神经网络bp,bp网络算法

BP神经网络的工作原理是什么 2023-12-19 15:46 992 墨鱼

BP神经网络的工作原理是什么

神经网络bp,bp网络算法

BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神BP神经网络的推导第一层是输入层，包含两个神经元i1,i2,和截距项b1; 第二层是隐含层，包含两个神经元h1,h2和截距项(偏置系数)b2,用于控制神经元被激活的容易程度

bp神经网络，BP网络(Back Propagation),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 已经知道在BP神经网络模型中，我们有三层结构，输入层、隐藏层、输出层，因此输入层到隐藏层的权值，设为v i h v_{ih}vih,隐藏层第h个神经元的阈值我们设为γ h \gamma_hγh。隐

7. 神经网络的学习算法7.1 学习方法7.2 学习规则8. BP神经网络8.1 基本思想8.2 算法流程8.3 举例1. 神经网络流行原因人工神经网络之所以如此流行，源于人工神经网络具有的特现在，我们可以用上面介绍的使用sigmoid函数的感知器来搭建一个多层神经网络，为简单起见，此处我们使用三层网络来分析。假设网络拓补如图2.1所示。图2.1 BP网络拓补结构[3] 网络的运

这就用到了我们的反向传播算法，实际上反向传播就是梯度下降法中(为什么需要用到梯度下降法，也就是为什么梯度的反方向一定是下降最快的方向，我会再写一篇文章解释，这里假设是对的，关BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差

后台-插件-广告管理-内容页尾部广告（手机）

标签： bp网络算法