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bp神经网络算法详解
一文彻底搞懂
BP算法
:
原理推导+数据演示+项目实战
(上篇)
答:
图 1 所示是一个简单的三层(两个隐藏层,一个输出层)
神经网络
结构,假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题,我们给这个网络一个输入样本 ,通过前向运算得到输出 。输出值 的值域为 ,例如 的值越接近0,代表该样本是"0"类的可能性越大,反之是"1"类的可能性大。为了便于理解后续的...
BP
人工
神经网络
方法
答:
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对应的输出值。每一层神经元状态只影响下一层神经元状态。此时,输出值...
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,
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
(误差反传网络)
答:
神经元按一定方式连接起来就构成了一个能处理复杂信息的神经网络
。采用BP算法的多层前馈网络是目前应用最广泛的神经网络,称之为BP神经网络。它的最大功能就是能映射复杂的非线性函数关系。对于已知的模型空间和数据空间,我们知道某个模型和他对应的数据,但是无法写出它们之间的函数关系式,但是如果有大量...
BP神经网络
方法
答:
BP算法是一种比较成熟的有指导的训练方法,是一个单向传播的多层前馈网络
。它包含输入层、隐含层、输出层,如图4-4所示。图4-4 地下水质量评价的BP神经网络模型 图4-4给出了4层地下水水质评价的BP神经网络模型。同层节点之间不连接。输入信号从输入层节点,依次传过各隐含层节点,然后传到输出层节点...
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...
bp
代表什么呀
答:
BP神经网络
BP (Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习
算法
,全称基于误差反向传播算法的人工神经网络。 如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络,一般称为三层前馈网或三层感知器,即:输入层、中间层(也称隐层)和输出层。它的特点是:各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接,同层内神经元之间无连接,各层神经元...
神经网络BP
模型
答:
一、
BP
模型概述 误差逆传播(Error Back-Propagation)
神经网络
模型简称为BP(Back-Propagation)网络模型。 Pall Werbas博士于1974年在他的博士论文中提出了误差逆传播学习
算法
。完整提出并被广泛接受误差逆传播学习算法的是以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组。他们在1986年出版“Parallel Distributed Processing,Explorati...
神经网络
——
BP算法
答:
BP算法
是迄今最成功的神经网络学习算法,现实任务中使用神经网络时,大多是在使用BP算法进行训练[2],包括最近炙手可热的深度学习概念下的卷积神经网络(CNNs)。
BP神经网络
是这样一种神经网络模型,它是由一个输入层、一个输出层和一个或多个隐层构成,它的激活函数采用sigmoid函数,采用BP算法训练的多层...
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...
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