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神经网络bp算法推导
BP神经网络
原理
答:
人工
神经网络
有很多模型,但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习
算法
(Error Back-Prooaeation),简称为
BP网络
。在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《Parallel Distributed Processing》一书中,完整地提出了误差逆传播学习算法,并被广泛接受。
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)、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。
BP神经网络算法
是在...
bp神经网络算法
介绍
答:
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,且更易理解。
BP神经网络
的原理
的BP
什么意思
答:
人工
神经网络
有很多模型,但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习
算法
(Error Back-Prooaeation),简称为
BP网络
。在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《Parallel Distributed Processing》一书中,完整地提出了误差逆传播学习算法,并被广泛接受。
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...
多层前馈
网络
模型及
BP算法
答:
多层前馈网中,以单隐层网的应用最为普遍,如图6.1所示。习惯上将其称为三层前馈网或三层感知器,所谓三层即输入层、隐层和输出层。图6.1 三层前馈
神经网络
结构 Fig.6.1
BP
neural network structure 三层前馈网中,输入向量为X=(x1,x2,…,xi,…,xn)T,如加入x0=-1,可为输出层神经元引入阈值...
bp神经网络
怎么求权值
答:
BP
神经网络
具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力,解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR,XOR)和一些其他问题。从结构上讲,
BP网络
具有输入层、隐藏层和输出层;从本质上讲,
BP算法
就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。
bp神经网络
学习
算法
最核心的三部分是
答:
[1]真正打破明斯基冰封魔咒的是,David Rumelhart等学者出版的《平行分布处理:认知的微观结构探索》一书。书中完整地提出了
BP算法
,系统地解决了多层网络中隐单元连接权的学习问题,并在数学上给出了完整的
推导
。这是
神经网络
发展史上的里程碑,BP算法迅速走红,掀起了神经网络的第二次高潮。
神经网络
中的前向和后向
算法
答:
昨天在和小老师一起看一篇文章的时候,就被问到RNN里面的后向传播算法具体是怎么推。当时心里觉得
BP算法
其实很熟悉啊,然后在
推导
的过程中就一脸懵逼了。于是又去网上翻了翻相关内容,自己走了一遍,准备做个笔记,算是个交代。准备一个
神经网络
模型,比如:其中,[i1,i2]代表输入层的两个结点,[h1...
BP神经网络
发展历史
答:
BP神经网络
发展历史概述人工神经网络的起源可以追溯到1943年,心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts合作提出神经元数学模型,奠定了人工神经网络的基础,他们被视为这一领域的先驱。1945年,冯·诺依曼领导的研究团队发明了存储程序式电子计算机,但他并未停留在计算机技术上,而是尝试了神经网络构想,...
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