BP 神经网络,神经网络是干什么的

对神经网络的简单理解 2023-09-27 10:18 124 墨鱼

对神经网络的简单理解

BP 神经网络,神经网络是干什么的

通常BP神经网络在训练之前会对数据归一化处理，即将数据映射到更小的区间内，比如[0,1]或[-1,1]。6. BP神经网络的C++实现BP神经网络的C++文件如下BP.h: [cpp]view plaincopy #ifndBP神经网络基本概念BP神经⽹络基本概念BP神经⽹络基本概念：　　BP神经⽹络，它模拟了⼈脑的神经⽹络的结构，⽽⼈⼤脑传递信息的基本单位是神经元，⼈脑中有⼤量的神经元，

本文简要介绍BP神经网络(BPNN, Back Propagation Neural Network)的思想。BP神经网络是最基础的神经网络，其输出结果采用前向传播，误差采用反向(Back Propagation)传播方式进行。BPbp神经网络参考文献一：　　1]唐睿旋，晏鄂川，唐薇. 基于粗糙集和BP神经网络的滑坡易发性评价[J]. 煤田地质与勘探，2017,45(06):129-138.　　2]郑贵洲，乐校冬，王红平，花卫华

￣□￣｜｜正向传播就是将一个样本\bm{x}_n输入到神经网络，从而获得输出值的过程。当训练好神经网络之后，走一遍正向传播过程就能够获得网络的输出值。在BP算法的训练过程中，当拿到样本之后，BP网络的标准学习算法网络结构输入层有n个神经元，隐含层有p个神经元，输出层有q个神经元变量定义第一步，网络初始化给各连接权值分别赋一个区间(-1,1)内的随机数，设定误差函数e,

3.2 具体理论推导以最简单的BP神经网络为例来推导原理，如图2 所示：假设网络结构输入层有n 个神经元，隐含层有p个神经元，输出层有q个神经元. 图2 BP网络结构图定义变量BP神经网络包含输入层、隐藏层和输出层，其中，隐藏层可有多个，其中，输入层和输出层的节点个数是固定的(分别是输入样本的变量个数和输出标签个数),但隐藏层的节点个数不固定。以具有

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