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...
反向传播网络(back propagation network，简称BP网络）一种神经元网络。基于神经元网络进行机器学习(机器获取新知识和新技能，并识别现有知识)的一种方法。网络原理 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...
BP (Back Propagation)神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向...
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连接强度.隐含层或输出层任一神经元将前一层所有神经元传来的信息进行整合,通常还会在整合的信息中添加一个阈值....
1、BP神经网络的原理的BP什么意思 人工神经网络有很多模型,但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法(Error Back-Prooaeation),简称为BP网络。 在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《Parallel Distributed Processing》一书中,完整地提出了误差逆传播学习...
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最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的...
《BP神经网络在线学习算法的确定型收敛性》是依托大连理工大学,由吴微担任醒目负责人的面上项目。项目摘要 本项目考虑人工神经网络权值学习中广泛使用的在线梯度法的收敛性,这是神经网络研究对计算数学提出的一个新课题．在上一个自然科学基金项目中，我们研究了不带隐层的前馈网络，给出了一系列确定型收敛性结果。本...
1 神经网络是模仿大脑的神经元,当外界刺激达到一定的阀值时,神经元才会受刺激,影 响下一个神经元。 ★ 简单说来是这样的:超过阈值,就会引起某一变化,不超过阈值,无论是多少,都不产 生影响。 层应该就是输入层吧,这层的神经元负责接收数据,不处理数据,所以没有阈值。 OUTPUT 层是输出层,有阈值。根据网络的...