bp神经网络基本流程图
@贲孟1113：bp神经网络(医学术语) - 搜狗百科
吕贾19293008769…… 用B2铅笔画.
@贲孟1113：什么是BP神经网络?
吕贾19293008769…… BP算法的基本思想是:学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成;正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层依次逐层处理,传向输出层,若输出层输出与期望不符,则将误差作为调整信号逐层反向回传,对神经元之间的...
@贲孟1113：试画出BP神经网络结构输入层3节点,隐层5节点,输出层2节点 -
吕贾19293008769…… BP(Back Propagation)神经网络是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(input)、隐层(hidden layer)和输出层(output layer).用WORD可以画,插入形状.
@贲孟1113：BP神经网络算法的关键词 -
吕贾19293008769…… BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权...
@贲孟1113：如何用BP神经网络实现预测 -
吕贾19293008769…… 首先要知道你建立的这个模型的内部逻辑关系.. 1,确定隐层数,画出简要模型图. 2,确定采用什么样的神经网络来建立模型 3.通过测试数据来训练模型.. 4.根据测试训练得到的数据和实际数据进行比对,或者算出误差.从而修改隐层中的权值和阀值. 反复重复3-4..最后得到一个最优的模型. 大致是这样...楼主说的太概略...无法回答清楚请抱歉
@贲孟1113：三层前向BP神经网络,输入层3神经元,隐层4神经元,输出层2神经元,写出神经网络结构以及权值学习方式 -
吕贾19293008769…… 3-4-2 梯度下降法
@贲孟1113：用Matlab算BP神经网络的具体算法?
吕贾19293008769…… BP神经网络的传递函数一般采用sigmiod函数,学习算法一般采用最小梯度下降法;下面是具体的程序例子: 例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络. 训练样本定义如下: 输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] 解:本例的...
@贲孟1113：matlab程序 BP神经网络预测 程序如下: -
吕贾19293008769…… P=[...];输入T=[...];输出% 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,1],,'traingdm')% 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net_1.IW inputbias=net_1.b% 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net_1.LW layerbias=net_1.b 应该没问题吧.
@贲孟1113：求BP神经网络的MATLAB算法
吕贾19293008769…… 以常用的三层BP为例: net=newff(P,T,{m},{'tansig'},'trainlm');//用newff建立新的网络net,P为样本输入,T为目标输出,m为隐层的神经元数目,tansig为隐层到输出层的传输函数,如果是多隐层则要给出每层的输出函数,trainlm为训练函数 net....
吕贾19293008769…… 用B2铅笔画.
@贲孟1113：什么是BP神经网络?
吕贾19293008769…… BP算法的基本思想是:学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成;正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层依次逐层处理,传向输出层,若输出层输出与期望不符,则将误差作为调整信号逐层反向回传,对神经元之间的...
@贲孟1113：试画出BP神经网络结构输入层3节点,隐层5节点,输出层2节点 -
吕贾19293008769…… BP(Back Propagation)神经网络是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(input)、隐层(hidden layer)和输出层(output layer).用WORD可以画,插入形状.
@贲孟1113：BP神经网络算法的关键词 -
吕贾19293008769…… BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权...
@贲孟1113：如何用BP神经网络实现预测 -
吕贾19293008769…… 首先要知道你建立的这个模型的内部逻辑关系.. 1,确定隐层数,画出简要模型图. 2,确定采用什么样的神经网络来建立模型 3.通过测试数据来训练模型.. 4.根据测试训练得到的数据和实际数据进行比对,或者算出误差.从而修改隐层中的权值和阀值. 反复重复3-4..最后得到一个最优的模型. 大致是这样...楼主说的太概略...无法回答清楚请抱歉
@贲孟1113：三层前向BP神经网络,输入层3神经元,隐层4神经元,输出层2神经元,写出神经网络结构以及权值学习方式 -
吕贾19293008769…… 3-4-2 梯度下降法
@贲孟1113：用Matlab算BP神经网络的具体算法?
吕贾19293008769…… BP神经网络的传递函数一般采用sigmiod函数,学习算法一般采用最小梯度下降法;下面是具体的程序例子: 例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络. 训练样本定义如下: 输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] 解:本例的...
@贲孟1113：matlab程序 BP神经网络预测 程序如下: -
吕贾19293008769…… P=[...];输入T=[...];输出% 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P),[10,1],,'traingdm')% 当前输入层权值和阈值 inputWeights=net_1.IW inputbias=net_1.b% 当前网络层权值和阈值 layerWeights=net_1.LW layerbias=net_1.b 应该没问题吧.
@贲孟1113：求BP神经网络的MATLAB算法
吕贾19293008769…… 以常用的三层BP为例: net=newff(P,T,{m},{'tansig'},'trainlm');//用newff建立新的网络net,P为样本输入,T为目标输出,m为隐层的神经元数目,tansig为隐层到输出层的传输函数,如果是多隐层则要给出每层的输出函数,trainlm为训练函数 net....
