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BP神经网络算法
一文彻底搞懂
BP算法
:
原理推导+数据演示+项目实战
(上篇)
答:
全文分为上下两篇,上篇主要介绍
BP算法
的原理(即公式的推导),介绍完原理之后,我们会将一些具体的数据带入一个简单的三层神经网络中,去完整的体验一遍BP算法的计算过程;下篇是一个项目实战,我们将带着读者一起亲手实现一个
BP神经网络
(不使用任何第三方的深度学习框架)来解决一个具体的问题。图 1...
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
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...
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神经网络
(误差反传网络)
答:
,ol)T;输入层到隐层之间的权值矩阵用V表示,V=(V1,…,Vj,…,Vl)T,其中列向量Vj表示隐层第j个
神经
元的权值向量;隐层到输出层之间的权值矩阵用W表示,W=(W1,…,Wk,…,Wl)T,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...
什么是
BP神经网络
?
答:
具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP(Back Propagation)算法又称为误差 反向传播算法,是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。
BP 神经网络算法
在理论上可以逼近任意函数,基本的结构由非线性变化单元组成,具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理...
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...
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...
BP神经网络算法
的关键词
答:
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,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权值和偏差。具体步骤如下:(1)初始化,随机给定各连接权[w],[v]及阀值θi...
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