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bp神经网络是前向传播的吗
深入理解
BP神经网络
答:
BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的
,而误差是反向传播的。具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经网络模型:BP神经网络的过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后到达输出层;第二阶段是误差的反向传播,从输出层到隐含层,最...
BP神经网络
方法
答:
BP网络是多层前向网络的权值学习采用误差逆传播学习的一种算法(Error
Back Propagation,简称BP)。在具体应用该网络时分为网络训练及网络工作两个阶段。在网络训练阶段,根据给定的训练模式,按照“模式的顺传播”→“误差逆传播”→“记忆训练”→“学习收敛”4个过程进行网络权值的训练。在网络的工作阶...
bp神经网络是
有监督还是无监督
答:
BP神经网络是最基础的神经网络,其输出结果采用前向传播
,误差采用反向(Back Propagation)传播方式进行。BP神经网络是有监督学习,不妨想象这么一个应用场景:输入数据是很多银行用户的年龄、职业、收入等,输出数据是该用户借钱后是否还贷。作为银行风控部门的负责人,你希望建立一个神经网络模型,从银行多年...
bp神经网络
处理后可以提高相关系数吗
答:
可以。
BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的
,而误差是反向传播的,bp神经网络处理后可以提高相关系数。
bp神经网络
与ts模糊神经网络对比
答:
1、层次不同。
bp神经网络是
包含三个层次(输入层,中间层,输出层)的神经网络。而ts模糊神经网络是包含五个层次(输入层,模糊化层,模糊推理层,归一化层,解模糊输出层)的神经网络。2、特点不同。bp神经网络其主要的特点是:信号
是前向传播的
,而误差是反向传播的。ts模糊神经网络其特点是模糊逻辑...
BP网络是
什么?
答:
BP是back propagation的所写,是反向
传播的
意思。我以前比较糊涂,因为一直不理解为啥一会叫前馈网络,一会叫BP(反向传播)网络,不是矛盾吗?其实是这样的,前馈是从网络结构上来说的,
是前
一层
神经
元单向馈入后一层神经元,而后面的神经元没有反馈到之前的神经元;而
BP网络是
从网络的训练方法上来说...
BP
完成是什么意思?
答:
前向传播
是从输入层到输出层逐层计算,输出网络预测值的过程;反向传播则是从输出层到输入层逆向传播误差信号,以计算每个神经元的误差梯度,并根据梯度调整各层的权重和偏置。
BP
算法的优点是可以训练任意复杂的多层
神经网络
,适用于各种不同的学习任务,例如分类、回归、识别等应用领域。但是,BP算法也存在...
小波
神经网络
答:
BP 网络的实现过程主要分成两个阶段,第一阶段是信号的
前向传播
,从输入层经过隐含层到达输出层,第二阶段是误差的反向传播,从输出层经过隐含层到达输入层。误差传递完后,依次调节输入层和隐含层之间的权值和偏置,以及隐含层和输出层之间的权值和偏置。如图1所示:
BP神经网络的
神经元如图2所示:其中,...
bp神经网络
为什么可以拟合任意非线性函数
答:
BP神经网络可以拟合任意非线性函数,因为它采用了反向传播算法来训练网络,通过调整网络权重和偏置,可以逐渐逼近任意非线性函数。
BP神经网络是
一种多层前馈神经网络,其通过反向传播算法来训练网络。在训练过程中,BP神经网络将输入数据通过网络
前向传播
,得到输出结果,然后计算输出结果与真实值之间的误差。接...
bp神经网络
属于什么学习
答:
属于监督学习。在监督学习中,模型通过使用标记的数据进行训练,学习输入和输出的映射关系。
BP神经网络是
一种常见的前馈神经网络,通过反向
传播
算法进行训练。训练过程中,输入数据通过网络向前传播,计算每个神经元的输出。根据输出结果与真实标签的差异,通过反向传播算法调整网络的权重和偏置,以最小化预测误差...
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