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bp神经网络入门
BP
人工
神经网络
方法
答:
取S4井周围9个点,即4~6线的23~25 点作为已知油气的训练样本;由于区内没有未见油的钻井,只好根据地质资料分析,选取14~16线的55~57点作为非油气的训练样本。
BP网络
学习迭代17174次,总误差为0.0001,学习效果相当满意。以学习后的网络进行识别,得出结果如图6-2-4所示。图6-2-4 塔北雅克拉...
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...
神经网络BP
模型
答:
BP网络
是一种具有3层或3层以上的阶层型
神经网络
。上、下层之间各神经元实现全连接,即下层的每一个神经元与上层的每一个神经元都实现权连接,而每一层各神经元之间无连接。网络按有教师示教的方式进行学习,当一对学习模式提供给网络后,神经元的激活值从输入层经各隐含层向输出层传播,在输出层的各神经元获得网络...
bp神经网络
原理
答:
BP神经网络
被称为“深度学习之旅的开端”,是神经网络的
入门
算法。各种高大上的神经网络都是基于
BP网络
出发的,最基础的原理都是由BP网络而来,另外由于BP神经网络结构简单,算法经典, 是神经网络中应用最广泛的一种。开始发展——在人工神经网络的发展历史上,感知机网络曾对人工神经网络的发展发挥了极...
小白如何
入门神经网络
算法?
答:
神经网络算法是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型,用于解决复杂的分类和回归问题。对于小白来说,
入门神经网络
算法需要以下几个步骤:1.学习基础知识:首先,你需要了解一些基础的数学知识,如线性代数、概率论和微积分。这些知识是理解神经网络算法的基础。2.学习编程语言:神经网络算法通常使用编程语言来...
BP神经网络
答:
上图显示了人工
神经网络
是一个分层模型,逻辑上可以分为三层:输入层 :输入层接收特征向量 x 输出层 :输出层产出最终的预测 h 隐含层 :隐含层介于输入层与输出层之间,之所以称之为隐含层,是因为当中产生的值并不像输入层使用的样本矩阵 X或者输出层用到的标签矩阵 y 那样直接可见。下面引入一些...
什么是
BP神经网络
?
答:
人工
神经网络
(Artificial Neural Networks,ANN)系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成;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
...
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...
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...
如何建立
bp神经网络
预测 模型
答:
建立
BP神经网络
预测 模型,可按下列步骤进行:1、提供原始数据 2、训练数据预测数据提取及归一化 3、
BP网络
训练 4、BP网络预测 5、结果分析 现用一个实际的例子,来预测2015年和2016年某地区的人口数。已知2009年——2014年某地区人口数分别为3583、4150、5062、4628、5270、5340万人 执行BP_main程序...
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