.1LAYHID 1 3.058334288专业知识。to.1layhid1 1.243666180沟通技能得分。to.1layhid1 -0.524 04687截距。To.1LAYHID 2 3.808019964专业知识。to.1layhid2 -0.058867076沟通技能得分。To.1LAYHID 2-0.03676001截距。To.1LAYHID 3-0.996257068专业知识。到. 787090472沟通技能得分。to.1 layhid3 1.809864672拦截. to .得分4.0847555221layhid1.to得分-3.8079690871 layhid2.to .得分-11 . lay hid 3 . to
#绘图神经网络图(nn)
绘制神经网络
创建测试数据集：专业知识得分和沟通能力得分。
#创建测试集test=data.frame(专业知识，沟通技能得分)创建测试数据集使用计算函数预测测试数据的概率得分。
# #现在用神经网络做预测pred $ result 0.99282020800.355439250.775153014，把概率转换成二进制类。
#将概率转换为阈值为0.5的二进制类别pred-ifelse (prob0.5，1，0) pred101。
预测结果是1，0和1。
预测测试集的结果神经网络更灵活，可用于回归和分类问题。神经网络非常适合有大量输入的非线性数据集(比如图像)。它可以使用任意数量的输入和层，并且可以并行执行工作。
还有更多可供选择的算法，如SVM，决策树和回归算法，它们简单，快速，易于训练，并提供更好的性能。神经网络更多的是一个黑箱，需要更多的开发时间和更多的计算能力。与其他机器学习算法相比，神经网络需要更多的数据。NN只能用于数字输入和非缺失值数据集。一位著名的神经网络研究者说，“神经网络是解决任何问题的次佳方法。最好的办法是真正了解问题。”
神经网络利弊神经网络的特性提供了许多应用方面，例如：
的用途神经网络非常适合模式识别问题，如人脸识别、物体检测、指纹识别等。模式识别：神经网络擅长异常检测：检测，可以轻松检测出不适合常规模式的异常模式。异常神经网络可用于预测时间序列问题，如股票价格、天气预报等。时间序列预测：神经网络在自然语言处理任务中提供了广泛的应用，例如文本分类、命名实体识别(NER)、词性标注、语音识别和拼写检查。
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