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...
ann和bp是什么意思 相关知识点: 试题来源: 解析 人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等.目前,已有近40种神经网络模型,其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等. ann:人工神经网络(Artificial Neural Networks) bp:Back Propagation网络是1986年由...
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神经网络,bp的全称是Back Propagation,中文译为反向传播。首先来一张该神经网络的图: 这是一张只有一层hidden layer的神经网络,它的大致做法可以用这样的式子表示: 其实X是输入层,Y是输出层,Z是隐藏层,alpha和beta都是待估计的参数,第一行那个字母函数一般选择sigmoid函数,而gk(T)这个函数一般是sotfmax函数如...
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...
1. 输入层：作为网络与外部交互的接口，输入层仅存储输入矢量，不对其实施加工处理。输入层神经元的数量依据问题和数据表示方式确定，例如图像输入，神经元数量可以是像素数或处理后的特征数。2. 隐含层：Robert Hecht-Nielsen证明了任何闭区间内的连续函数都可以用一个隐层的BP网络逼近，三层网络可以实现...