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bp神经网络概述
BP神经网络
方法
答:
在这些应用中,纵观应用于模式识别的神经网络,BP网络是最有效、最活跃的方法之一。
BP网络是多层前向网络的权值学习采用误差逆传播学习的一种算法
(Error Back Propagation,简称BP)。在具体应用该网络时分为网络训练及网络工作两个阶段。在网络训练阶段,根据给定的训练模式,按照“模式的顺传播”→“误差...
极端气温、降雨-洪水模型
(
BP神经网络
)的建立
答:
年最高气温和年最低气温相当于第一隐含层中的2个神经元,年最大1d降雨所在的3个分区相当于第二隐含层的3个神经元,年最高气温、年最低气温的影响值和各支流流量的奉献值相当于隐含层中人工神经元的阈值,从整体上来说,
BP神经网络
的结构已经灰箱化。
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
人工
神经网络
答:
BP神经网络模型是误差反向传播(BackPagation)网络模型的简称
。它由输入层、隐含层和输出层组成。网络的学习过程就是对网络各层节点间连接权逐步修改的过程,这一过程由两部分组成:正向传播和反向传播。正向传播是输入模式从输入层经隐含层处理传向输出层;反向传播是均方误差信息从输出层向输入层传播,将...
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...
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
...
深入理解
BP神经网络
答:
BP神经网络
是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的。具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经网络模型:BP神经网络的过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后到达输出层;第二阶段是误差的反向传播,从输出层到隐含层,...
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...
bp神经网络
答:
BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的
神经网络
模型之一。
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...
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...
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