本程序是BP算法的演示程序, 其中的levenberg-Marquardt算法具有实用价值。随代码还提供帮助文件，非常方便。
标签： levenberg-Marquardt 程序 BP算法 价值
上传时间： 2015-03-11
上传用户：stampede
matlab使用BP网络的例子,使用levenberg Marquardt算法提高训练速度,效果不错
标签： levenberg Marquardt matlab BP网络
上传时间： 2015-05-08
上传用户：rishian
神经网络进行手写数字识别： 本程序是BP算法的演示程序, 其中的levenberg-Marquardt算法具有实用价值. 带有图形界面
标签： levenberg-Marquardt 程序 神经网络 数字识别
上传时间： 2014-11-11
上传用户：moerwang
levenberg marquit算法的.C源码
上传时间： 2015-10-02
上传用户：caiiicc
C/C++ implementation of the levenberg-Marquardt non-linear least squares algorithm. levmar includes double and single precision LM versions, both with analytic and finite difference approximated jacobians
标签： levenberg-Marquardt implementation non-linear algorithm
上传时间： 2013-12-28
上传用户：gxf2016
本程序是BP算法的演示程序, 其中的levenberg-Marquardt算法具有实用价值. 一、网络训练 程序默认状态是样本训练状态,现将样本训练状态下的如何训练网络进行说明: 1.系统精度: 定义系统目标精度,根据需要定义网络训练误差精度.误差公式是对训练出网络的输出层节点和实际的网络输出结果求平方差的和. 最大训练次数: 默认为10000次,根据需要调整,如果到达最大训练次数网络还未能达到目标精度,程序退出. 3.步长: 默认为0.01,由于采用变步长算法,一般不需人工设置. 4.输入层数目: 人工神经网络的输入层神经元的节点数目. 5.隐含层数目: 人工神经网络的隐含层神经元的节点数目. 6.输出层数目: 人工神经网络的输出层神经元的节点数目. 7.训练算法: 强烈建议选取levenberg-Marquardt算法,该算法经过测试比较稳定. 8.激活函数: 不同的网络激活函数表现的性能不同,可根据实际情况选择. 9.样本数据的处理: 由于程序没有实现归一化功能, 因此用来训练的样本数据首先要归一化后才能进行训练.
标签： levenberg-Marquardt 程序 状态 样本
上传时间： 2013-12-19
上传用户：firstbyte
最新的levenberg Marquardt 算法。用于非线性最小二乘问题的参数估计和优化！
标签： levenberg Marquardt 算法 参数估计
上传时间： 2016-11-20
上传用户：lili123
％ Train a two layer neural network with the levenberg-Marquardt ％ method. ％ ％ If desired, it is possible to use regularization by ％ weight decay. Also pruned (ie. not fully connected) networks can ％ be trained. ％ ％ Given a set of corresponding input-output pairs and an initial ％ network, ％ [W1,W2,critvec,iteration,lambda]=marq(NetDef,W1,W2,PHI,Y,trparms) ％ trains the network with the levenberg-Marquardt method. ％ ％ The activation functions can be either linear or tanh. The ％ network architecture is defined by the matrix NetDef which ％ has two rows. The first row specifies the hidden layer and the ％ second row specifies the output layer.
标签： levenberg-Marquardt desired network neural
上传时间： 2016-12-27
上传用户：jcljkh
levenberg-Marquardt最小二乘拟合
上传时间： 2013-12-26
上传用户：firstbyte
a copylefted C/C++ implementation of the levenberg-Marquardt non-linear least squares algorithm
标签： levenberg-Marquardt implementation copylefted non-linear
上传时间： 2013-12-15
上传用户：大三三
