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简述bp神经网络及其算法流程
bp神经网络算法
介绍 bp神经网络算法简介
答:
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。2、
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,是通过任意选定一组权值,将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组,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...
什么是BP神经网络
?
答:
具体步骤如下:1、从训练集中取出某一样本,把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后
,得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。4、将误差逐层反向回传至之前各层,并按一定原则将误差信号加载到连接权值上,使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。5...
BP神经网络
方法
答:
在BP网络学习的过程中,先调整输出层与隐含层之间的连接权值,然后调整中间隐含层间的连接权值
,最后调整隐含层与输入层之间的连接权值。实现BP网络训练学习程序流程,如图4-5所示(倪深海等,2000)。图4-5 BP神经网络模型程序框图 若将水质评价中的评价标准作为样本输入,评价级别作为网络输出,BP网络通...
bp神经网络算法
介绍
答:
BP神经网络算法,全称为反向传播神经网络算法,是一种在多层前馈神经网络中应用的学习算法
。其核心是通过反向传播的方式,调整神经网络的参数,使得网络能够学习到输入与输出之间的映射关系。这种算法广泛应用于模式识别、图像处理、语音识别等领域。其主要分为两个阶段:前向传播和反向传播。在前向传播阶段,...
...的学习
过程
中有两个过程是什么?(2)写出
BP神经网络
的数学模型,并以20...
答:
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...
深入理解
BP神经网络
答:
BP神经网络
的
过程
主要分为两个阶段,第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后到达输出层;第二阶段是误差的反向传播,从输出层到隐含层,最后到输入层,依次调节隐含层到输出层的权重和偏置,输入层到隐含层的权重和偏置。神经网络的基本组成单元是神经元。神经元的通用模型如图所示,其中常用...
bp神经网络算法
介绍
答:
其结构包括输入层、隐层和输出层,构成了一种灵活且强大的模型。相较于传统
的BP神经网络算法
,BP神经网络算法有所创新。它在原有的基础上,通过设计新的策略,如直接设定一组权值,将目标输出作为线性方程组的解,以求得未知权重。这种方法有效地避免了传统方法易陷入局部极小值以及收敛速度慢的问题,...
MATLAB中
BP神经网络
的训练
算法
具体是怎么样的
答:
BP算法
的基本思想是,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)不符,则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传,并将误差分摊...
BP神经网络
的原理的BP什么意思
答:
通过此学习
过程
,确定下各层间的连接权值后。典型三层
BP神经网络
学习及程序运行过程如下(标志渊,2006):(1)首先,对各符号的形式
及
意义进行说明:网络输入向量Pk=(a1,a2,...,an);网络目标向量Tk=(y1,y2,...,yn);中间层单元输入向量Sk=(s1,s2,...,sp),输出向量Bk=(b1,...
深入浅出
BP神经网络算法
的原理
答:
我们现在开始有监督
的BP神经网络
学习
算法
:1、正向传播得到输出层误差e =>输入层输入样本=>各隐藏层=>输出层 2、判断是否反向传播 =>若输出层误差与期望不符=>反向传播 3、误差反向传播 =>误差在各层显示=>修正各层单元的权值,直到误差减少到可接受程度。算法阐述起来比较简单,接下来通过数学公式来...
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