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)。
科普中国·科学百科：BP神经网络
那个最简单的BP神经网络是什么意思啊,求解答
最简单的BP神经网络？可能指单输入单输出的单隐层感知器模型。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...
bp代表什么呀
BP神经网络 BP (Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法,全称基于误差反向传播算法的人工神经网络。 如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络,一般称为三层前馈网或三层感知器,即:输入层、中间层(也称隐层)和输出层。它的特点是:各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接,同层内神经元之间无连接,各层神经元...
BP神经网络方法
BP网络是多层前向网络的权值学习采用误差逆传播学习的一种算法（Error Back Propagation，简称BP）。在具体应用该网络时分为网络训练及网络工作两个阶段。在网络训练阶段，根据给定的训练模式，按照“模式的顺传播”→“误差逆传播”→“记忆训练”→“学习收敛”4个过程进行网络权值的训练。在网络的工作阶...
BP神经网络的研究背景
在寻找上述问题答案的研究过程中，逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域，称之为“神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域，这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。不同领域的科学家又从各自学科的兴趣与特色出发，提出不同的问题，从不同的角度进行研究。心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在...
BP神经网络预测,预测结果与样本数据的理解。
输入节点数是3，说明输入向量的行数m=3，你给的样本只有1行，是不是不全？输出节点只有一个，说明每3个输入数据对应一个预测的输出数据。其实样本数量很少，就不需要训练那么多次了，训练了也白训练。你问“这样的预测结果代表着什么？”，你也没说这些数据在现实中是什么，怎么会知道呢。
神经网络算法的人工神经网络
BP(Back Propagation)算法又称为误差 反向传播算法,是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数,基本的结构由非线性变化单元组成,具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定,灵活性很大,在优化、信号处理与...
求用matlab BP神经网络编写 y=x1^2+x2^2 的程序
大概以下几个步骤：获得样本，可以按1的步长，分别取点，获得样本P、T；用newff函数建立神经网络，用train函数训练（可以自己设置goal、epoch等）用sim函数就能得到输出。这样net就映射了非线性函数y了.
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对问题二,利用BP神经网络原理,按照年龄段-性别-商区-进出口将网络分为三级,从就餐习惯和出入场馆两个方面进行链条分析,建立了各场馆最短路径下的人流量模型,编程求解得到20个商区的人流量分布(%):A1到A10商区分别为11.887、7.621、8.540、10.378、18.963、7.621、8.540、8.036、10.378;B1到B6商区分别为11.686、 ...
人工智能如何学习?
进一步，学习深度学习核心技术，掌握深度学习算法原理及基础网络结构，如BP神经网络、CNN、RNN等，为自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等后续技术打下坚实基础。在NLP阶段，将掌握NLP技术，对应市场NLP工程师岗位，薪资可达30K。在CV阶段，学习计算机视觉基础算法原理，掌握目标检测、分类、跟踪等各类任务...
opencv的人脸识别基于什么特征
神经网络(ANN)在人工智能领域近年来是一个研究热门,基于神经网络技术来进行人脸特征提取和特征识别是一个积极的研究方向。神经网络通过大量简单神经元互联来构成复杂系统,在人脸识别中取得了较好的效果,特别是正面人脸图像。常用的神经网络有:BP网络、卷积网络、径向基函数网络、自组织网络以及模糊神经网络等n¨。BP网络...
