java神经网络
㈠ 请问高手，神经网络模型与学习算法用什么语言编程比较好java 、c语言还是C++等。谢谢！
神经网络模型？不会是你的课题吧，大型算法应用（有界面），当然用C++（效率高）来写，JAVA次之（略简单）。
学习算法的精髓就用C，C++和JAVA作为高级语言打包了很多基础型的算法。
一、python虚拟机没有java强，java虚拟机是java的核心，python的核心是可以很方便地使用c语言函数或c++库。
二、python是全动态性的，可以在运行时自己修改自己的代码，java只能通过变通方法实现。python的变量是动态的，而java的变量是静态的，需要事先声明，所以java ide的代码提示功能优于python ide。
三，python的产生几十年了，几十年前面向过程是主流，所以用python有好多程序用的是面向过程设计方法，很多概念从c语言过来的，class在python中是后加入的，而java是为了实现没有指针的c++（当年com组件用的引用记数，java用的虚拟机），主要采用面向对象的设计方法，很多概念是oop的概念。面向过程，相对简洁直观，但容易设计出面条程序，面向对象，相对抽象优雅，但容易过度抽象。
四，在实际使用的python入门简单，但要学会用python干活，需要再学习python各种库，pyhton的强大在于库，为什么python的库强大，原因是python的库可以用python，c语言,c++等设计，再提供给python使用，所以无论gpu运行，神经网络，智能算法，数据分析，图像处理，科学计算，各式各样的库在等着你用。而java没有python那么多的开源库，很多库是商业公司内部使用，或发布出来只是一个jar包，看不到原始代码。python虚拟机因为编译性没有java的支持的好（或者说故意这么设计的），一般直接使用源码（linux），或源码简单打个包（如pyexe）。
五、python有很多虚拟机实现，如cython,Pyston,pypy,jython, IronPython等等，适合用于业务语言，或插件语言，或面向领域语言，而java因为虚拟机巨大，很少用于插件语言，发布也不方便。
六、java主要用于商业逻辑强的领域，如商城系统，erp，oa,金融，保险等传统数据库事务领域，通过类似ssh框架事务代码，对商业数据库，如oralce,db2,sql server等支持较好，软件工程理念较强，适合软件工程式的多人开发模式。python主要用于web数据分析，科学计算，金融分析，信号分析，图像算法，数学计算，统计分析，算法建模，服务器运维，自动化操作，快速开发理念强，适合快速开发团队或个人敏捷模式。
七、java的商业化公司支持多，如sap,oracle,ibm等，有商业化的容器，中间件，企业框架ejb。python的开源组织支持多，如qt,linux,google,很多开源程序都支持python， 如pyqt,redis,spark等。
八、python用途最多的是脚本，java用途最多的是web，pyhotn是胶水，可以把各类不相关的东西粘在一起用，java是基佬，可以通过软件工程组成几百个人的团队和你pk，商业化气息重。不过我认为还是python强大，因为可以方便调用c或c++的库，但软件工程和商业化运作没有java好，适合快捷开发。
㈢ 急求BP神经网络算法，用java实现！！！
见附件，一个基本的用java编写的BP网络代码。
BP（Back Propagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。
㈣ BP神经网络的训练集需要大样本吗一般样本个数为多少
BP神经网络的训练集需要大样本吗？一般样本个数为多少？
BP神经网络样本数有什么影响
学习神经网络这段时间，有一个疑问，BP神经网络中训练的次数指的网络的迭代次数，如果有a个样本,每个样本训练次数n，则网络一共迭代an次，在n>>a 情况下 ， 网络在不停的调整权值，减小误差，跟样本数似乎关系不大。而且，a大了的话训练时间必然会变长。
换一种说法，将你的数据集看成一个固定值， 那么样本集与测试集 也可以按照某种规格确定下来如7：3 所以如何看待 样本集的多少与训练结果呢？ 或者说怎么使你的网络更加稳定，更加符合你的所需 。
我尝试从之前的一个例子中看下区别
如何用70行Java代码实现深度神经网络算法
作者其实是实现了一个BP神经网络 ，不多说，看最后的例子
一个运用神经网络的例子
最后我们找个简单例子来看看神经网络神奇的效果。为了方便观察数据分布，我们选用一个二维坐标的数据，下面共有4个数据，方块代表数据的类型为1，三角代表数据的类型为0，可以看到属于方块类型的数据有（1，2）和（2，1），属于三角类型的数据有（1，1），（2，2），现在问题是需要在平面上将4个数据分成1和0两类，并以此来预测新的数据的类型。
图片描述
我们可以运用逻辑回归算法来解决上面的分类问题，但是逻辑回归得到一个线性的直线做为分界线，可以看到上面的红线无论怎么摆放，总是有一个样本被错误地划分到不同类型中，所以对于上面的数据，仅仅一条直线不能很正确地划分他们的分类，如果我们运用神经网络算法，可以得到下图的分类效果，相当于多条直线求并集来划分空间，这样准确性更高。
图片描述
简单粗暴，用作者的代码运行后 训练5000次 。根据训练结果来预测一条新数据的分类（3,1）
预测值 （3,1）的结果跟（1,2）（2,1）属于一类 属于正方形
这时如果我们去掉 2个样本，则样本输入变成如下
//设置样本数据，对应上面的4个二维坐标数据
double[][] data = new double[][]{{1,2},{2,2}};
//设置目标数据，对应4个坐标数据的分类
double[][] target = new double[][]{{1,0},{0,1}};
1
2
3
4
1
2
3
4
则（3,1）结果变成了三角形，
如果你选前两个点 你会发现直接一条中间线就可以区分 这时候的你的结果跟之前4个点时有区别 so 你得增加样本 直到这些样本按照你所想要的方式分类 ，所以样本的多少 重要性体现在，样本得能反映所有的特征值（也就是输入值） ，样本多少或者特征（本例子指点的位置特征）决定的你的网络的训练结果，！！！这是 我们反推出来的结果 。这里距离深度学习好像近了一步。
另外，这个70行代码的神经网络没有保存你训练的网络 ，所以你每次运行都是重新训练的网络。其实，在你训练过后 权值已经确定了下来，我们确定网络也就是根据权值，so只要把训练后的权值保存下来，将需要分类的数据按照这种权值带入网络，即可得到输出值，也就是一旦网络确定， 权值也就确定，一个输入对应一个固定的输出，不会再次改变！个人见解。
最后附上作者的源码，作者的文章见开头链接
下面的实现程序BpDeep.java可以直接拿去使用，
import java.util.Random;
public class BpDeep{
public double[][] layer;//神经网络各层节点
public double[][] layerErr;//神经网络各节点误差
public double[][][] layer_weight;//各层节点权重
public double[][][] layer_weight_delta;//各层节点权重动量
public double mobp;//动量系数
public double rate;//学习系数
public BpDeep(int[] layernum, double rate, double mobp){
this.mobp = mobp;
this.rate = rate;
layer = new double[layernum.length][];
layerErr = new double[layernum.length][];
layer_weight = new double[layernum.length][][];
layer_weight_delta = new double[layernum.length][][];
Random random = new Random();
for(int l=0;l<layernum.length;l++){
layer[l]=new double[layernum[l]];
layerErr[l]=new double[layernum[l]];
if(l+1<layernum.length){
layer_weight[l]=new double[layernum[l]+1][layernum[l+1]];
layer_weight_delta[l]=new double[layernum[l]+1][layernum[l+1]];
for(int j=0;j<layernum[l]+1;j++)
for(int i=0;i<layernum[l+1];i++)
layer_weight[l][j][i]=random.nextDouble();//随机初始化权重
}
}
}
//逐层向前计算输出
public double[] computeOut(double[] in){
for(int l=1;l<layer.length;l++){
for(int j=0;j<layer[l].length;j++){
double z=layer_weight[l-1][layer[l-1].length][j];
for(int i=0;i<layer[l-1].length;i++){
layer[l-1][i]=l==1?in[i]:layer[l-1][i];
z+=layer_weight[l-1][i][j]*layer[l-1][i];
}
layer[l][j]=1/(1+Math.exp(-z));
}
}
return layer[layer.length-1];
}
//逐层反向计算误差并修改权重
public void updateWeight(double[] tar){
int l=layer.length-1;
for(int j=0;j<layerErr[l].length;j++)
layerErr[l][j]=layer[l][j]*(1-layer[l][j])*(tar[j]-layer[l][j]);
while(l-->0){
for(int j=0;j<layerErr[l].length;j++){
double z = 0.0;
for(int i=0;i<layerErr[l+1].length;i++){
z=z+l>0?layerErr[l+1][i]*layer_weight[l][j][i]:0;
layer_weight_delta[l][j][i]= mobp*layer_weight_delta[l][j][i]+rate*layerErr[l+1][i]*layer[l][j];//隐含层动量调整
layer_weight[l][j][i]+=layer_weight_delta[l][j][i];//隐含层权重调整
if(j==layerErr[l].length-1){
layer_weight_delta[l][j+1][i]= mobp*layer_weight_delta[l][j+1][i]+rate*layerErr[l+1][i];//截距动量调整
layer_weight[l][j+1][i]+=layer_weight_delta[l][j+1][i];//截距权重调整
}
}
layerErr[l][j]=z*layer[l][j]*(1-layer[l][j]);//记录误差
}
}
}
public void train(double[] in, double[] tar){
double[] out = computeOut(in);
updateWeight(tar);
}
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
下面是这个测试程序BpDeepTest.java的源码：
import java.util.Arrays;
public class BpDeepTest{
public static void main(String[] args){
//初始化神经网络的基本配置
//第一个参数是一个整型数组，表示神经网络的层数和每层节点数，比如{3,10,10,10,10,2}表示输入层是3个节点，输出层是2个节点，中间有4层隐含层，每层10个节点
//第二个参数是学习步长，第三个参数是动量系数
BpDeep bp = new BpDeep(new int[]{2,10,2}, 0.15, 0.8);
//设置样本数据，对应上面的4个二维坐标数据
double[][] data = new double[][]{{1,2},{2,2},{1,1},{2,1}};
//设置目标数据，对应4个坐标数据的分类
double[][] target = new double[][]{{1,0},{0,1},{0,1},{1,0}};
//迭代训练5000次
for(int n=0;n<5000;n++)
for(int i=0;i<data.length;i++)
bp.train(data[i], target[i]);
//根据训练结果来检验样本数据
for(int j=0;j<data.length;j++){
double[] result = bp.computeOut(data[j]);
System.out.println(Arrays.toString(data[j])+":"+Arrays.toString(result));
}
//根据训练结果来预测一条新数据的分类
double[] x = new double[]{3,1};
double[] result = bp.computeOut(x);
System.out.println(Arrays.toString(x)+":"+Arrays.toString(result));
}
}