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，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...
一、什么是 BP 神经网络 BP 神经网络是一种基于使用BP 算法进行误差反向传播的多层前馈神经网络。 二、BP 神经网络的由来 20世纪80年代在人工神经网络的发展历史上,感知机(Multilayer Perceptron,MLP)网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用,也被认为是一种真正能够使用的人工神经网络模型,它的出现曾掀起了人们...
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权值...
《改进的BP神经网络在地下水质评价中的应用》是杜刚撰写的一篇论文。论文摘要 人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是一种利用计算机模拟人脑神经组织的运算模型。它具有很强的自适应性、自组织性和容错性能,已被广泛地应用于信息处理、自动控制和模式识别等方面。神经网络包含很多并行处理信息的单元,即神经元...
阿里云为您提供bp神经网络bp什么意思相关的3689条产品文档内容及常见问题解答内容,还有等云计算产品文档及常见问题解答。如果您想了解更多云计算产品,就来阿里云帮助文档查看吧,阿里云帮助文档地址https://help.aliyun.com/。