bp神经网络ppt
@尚使4519：BP神经网络算法的介绍 -
郁昨13047522495…… BP(Back Propagation)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(hide layer)和输出层(output layer).
@尚使4519：BP神经网络的介绍 -
郁昨13047522495…… 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).
@尚使4519：什么是神经网络的BP算法 -
郁昨13047522495…… 简介:BP(Back Propagation)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...
@尚使4519：什么是BP神经网络?
郁昨13047522495…… 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...
@尚使4519：神经网络模型BP是什么样的网络呢?
郁昨13047522495…… 神经网络模型BP神经网络模型BP网络是一种对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络
@尚使4519：求BP神经网络的MATLAB算法 -
郁昨13047522495…… 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....
@尚使4519：BP神经网络算法的关键词 -
郁昨13047522495…… 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...
@尚使4519：bp神经网络为什么可以拟合任意非线性函数 -
郁昨13047522495…… 样本变量不需要那么多,因为神经网络的信息存储能力有限,过多的样本会造成一些有用的信息被丢弃.如果样本数量过多,应增加隐层节点数或隐层数目,才能增强学习能力.一、隐层数一般认为,增加隐层数可以降低网络误差(也有文献认...
@尚使4519：用Matlab算BP神经网络的具体算法? -
郁昨13047522495…… 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 ...
@尚使4519：matlab bp神经网络 -
郁昨13047522495…… P= [P,P_1]; end end T = P;% 神经网络输入与输出采用同一矩阵...net= train(net,P,T); 很可能是这里,输入输出采取相同的量,但是输出需要转置一下.
郁昨13047522495…… BP(Back Propagation)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(hide layer)和输出层(output layer).
@尚使4519：BP神经网络的介绍 -
郁昨13047522495…… 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).
@尚使4519：什么是神经网络的BP算法 -
郁昨13047522495…… 简介:BP(Back Propagation)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...
@尚使4519：什么是BP神经网络?
郁昨13047522495…… 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...
@尚使4519：神经网络模型BP是什么样的网络呢?
郁昨13047522495…… 神经网络模型BP神经网络模型BP网络是一种对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络
@尚使4519：求BP神经网络的MATLAB算法 -
郁昨13047522495…… 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....
@尚使4519：BP神经网络算法的关键词 -
郁昨13047522495…… 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...
@尚使4519：bp神经网络为什么可以拟合任意非线性函数 -
郁昨13047522495…… 样本变量不需要那么多,因为神经网络的信息存储能力有限,过多的样本会造成一些有用的信息被丢弃.如果样本数量过多,应增加隐层节点数或隐层数目,才能增强学习能力.一、隐层数一般认为,增加隐层数可以降低网络误差(也有文献认...
@尚使4519：用Matlab算BP神经网络的具体算法? -
郁昨13047522495…… 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 ...
@尚使4519：matlab bp神经网络 -
郁昨13047522495…… P= [P,P_1]; end end T = P;% 神经网络输入与输出采用同一矩阵...net= train(net,P,T); 很可能是这里,输入输出采取相同的量,但是输出需要转置一下.
