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bp神经网络算法的原理
如题所述
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推荐答案 2006-08-29
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BP
人工
神经网络
方法
答:
常用的人工神经网络是BP网络,它由输入层、隐含层和输出层三部分组成。
BP算法是一种有监督的模式识别方法,包括学习和识别两部分
,其中学习过程又可分为正向传播和反向传播两部分。正向传播开始时,对所有的连接权值置随机数作为初值,选取模式集的任一模式作为输入,转向隐含层处理,并在输出层得到该模式...
深入浅出
BP神经网络算法的原理
答:
BP的思想就是:
利用输出后的误差来估计输出层前一层的误差,再用这层误差来估计更前一层误差,如此获取所有各层误差估计
。这里的误差估计可以理解为某种偏导数,我们就是根据这种偏导数来调整各层的连接权值,再用调整后的连接权值重新计算输出误差。直到输出的误差达到符合的要求或者迭代次数溢出设定值。...
BP神经算法是什么
?能给点既通俗易懂又比较详细的回答吗
答:
BP神经网络算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的,
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,解得待求权,不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题,且更易理解。1 传统的BP算法简述 BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,...
bp神经网络原理
答:
BP神经网络
被称为“深度学习之旅的开端”,是神经网络的入门
算法
。各种高大上的神经网络都是基于
BP网络
出发的,最基础
的原理
都是由BP网络而来,另外由于BP神经网络结构简单,算法经典, 是神经网络中应用最广泛的一种。开始发展——在人工神经网络的发展历史上,感知机网络曾对人工神经网络的发展发挥了...
BP神经网络
(误差反传网络)
答:
其中列向量Wk表示输出层第k个
神经
元的权值向量。图8.11 三层
BP网络
[8]
BP算法的
基本思想是:预先给定一一对应的输入输出样本集。学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时,输入样本从输入层传入,经过各隐层逐层处理后,传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)...
神经网络BP
模型
答:
在人工
神经网络
的实际应用中,80%~90%的人工神经网络模型采用
BP网络
或它的变化形式,它也是前向网络的核心部分,体现了人工神经网络最精华的部分。 二、BP模型原理 下面以三层BP网络为例,说明学习和应用
的原理
。 1.数据定义 P对学习模式(xp,dp),p=1,2,…,P; 输入模式矩阵X[N][P]=(x1,x2,…,xP); 目...
什么是
BP神经网络
?
答:
BP算法的
基本思想是:学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成;正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层依次逐层处理,传向输出层,若输出层输出与期望不符,则将误差作为调整信号逐层反向回传,对
神经
元之间的连接权矩阵做出处理,使误差减小。经反复学习,最终使误差减小到可接受的...
遗传
神经网络
识别
原理
答:
一种方式是利用遗传算法训练已知结构的网络,优化网络的连接权;另一种方式是利用遗传算法寻找网络的规模、结构和学习参数。目前这种方法在理论上还不完全成熟,寻优
机理
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神经网络
,目前用得最多的学习算法是
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bp
代表什么呀
答:
直到误差反向传播算法(
BP算法
)的提出,成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈
神经网络
权重调整问题。 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传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息,并传递给中间层各神经元;中间层是内部信息处理层...
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