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多层感知器和bp神经网络解决异或问题有什么不同
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推荐答案 推荐于2016-06-06
BP神经网络,指的是用了“BP算法”进行训练的“多层感知器模型”。 多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)是一种前馈人工神经网络模型,其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上,可以解决任何线性不可分问题。 不要把算法和网络搞混了。
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相似回答
bp神经网络
原理
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
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。
哪种模型不能
解决异或问题
答:
多层感知器
模型不能
解决异或问题
。多元线性回归模型表示一种地理现象与另外多种地理现象的依存关系,这时另外多种地理现象共同对一种地理现象产生影响,作为影响其分布与发展的重要因素。设变量Y与变量X1,X2,…,Xm存在着线性回归关系,它的n个样本观测值为Yj,Xj1,Xj2,…Xjm(j=1,2,n)。
神经网络
——
BP
算法
答:
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
前馈神经网络。BP算法全称叫作误差反向传播(error Back Propagation,或者也叫作误差逆传播)算法。其算法基本思想为:在2.1所述的前馈网络中,输入信号经输入层...
多层感知器
训练样本过多,预测不准,训练样本小则训练精度好!
答:
多层感知器
是一种单向传播的多层前馈网络模型,由于具有高度的非线性映射能 力,是目前
神经网络
研究与应用中最基本的网络模型之一,广泛应用于模式识别、图 像处理、函数逼近、优化计算、最优预测和自适应控制等领域。而多层感知器采用的 是BP算法。BP算法的收敛速度慢是个固有的缺点,因为它是建立在基于...
...不能实现逻辑
异或
运算。两层
感知机
为何
解决不
了异或问?
答:
然而,当我们使用两层感知器(也被称为
多层感知器
,MLP)时,可以解决线性不可分问题。通过引入隐藏层,多层感知器能够学习更复杂的非线性函数和决策边界。在逻辑
异或问题
中,一个具有两个输入
神经
元、两个隐藏神经元和一个输出神经元的两层感知器可以学习到正确的决策边界,从而实现逻辑异或运算。
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神经网络是怎么解决异或问题
单层感知器不能解决异或问题
神经网络解决异或问题
三层bp神经网络与或非异或
双层感知器解决异或
两层神经网络实现异或
神经网络异或
实现人工神经网络的异或运算
两层感知器实现异或
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