BP神经网络,全称为Back Propagation Neural Network,即误差反向传播神经网络,是一种多层前馈神经网络。这种网络模型在1986年由Rumelhart和McClelland等科学家提出,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。 一、基本原理 BP神经网络的基本原理是通过不断调整网络的权重和偏置,使得网络的实际输出值和期望输出值之间的误差最小化...
bp是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是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...
BP网络是一种前馈式神经元网络，这种网络是1985年提出.在这种网络中，有两种信号在流动:一是工作信号，它是施加输入信号后向前传播，直到在输出端产生实际输出的信号，是输入和权值的函数;二是误差信号，网络实际输出与理论输出间的差值即为误差，它由输出端开始，逐层向后传播.设在第n次迭代中输出端的第j个单元...
BP网络是一种多层前馈神经网络,它的名字源于在网络训练中,调整网络权值的训练算法是反向传播算法(即BP学习算法). BP网络是一种具有三层或者三层以上神经元的神经网络,包括输入层,隐含层和输出层,上下层之间实现全连接,而同一层的神经元之间无连接,输入层神经元和隐含层神经元之间的是网络的权值,即两个神经元之间的...
BP（back propagation）神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，由Rumelhart和McClelland...
一、BP神经网络可以用来做什么 如果已经采集了一些数据的X和y,但不知道X和y的具体关系,那就可以使用BP神经网络来构建这个关系。 用数据训练好BP神经网络后,就可以通过输入X来预测y。 如上图所示,用历史数据训练了BP神经网络后,输入【0.5,0.5】,BP神经网络就输出0.7636的预测值。
bp神经网络是模拟人体中神经元结构而设计出来的: 神经元大致可以分为树突、突触、细胞体和轴突。树突为神经元的输入通道,其功能是将其它神经元的动作电位传递至细胞体。其它神经元的动作电位借由位于树突分支上的多个突触传递至树突上。神经细胞可以视为有两种状态的机器,激活时为“是”,不激活时为“否”。神...
BP神经网络(Backpropagation Neural Network)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是两种不同类型的人工神经网络,它们在结构、原理、应用场景等方面都存在一定的差异。以下是对这两种神经网络的比较: 基本结构 BP神经网络是一种多层前馈神经网络,由输入层、隐藏层和输出层组成。每个神经元之间通过权重连接...
ann:人工神经网络(Artificial Neural Networks) bp:Back Propagation网络是1986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...