相关文档

• BP神经网络算法学习.ppt

  ??? ?? ??? ????? ??? ???? ??????? ???? ???? ????? ??BP反向传播神经网络管理学院 王萱讲课目录1.误差反向传播神经网络的提出2.误差反向传播神经网络结构3.误差反向传播神经网络处理单元模型4.误差反向传播学习算法5.误差反向传播学习算法的数学基础6.误差反向传播学习算法的改进7.小结误差反向传播神经网络的提出单层感知机模型

• 神经网络——BP算法.ppt

  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第7章 7.2 典型神经网络--BP反向传播网络 Back—Propagation Network由于其权值的调整采用反向传播(Backpropagation)的学习算法因此被称为BP网络BP网络 是一种单向传播的多层前向网络其神经元的变换函数是S型函数因此输出量为0到1之间的连续量它可以对非

• 神经网络BP算法.ppt

  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7.3 神经网络算法7.3.1 神经网络的基本原理 人工神经网络是在研究生物神经系统的启发下发展起来的一种信息处理方法它模拟生物神经系统结构由大量处理单元组成非线性自适应动态系统具有高度非线性的超大规模实践特性网络的全局作用大规模并行分布处理及高度的鲁棒性和容错性有联想记忆抽象概括和自适应能力这种抽象概括和自适应能力

• BP神经网络算法.doc

  BP神经网络算法　　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

• BP神经网络算法.doc

  BP神经网络讲解学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点在神经网络的发展进程中学习算法的研究有着十分重要的地位目前人们所提出的神经网络模型都是和学习算 法相应的所以有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分有的模型可以有多种算法．而有的算法可能可用于多种模型不过有时人们也称算法 为模型自从40年代Hebb提出的学习规则以来人们相继提出了各种各样的学习算法其中以在1986年Rumelhar

• bp神经网络算法.docx

  BP神经网络算法三层BP神经网络如图：目标输出向量传递函数输出层输出向量输入层输入向量隐含层隐含层输出向量权值为传递函数设网络的输入模式为隐含层有h个单元隐含层的输出为输出层有m个单元他们的输出为目标输出为设隐含层到输出层的传递函数为输出层的传递函数为g于是：：隐含层第j个神经元的输出其中：输出层第k个神经元的输出此时网络输出与目标输出的误差为显然它是的函数下面的步骤就是想办法调整权值使减小由高等

• BP神经网络模型与学习算法.ppt

  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2.4 BP神经网络模型与学习算法概述RumelhartMcClelland于1985年提出了BP网络的误差反向后传BP(Back Propagation)学习算法BP算法基本原理利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差再用这个误差估计更前一层的误差如此一层一层的反传下去就获得了所有其他各层的误差估计 J. McC

• 初学bp神经网络算法.docx

  #

• BP神经网络方法.ppt

  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8.1 人工神经网络发展概况人工神经网络(Artificial Neural NetworksANN)： 简称神经网络模拟人脑神经细胞的工作特点：与目前按串行安排程序指令的计算机结构截然不同 单元间的广泛连接 并行分布式的信息存贮与处理 自适应的学习能力等优点： (1) 较强的容错性(2) 很强的自适应学习能

• BP神经网络方法.ppt

  优点： 形式神经元的数学模型提出 神经网络基本概念产生输出脉冲图 人工神经元模型输出函数 f：也称作用函数非线性 学习：由 有：djyj(t)：第j个神经元的期望输出与实际输出—— 前馈网络 双层（输入层输出层） 两层单元之间为全互连 连接权值可调 权值更新方法：δ学习规则 dj：第j个神经元的期望输出性能优势：识别分类只允许一层连接权可调 i