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BP神经网络算法
什么是
BP神经网络
?
答:
具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP(Back
Propagation)算法又称为误差 反向传播算法
,是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。
BP 神经网络算法在理论上可以逼近任意函数
,基本的结构由非线性变化单元组成,具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单...
BP神经网络
方法
答:
3. BP网络是一种采用误差逆传播算法的多层前向网络
。在实际应用中,网络的训练和工作分为两个阶段。训练阶段通过模式的正向传播、误差逆传播、记忆训练和学习收敛等步骤调整网络权值。工作阶段则利用训练好的权值和输入向量,通过正向传播求得输出向量。4. 如图4-4所示,BP网络包含输入层、隐含层和输出层...
BP神经算法
是什么?能给点既通俗易懂又比较详细的回答吗
答:
BP神经网络算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的,
是通过任意选定一组权值,将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组
,解得待求权,不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题,且更易理解。1 传统的BP算法简述
BP算法是一种有监督式的学习算法
,其主要思想是:输入学习样本,...
一文彻底搞懂
BP算法
:
原理推导+数据演示+项目实战
(上篇)
答:
全文分为上下两篇,上篇主要介绍
BP算法
的原理(即公式的推导),介绍完原理之后,我们会将一些具体的数据带入一个简单的三层神经网络中,去完整的体验一遍BP算法的计算过程;下篇是一个项目实战,我们将带着读者一起亲手实现一个
BP神经网络
(不使用任何第三方的深度学习框架)来解决一个具体的问题。图 1...
神经网络BP
模型
答:
BP网络(Back-Propagation
Network)是一种广泛应用的人工神经网络模型,以其误差逆传播学习算法而得名
。该网络模型由输入层、隐含层和输出层组成,通过模拟人脑神经元的工作方式来实现对复杂函数的逼近和数据处理。一、BP网络概述 误差逆传播算法由Rumelhart、McCelland等科学家在1986年提出,是BP网络学习的...
BP
人工
神经网络
方法
答:
常用的人工
神经网络
是
BP网络
,它由输入层、隐含层和输出层三部分组成。
BP算法
是一种有监督的模式识别方法,包括学习和识别两部分,其中学习过程又可分为正向传播和反向传播两部分。正向传播开始时,对所有的连接权值置随机数作为初值,选取模式集的任一模式作为输入,转向隐含层处理,并在输出层得到该模式...
BP神经网络
方法
答:
BP算法
是一种比较成熟的有指导的训练方法,是一个单向传播的多层前馈网络。它包含输入层、隐含层、输出层,如图4-4所示。图4-4 地下水质量评价的
BP神经网络
模型 图4-4给出了4层地下水水质评价的BP神经网络模型。同层节点之间不连接。输入信号从输入层节点,依次传过各隐含层节点,然后传到输出层节点...
深度学习感知机算法和
bp算法
的联系和区别
答:
而
bp算法
,即反向传播算法,是一种训练
神经网络
的常用方法,它的核心思想是通过计算神经网络前向传播和反向传播的误差,来更新各个连接权重,从而最小化网络在训练数据上的误差。bp算法通过梯度下降的方式进行参数的更新,可以训练出任意复杂度的神经网络。感知机算法和bp算法的联系在于,它们都是神经网络中...
bp神经网络
学习
算法
最核心的三部分是
答:
bp神经网络
学习
算法
最核心的三部分是如下:对于初学者来说,了解了一个算法的重要意义,往往会引起他对算法本身的重视。BP(Back Propagation,后向传播)算法,具有非凡的历史意义和重大的现实意义。1969年,作为人工神经网络创始人的明斯基(Marrin M insky)和佩珀特(Seymour Papert)合作出版了《感知器》一...
深入浅出
BP神经网络算法
的原理
答:
我们现在开始有监督的
BP神经网络
学习
算法
:1、正向传播得到输出层误差e =>输入层输入样本=>各隐藏层=>输出层 2、判断是否反向传播 =>若输出层误差与期望不符=>反向传播 3、误差反向传播 =>误差在各层显示=>修正各层单元的权值,直到误差减少到可接受程度。算法阐述起来比较简单,接下来通过数学公式来...
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