当前位置 > bp神经网络bp神经网络的基本原理

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  bp神经网络的缺点

  1)局部极小化问题:从数学角度看,传统的BP神经网络为一种局部搜索的优化方法,它要解决的是一个复杂非线性化问题,网络的权值是通过沿局部改善的方向逐渐进行调整的,这样会使算法陷入局部极值,权值收敛到局部极小点,从而导致网络训练失败。加上BP神经网络对初始网络权重非常...

  2024-08-18 网络 更多内容 699 ℃ 406
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  BP神经网络的研究方向

  神经网络的研究内容相当广泛,反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面: (1)生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。 (2)建立理论模型。根据生物原...

  2024-08-18 网络 更多内容 717 ℃ 168
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  bp神经网络

  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,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(i...

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  BP神经网络原理

  网络的实际输出逐渐向各自所对应的期望输出逼近,网络对输入模式的响应的正确率也不断上升。通过此学习过程,确定下各层间的连接权值后。典型三层BP神经网络学习及程序运行过程如下(标志渊,2006):(1)首先,对各符号的形式及意义进行说明:网络输入向量Pk=(a1,a2,...,an);网络目标...

  2024-08-18 网络 更多内容 675 ℃ 884
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  BP神经网络方法

  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44所示。图44 地下水质量评价的BP神经网络模型图44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...

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  BP神经网络

  我不是大神。但可以给给意见。 1,遗传算法不能改变BP神经网络准确率低的本质问题的。只能在一定程度上优化BP神经网络。 2,你的数据是怎么增加的?由原来的80组数据基础上随意组合的?还有你的输出结果是3个等级。期望输出是什么类型?预测输出是什么类型?你判断正确率的...

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  bp神经网络用啥算法?

  自己找个例子算一下,推导一下,这个回答起来比较复杂神经网络对模型的表达能力依赖于优化算法,优化是一个不断计算梯度并调整可学习参数... 调整网络的可学习参数。BP算法隐层的引入使网络具有很大的潜力。但正像Minskey和Papert当时所指出的.虽然对所有那些能用简单(无隐层)...

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  BP神经网络的发展历史

  人工神经网络早期的研究工作应追溯至上世纪40年代。下面以时间顺序,以著名的人物或某一方面突出的研究成果为线索,简要介绍人工神经网络的发展历史。 1943年,心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts在分析、总结神经元基本特性的基础上首先提出神经元的数学模型。此...

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  BP神经网络算法的介绍

  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,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(i...

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  bp神经网络怎么求权值

  =B0输入层和隐层间的阈值.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,是目前应用最广泛的神经网络。BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力,解决了...

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