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这是我参考了n(n>=5,^_^)篇BP神经网优化方法的论文写出的BP神经网源代码，使用了批处理训练方法，带动量项、学习速率的自适应调整、仅对学习精度没有达到指定要求的模式训练，并且训练精度逐步加大，通过这种方法，极大地加快了训练速度；另外，对于0模式和1模式数目相差很大(5-6倍)都能达到很高的学习精度。-This is my reference to the n (NGT; Chapter 5 = ,^_^) BP neural network optimization method
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这是一个用动量法和自适应学习速率法改良过后的BP神经网络。编绎环境为VC9.0。当网络训练完成后。能查看误差曲线图。-This is a method with momentum and adaptive learning rate method, after the BP neural network improved. Code Interpretation of the environment VC9.0. When the network training is completed. C
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编写了一个pso优化bp神经网络的程序，应用在分类中。第一步：pso优化bp神经网络得到最优的阈值和权值，第二步bp神经网络把该最优的阈值和权值作为初始阈值和权值，采用动量及自适应学习速率算法进行训练。附件中，是数据和编写的部分程序，tiqushuju是用来提取文本中的数据构造样本集的函数。mubiao是用来构造期望输出的函数。bp是已经编写好的，未使用pso优化的bp神经网络函数。pso是本人编写的pso优化bp神经网络的函数，psobp是采用pso优化的阈值和权值作为bp神经网络的初始权值和
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As signatures are widely accepted bio-metric for authentication and identification of a person because every person
has a distinct signature with its specific behavioral property, so it is very much necessary to prove the authenticity of signature
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多层神经网络，在训练过程中采用自适应学习率Adagrad方法。可以实现回归或分类问题。(The adaptive learning rate Adagrad method is adopted in the training process of the multilayer neural network. Regression or classification problems can be achieved.)
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