Java神经网络算法是一种机器学习技术,它可以帮助计算机从数据中学习,并使用这些学习来做出。它是一种模拟人类大脑的复杂网络,由许多神经元组成。神经元之间有权重,它们会根据输入信号调节权重,从而改变输出信号。
Java神经网络算法是一种机器学习技术,它可以帮助计算机从数据中学习,并使用这些学习来做出。它是一种模拟人类大脑的复杂网络,由许多神经元组成。神经元之间有权重,它们会根据输入信号调节权重,从而改变输出信号。
是一个使用Java实现神经网络算法的示例代码:
import java.util.ArrayList;
public class NeuralNetwork {
// 定义神经网络的输入、隐藏和输出层
private ArrayList
// 构造函数
public NeuralNetwork(int inputSize, int hiddenSize, int outputSize) {
// 初始化神经网络的层
layers = new ArrayList
// 创建输入层
layers.add(new NeuronLayer(inputSize, 0));
// 创建隐藏层
layers.add(new NeuronLayer(hiddenSize, inputSize));
// 创建输出层
layers.add(new NeuronLayer(outputSize, hiddenSize));
}
// 训练神经网络
public void train(double[] inputs, double[] targets, double learningRate) {
// 获取输出
double[] outputs = feedForward(inputs);
// 计算输出层误差
for (int i = 0; i < layers.get(layers.size() - 1).size(); i++) {
Neuron n = layers.get(layers.size() - 1).get(i);
n.error = targets[i] - outputs[i];
}
// 计算隐藏层误差
for (int i = layers.size() - 2; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < layers.get(i).size(); j++) {
Neuron n = layers.get(i).get(j);
n.error = 0;
for (int k = 0; k < layers.get(i + 1).size(); k++) {
n.error += layers.get(i + 1).get(k).error * layers.get(i + 1).get(k).weights[j];
}
}
}
// 更新权重
for (int i = layers.size() - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < layers.get(i).size(); j++) {
Neuron n = layers.get(i).get(j);
for (int k = 0; k < n.weights.length; k++) {
n.weights[k] += learningRate * n.error * layers.get(i - 1).get(k).value;
}
}
}
}
// 前向传播
public double[]
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