BP神经网络 在人工神经网络发展历史中很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法直到误差 HYPERLINK t _blank 反向传播算法(BP算法)的提出成功地解决了求解非线性连续函数的 HYPERLINK t _blank 多层前馈神经网络权重调整问题 BP (Back Propagation)神经网络即误差反传误差反向传播算法的学习过程由信息的正向传
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单击此处编辑母版标题样式 单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级神经网络概述 人工神经网络ANN(artificial neural network)是20世纪80年代才日益受到人们重视的一种新的人工智能计算方法由于它模拟了人脑的思维模式即具有一定的智能且的确能解决许多用传统方法不能或难于解决的复杂问题使之更加精确化如更精确的分类非线性规划的求解著名的旅行员推销问题的解决等(注:在近年
BP神经网络 BP神经网络模型 [14]是一种多层感知器之所以称之为BP神经网络是因为多层感知器具有独特的算法就是著名的BP算法 1 基本BP算法[15](1)网络的构成神经元的网络输入: ()
5.4 BP神经网络的基本原理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
BP网络的算法流程:BP算法的实现步骤 在以上的BP网络学习过程中步骤3和步骤4为输入学习模式的正向传播过程步骤5步骤7为网络误差的反向传播过程步骤8和步骤9则是完成训练和收敛的过程步骤10是对训练好的BP网络的应用由BP神经网络的步骤可以看出BP算法把一组样本的输入输出问题变为一种非线性优化问题BP算法实际上是一种沿负梯度下降的算法运用迭代运算求解神经网络的权重和闭值去对应网络的学习
单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五pany Logo单击此处编辑母版标题样式BP神经网络 杜娜 计研112 2012年3月10日 Contents BP神经网络的定义概述3 人工神经网络的工作原理2 应用举例5人工神经网络的起源
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级BP神经网络1一内容回顾二BP网络三网络设计四改进BP网络五内容小结内容安排2一内容回顾 感知机自适应线性元件3一内容回顾 感知机感知机简介神经元模型网络结构功能解释学习和训练局限性自适应线性元件4一内容回顾 感知机自适应线性元件A
翼长 触角长 类别 Af Af Af Af Af Af Af1引例1引例2BP神经网络原理BP神经网络MATLAB工具箱中提供的函数:(4)利用训练好的BP网络对原始数据进行仿真具体程序为利用原始数据对B
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