求BP神经网络算法的问题
诸位高手，小女今做一个论文，是关于时滞分析的问题，要用神经网络方法解决，我不甚明白，用神经网络方法还要编程？神经网络方法怎么这么难，都看不懂啊这个方法。。？请高手指点一下啊！小女不胜感激。。。
神经网络,BP算法的理解与推导
在理解神经网络与BP算法之前，首先需要明确神经网络的基本概念，并对BP算法有初步了解。BP算法全称为反向传播算法，是一种用于训练多层神经网络的常见方法。它通过计算网络输出与期望输出之间的误差，然后反向传播这个误差，对网络的权重进行调整，以减少这个误差。神经网络的数学描述 接下来，我们将从数学角度...
关于神经网络BP算法的输入问题
可以的！之所以叫BP网络，是因为使用了反向传递算法，这是一种结果导向的自学习方法，用在五子棋上是可以的。因为五子棋的游戏方法正是很明显的结果导向的过程。简单说这么个过程：1.设置输入和输出类型，比如都是坐标[x1，y1]、[x2，y2]...2.训练：你告诉网络 A情况下应该输出A1 B情况下应该输出...
深度神经网络中的BP算法矩阵求导
深度神经网络中的BP算法涉及对权重和偏置进行矩阵求导，以优化网络性能。本文通过推导和解析，详细解释了这一过程。首先，我们采用符号表示。假设神经网络有L层，第一层输入为列向量x，对应神经元输出为a1，其它层神经元输入用z表示，输出为a，z与a的关系由激活函数和权重矩阵确定。权重矩阵W的维度为a的...
BP神经网络最后得出的误差很大
1、看看是不是训练效果好，预测效果不好。如果是这样那就是过拟合。网上搜搜有很多解决过拟合的方法。2、如果训练和预测都不好，那就是模型有问题。可能原因是 （1）数据量太小。（2）输入和输出数据之间相关性小。（3）调整参数：除了调整误差和学习率这些参数之外，还可以调整传递函数，例如trainlm适...
一个关于BP神经网络的问题,matlab中神经网络工具箱的初始权值和阀值是...
那么你的算法就是可行的。注意，在计算机专业的论文里面大家看重的不是代码，而是算法。补充一点：只要你训练好了一个神经网络可以把这个神经网络以struct形式保存，这样这个网络可以被反复使用，且每次对同一组测试数据的预测结果都会一样。你也可以当做是检测论文可行性的工具。
BP神经网络算法的关键词
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，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下：（1）初始化，随机给定各连接权[w],[v]及阀值θi...
用BP神经网络建立数学模型,MATLAB实现,怎样得到输入到输出的计算...
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...
深入浅出BP神经网络算法的原理
我们现在开始有监督的BP神经网络学习算法：1、正向传播得到输出层误差e =>输入层输入样本=>各隐藏层=>输出层 2、判断是否反向传播 =>若输出层误差与期望不符=>反向传播 3、误差反向传播 =>误差在各层显示=>修正各层单元的权值，直到误差减少到可接受程度。算法阐述起来比较简单，接下来通过数学公式来...
bp神经网络为什么会陷入局部极小值
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网络。虽然BP算法得到广泛的应用，但它也存在不足，其主要表现在训练过程不确定上，具体如下。1，训练时间较长。对于某些特殊的问题，运行时间可能需要...
人工智能 | BP神经网络
反向传播更新权重和偏置，直到损失函数达到最小值。BP神经网络的定义可简化为“按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络”。它是一个可定制的黑盒子，可以根据实际需求调整输入输出个数、隐藏层数、激活函数和优化算法。理解BP神经网络的关键在于掌握多层结构、激活函数、误差定义和优化方法。
