BP算法

BP算法是由学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法,人们也常把将多层前馈网络直接称为BP

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,解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR,XOR)和一些其他问题。从结构上讲,BP网络具有输入层、隐藏层和输出层;从本质上讲,BP算法就是以网络误差平方为目标函数、

这是BP算法得以应用的基础。动机 反向传播算法被设计为减少公共子表达式的数量而不考虑存储的开销。反向传播避免了重复子表达式的指数爆炸。然而,其他算法可能通过对计算图进行简化来避免更多的子表达式,或者也可能通过重新计算而不是存储

BP算法 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,在信息处理、模式识别、智能控制及

1985年,Ackley、Hinton和Sejnowski将模拟退火算法应用到神经网络训练中,提出了Boltzmann机,该算法具有逃离极值的优点,但是训练时间需要很长。1986年,Rumelhart、Hinton和Williams提出了多层前馈神经网络的学习算法,即BP算法。它从证明的角度

一遍向前传播计算,从输人层开始,传递各层并经过处理后, 产生一个输出,夕乖得到一个该实际输出和所需输出之差的差 错矢最;一遍向反向传播计算,从输出层至输人层,利用差错 矢量对权值进行逐层修改.BP算法有很强的数学基础,戏剧

bp (网络模型) 编辑 讨论 上传视频 本词条缺少概述图,补充相关内容使词条更完整,还能快速升级,赶紧来编辑吧!bp是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是应用最广泛的神经网络模型之一。

BP算法中有考察输出解和理想解差异的过程,假设差距为w,则调整权值的目的就是为了使得w最小化。这就又包含了前文所说的“最小值”问题。一般的BP算法采用的是局部搜索,比如最速下降法,牛顿法等,当然如果想要得到全局最优解,可以

故而.有时也称无反馈多层前向网络为BP模型。在人工神经网络的实际应用中,80%一90%的神经网络模型是采用BP网络或它的变化形式。BP算法是用于前馈多层网络的学习算法。 [1] 基本特征 神经网络具有四个基本特征:

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