基于遗传算法的BP神经网络优化算法

简介

本资源文件提供了基于遗传算法的BP神经网络优化算法的实现。BP神经网络是一种多层前馈神经网络，其训练过程中使用的误差反向传播学习算法（BP学习算法）由Rumelhart等人在1986年提出。由于其结构简单、参数调整灵活、训练算法多样且操作性强，BP神经网络在众多领域得到了广泛应用。

内容描述

BP神经网络概述：

• BP网络是一类多层的前馈神经网络。
• 在网络训练过程中，调整网络权值的算法是误差的反向传播学习算法，即BP学习算法。
• BP算法由Rumelhart等人在1986年提出。
• 由于其结构简单、可调整的参数多、训练算法多且可操作性好，BP神经网络获得了非常广泛的应用。

使用方法

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/your-repo-url.git
   

2. 安装依赖：

   cd your-repo-directory
   pip install -r requirements.txt
   

3. 运行示例：

   python main.py
   

贡献

欢迎任何形式的贡献，包括但不限于代码优化、文档改进、新功能添加等。请遵循以下步骤：

1. Fork 仓库
2. 创建新的分支 (git checkout -b feature/YourFeature)
3. 提交更改 (git commit -am 'Add some feature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/YourFeature)
5. 创建新的 Pull Request

许可证

本项目采用 MIT 许可证。

联系

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