首先说下多层前馈神经网络,BP算法,BP神经网络之间的关系。多层前馈[multilayer feed-forward]神经网络由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成,后向传播(BP)算法在多层前馈神经网络上面进行学习,采用BP算法的(多层)前馈神经网络被称为BP神经网络。给出一个多层前馈神经网络的拓扑结构,如下所示: 神经网络的...
容易陷入局部最优点：BP神经网络的优化过程是基于梯度的迭代优化算法，它可能会陷入局部最优点而无法达到...
BP神经网络也称为误差反向传播神经网络,是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的神经网络模型之一。 BP算法的基本思想是通过将输入样本输入网络中,然后将网络的输出与目标输出进行比较,计算误差,并将误差进行反向传播,以更新网络的权重。...
前馈神经网络通过误差后向传播 (BP 算法)进行参数学习,这是一种()机器学习手段 A. 监督学习 B. 无监督学习 C. 半监督学习 D. 无监督学习和监督学习的结合
BP算法本身就是一个优秀的局部搜索算法,加上BPNN对初始网络权重非常敏感,以不同的权重初始化网络,BP算法会收敛于不同的局部极小。这是很多初学者每次训练得到不同结果的根本原因。 1.2 往往停滞于误差梯度曲面的平坦区,收敛缓慢甚至不能收敛 在误差梯度曲面的平坦区,误差梯度信息极小,每次对权重的改变量也极小,使...
一、BP神经网络算法原理是什么? 人类大脑是有多个相互链接的神经元组成,通过视觉、触觉、嗅觉等输入信号,经过人类大脑神经元的多次处理,我们人类可以做出某种判定(或反应),受人类大脑神经元的启发,我们提出了神经网络算法模型。 如下图所示: 输入层x(x1~xn)相当于我们的感知信号(视觉、嗅觉、触觉等)。
BP 神经网络是 1986 年由 Rumelhart D. E. 和 Mcclelland J. L. 提出的多层前馈网的正向传播算法。A.正确B.错误
在前馈神经网络中,误差后向传播(BP算法)将误差从输出端向输入端进行传输的过程中,算法会调整前馈神经网络的什么参数( )? 输入数据大小;神经元和神经元之间连接有无相邻层神经元和神经元之间的连接权重同一层神经元之间的连接权重相关知识点: 试题来源: 解析 相邻层神经元和神经元之间的连接权重 ...
一般情况,神经网络主要由网络结构,激活函数,最优权重的参数学习算法多层前馈神经网络(BP算法)是目前应用较为广泛的一种参数学习算法。BP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...。 在前馈神经网络中,反向传播从求解损失函数偏导过程中,步步向前求解每一层的参数梯度;在卷积神经网络中,反向传播可以...
BP神经网络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。