什么是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？ BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理的BP什么意思
1、從訓(xùn)練集中取出某一樣本，把信息輸入網(wǎng)絡(luò)中。
2、通過各節(jié)點(diǎn)間的連接情況正向逐層處理后，得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出。
3、計(jì)算網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出與期望輸出的誤差。
4、將誤差逐層反向回傳至之前各層，并按一定原則將誤差信號加載到連接權(quán)值上，使整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值向誤差減小的方向轉(zhuǎn)化。
5、対訓(xùn)練集中每一個輸入—輸出樣本對重復(fù)以上步驟，直到整個訓(xùn)練樣本集的誤差減小到符合要求為止。
BP網(wǎng)絡(luò)是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法。其由輸入層、中間層、輸出層組成的階層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，中間層可擴(kuò)展為多層。相鄰層之間各神經(jīng)元進(jìn)行全連接，而每層各神經(jīng)元之間無連接，網(wǎng)絡(luò)按有教師示教的方式進(jìn)行學(xué)習(xí)，當(dāng)一對學(xué)習(xí)模式提供給網(wǎng)絡(luò)后，各神經(jīng)元獲得網(wǎng)絡(luò)的輸入響應(yīng)產(chǎn)生連接權(quán)值（Weight）。然后按減小希望輸出與實(shí)際輸出誤差的方向，從輸出層經(jīng)各中間層逐層修正各連接權(quán)，回到輸入層。此過程反復(fù)交替進(jìn)行，直至網(wǎng)絡(luò)的全局誤差趨向給定的極小值，即完成學(xué)習(xí)的過程。
找個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件，如NeuroSolutions或邁實(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件，邊操作邊學(xué)習(xí)，會更好的理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
科普中國·科學(xué)百科：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=19936
在本教程中，您將學(xué)習(xí)如何在R中創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）具有通過樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)的能力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受生物神經(jīng)元系統(tǒng)啟發(fā)的信息處理模型。它由大量高度互連的處理元件（稱為神經(jīng)元）組成，以解決問題。它遵循非線性路徑，并在整個節(jié)點(diǎn)中并行處理信息。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個復(fù)雜的自適應(yīng)系統(tǒng)。自適應(yīng)意味著它可以通過調(diào)整輸入權(quán)重來更改其內(nèi)部結(jié)構(gòu)。
該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)旨在解決人類容易遇到的問題和機(jī)器難以解決的問題，例如識別貓和狗的圖片，識別編號的圖片。這些問題通常稱為模式識別。它的應(yīng)用范圍從光學(xué)字符識別到目標(biāo)檢測。
本教程將涵蓋以下主題：
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概論
正向傳播和反向傳播
激活函數(shù)
R中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)
案例
利弊
結(jié)論
識別函數(shù) 通過激活函數(shù) Identity，節(jié)點(diǎn)的輸入等于輸出。它完美擬合于潛在行為是線性（與線性回歸相似）的任務(wù)。當(dāng)存在非線性，單獨(dú)使用該激活函數(shù)是不夠的，但它依然可以在最終輸出節(jié)點(diǎn)上作為激活函數(shù)用于回歸任務(wù)。。
在 二元階梯函數(shù)（Binary Step Function）中，如果Y的值高于某個特定值（稱為閾值），則輸出為True（或已激活），如果小于閾值，則輸出為false（或未激活）。這在分類器中非常有用。
S形函數(shù) 稱為S形函數(shù)。邏輯和雙曲正切函數(shù)是常用的S型函數(shù)。有兩種：
Sigmoid函數(shù) 是一種邏輯函數(shù)，其中輸出值為二進(jìn)制或從0到1變化。
tanh函數(shù) 是一種邏輯函數(shù)，其輸出值在-1到1之間變化。也稱為雙曲正切函數(shù)或tanh。
ReLU函數(shù)又稱為修正線性單元（Rectified Linear Unit），是一種分段線性函數(shù)，其彌補(bǔ)了sigmoid函數(shù)以及tanh函數(shù)的梯度消失問題。它是最常用的激活函數(shù)。對于x的負(fù)值，它輸出0。
- #創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集# 在這里，把多個列或特征組合成一組數(shù)據(jù)test=data.frame(專業(yè)知識,溝通技能得分)讓我們構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器模型。
- 首先，導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，并通過傳遞標(biāo)簽和特征的參數(shù)集，數(shù)據(jù)集，隱藏層中神經(jīng)元的數(shù)量以及誤差計(jì)算來創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器模型。
- # 擬合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)nn(成績~專業(yè)知識+溝通技能得分, hidden=3,act.fct = "logistic",linear.output = FALSE)
- $model.list$model.list$response[1] "成績"$model.list$variables[1] "專業(yè)知識" "溝通技能得分"$err.fctfunction (x, y) {1/2 * (y - x)^2}$act.fctfunction (x) {1/(1 + exp(-x))}$net.result$net.result[[1]][,1][1,] 0.980052980[2,] 0.001292503[3,] 0.032268860[4,] 0.032437961[5,] 0.963346989[6,] 0.977629865$weights$weights[[1]]$weights[[1]][[1]][,1] [,2] [,3][1,] 3.0583343 3.80801996 -0.9962571[2,] 1.2436662 -0.05886708 1.7870905[3,] -0.5240347 -0.03676600 1.8098647$weights[[1]][[2]][,1][1,] 4.084756[2,] -3.807969[3,] -11.531322[4,] 3.691784$generalized.weights$generalized.weights[[1]][,1] [,2][1,] 0.15159066 0.09467744[2,] 0.01719274 0.04320642[3,] 0.15657354 0.09778953[4,] -0.46017408 0.34621212[5,] 0.03868753 0.02416267[6,] -0.54248384 0.37453006$startweights$startweights[[1]]$startweights[[1]][[1]][,1] [,2] [,3][1,] 0.1013318 -1.11757311 -0.9962571[2,] 0.8583704 -0.15529112 1.7870905[3,] -0.8789741 0.05536849 1.8098647$startweights[[1]][[2]][,1][1,] -0.1283200[2,] -1.0932526[3,] -1.0077311[4,] -0.5212917$result.matrix[,1]error 0.002168460reached.threshold 0.007872764steps 145.000000000Intercept.to.1layhid1 3.058334288專業(yè)知識.to.1layhid1 1.243666180溝通技能得分.to.1layhid1 -0.524034687Intercept.to.1layhid2 3.808019964專業(yè)知識.to.1layhid2 -0.058867076溝通技能得分.to.1layhid2 -0.036766001Intercept.to.1layhid3 -0.996257068專業(yè)知識.to.1layhid3 1.787090472溝通技能得分.to.1layhid3 1.809864672Intercept.to.成績 4.0847555221layhid1.to.成績 -3.8079690871layhid2.to.成績 -11.5313215341layhid3.to.成績 3.691783805
- # 繪圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)plot(nn)
- # 創(chuàng)建測試集test=data.frame(專業(yè)知識,溝通技能得分)
- ## 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測Pred$result
- 0.99282020800.33355439250.9775153014
- # 將概率轉(zhuǎn)換為設(shè)置閾值0.5的二進(jìn)制類別pred <- ifelse(prob>0.5, 1, 0)pred
- 101
模式識別： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常適合模式識別問題，例如面部識別，物體檢測，指紋識別等。
異常檢測： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擅長異常檢測，它們可以輕松檢測出不適合常規(guī)模式的異常模式。
時間序列預(yù)測： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于預(yù)測時間序列問題，例如股票價格，天氣預(yù)報。
自然語言處理： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理任務(wù)中提供了廣泛的應(yīng)用，例如文本分類，命名實(shí)體識別（NER），詞性標(biāo)記，語音識別和拼寫檢查。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概論
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受人腦啟發(fā)執(zhí)行特定任務(wù)的算法。它是一組連接的輸入/輸出單元，其中每個連接都具有與之關(guān)聯(lián)的權(quán)重。在學(xué)習(xí)階段，網(wǎng)絡(luò)通過調(diào)整權(quán)重進(jìn)行學(xué)習(xí)，來預(yù)測給定輸入的正確類別標(biāo)簽。
人腦由數(shù)十億個處理信息的神經(jīng)細(xì)胞組成。每個神經(jīng)細(xì)胞都認(rèn)為是一個簡單的處理系統(tǒng)。被稱為生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元通過電信號傳輸信息。這種并行的交互系統(tǒng)使大腦能夠思考和處理信息。一個神經(jīng)元的樹突接收來自另一個神經(jīng)元的輸入信號，并根據(jù)這些輸入將輸出響應(yīng)到某個其他神經(jīng)元的軸突。
請點(diǎn)擊輸入圖片描述
樹突接收來自其他神經(jīng)元的信號。單元體將所有輸入信號求和以生成輸出。當(dāng)總和達(dá)到閾值時通過軸突輸出。突觸是神經(jīng)元相互作用的一個點(diǎn)。它將電化學(xué)信號傳輸?shù)搅硪粋€神經(jīng)元。
請點(diǎn)擊輸入圖片描述
請點(diǎn)擊輸入圖片描述
x1，x2 .... xn是輸入變量。w1，w2 .... wn是各個輸入的權(quán)重。b是偏差，將其與加權(quán)輸入相加即可形成輸入。偏差和權(quán)重都是神經(jīng)元的可調(diào)整參數(shù)。使用一些學(xué)習(xí)規(guī)則來調(diào)整參數(shù)。神經(jīng)元的輸出范圍可以從-inf到+ inf。神經(jīng)元不知道邊界。因此，我們需要神經(jīng)元的輸入和輸出之間的映射機(jī)制。將輸入映射到輸出的這種機(jī)制稱為激活函數(shù)。
前饋和反饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要有兩種類型：前饋和反饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是非遞歸網(wǎng)絡(luò)。該層中的神經(jīng)元僅與下一層中的神經(jīng)元相連，并且它們不形成循環(huán)。在前饋中，信號僅在一個方向上流向輸出層。
反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含循環(huán)。通過在網(wǎng)絡(luò)中引入環(huán)路，信號可以雙向傳播。反饋周期會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)行為根據(jù)其輸入隨時間變化。反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也稱為遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
請點(diǎn)擊輸入圖片描述
激活函數(shù)
激活函數(shù)定義神經(jīng)元的輸出。激活函數(shù)使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性和可表達(dá)性。有許多激活函數(shù)：
請點(diǎn)擊輸入圖片描述
在R中實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
創(chuàng)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
我們創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。在這里，您需要數(shù)據(jù)中的兩種屬性或列：特征和標(biāo)簽。在上面顯示的表格中，您可以查看學(xué)生的專業(yè)知識，溝通技能得分和學(xué)生成績。因此，前兩列（專業(yè)知識得分和溝通技能得分）是特征，第三列（學(xué)生成績）是二進(jìn)制標(biāo)簽。
這里得到模型的因變量、自變量、損失函數(shù)、激活函數(shù)、權(quán)重、結(jié)果矩陣（包含達(dá)到的閾值，誤差，AIC和BIC以及每次重復(fù)的權(quán)重的矩陣）等信息：
繪制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
讓我們繪制您的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
請點(diǎn)擊輸入圖片描述
創(chuàng)建測試數(shù)據(jù)集
創(chuàng)建測試數(shù)據(jù)集：專業(yè)知識得分和溝通技能得分
預(yù)測測試集的結(jié)果
使用計(jì)算函數(shù)預(yù)測測試數(shù)據(jù)的概率得分。
現(xiàn)在，將概率轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制類。
預(yù)測結(jié)果為1,0和1。
利弊
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更靈活，可以用于回歸和分類問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常適合具有大量輸入（例如圖像）的非線性數(shù)據(jù)集，可以使用任意數(shù)量的輸入和層，可以并行執(zhí)行工作。
還有更多可供選擇的算法，例如SVM，決策樹和回歸算法，這些算法簡單，快速，易于訓(xùn)練并提供更好的性能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更多的是黑盒子，需要更多的開發(fā)時間和更多的計(jì)算能力。與其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要更多的數(shù)據(jù)。NN僅可用于數(shù)字輸入和非缺失值數(shù)據(jù)集。一位著名的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究人員說： “神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是解決任何問題的第二好的方法。最好的方法是真正理解問題。”
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用途
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性提供了許多應(yīng)用方面，例如：
請點(diǎn)擊輸入圖片描述
最受歡迎的見解
1.r語言用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)nelson-siegel模型擬合收益率曲線分析
2.r語言實(shí)現(xiàn)擬合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和結(jié)果可視化
3.python用遺傳算法-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-模糊邏輯控制算法對樂透分析
4.用于nlp的python：使用keras的多標(biāo)簽文本lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類
5.用r語言實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測股票實(shí)例
6.R語言基于Keras的小數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)圖像分類
7.用于NLP的seq2seq模型實(shí)例用Keras實(shí)現(xiàn)神經(jīng)機(jī)器翻譯
8.python中基于網(wǎng)格搜索算法優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)模型分析糖
9.matlab使用貝葉斯優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)
誤差反向傳播（Error Back Propagation, BP）算法
1、BP算法的基本思想是，學(xué)習(xí)過程由信號的正向傳播與誤差的反向傳播兩個過程組成。
1）正向傳播：輸入樣本－>輸入層－>各隱層（處理）－>輸出層
注1：若輸出層實(shí)際輸出與期望輸出（教師信號）不符，則轉(zhuǎn)入2）（誤差反向傳播過程）
2）誤差反向傳播：輸出誤差（某種形式）－>隱層（逐層）－>輸入層
其主要目的是通過將輸出誤差反傳，將誤差分?jǐn)偨o各層所有單元，從而獲得各層單元的誤差信號，進(jìn)而修正各單元的權(quán)值（其過程，是一個權(quán)值調(diào)整的過程）。
注2：權(quán)值調(diào)整的過程，也就是網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程（學(xué)習(xí)也就是這么的由來，權(quán)值調(diào)整）。
2、BP算法實(shí)現(xiàn)步驟（軟件）：
1）初始化
2）輸入訓(xùn)練樣本對，計(jì)算各層輸出
3）計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出誤差
4）計(jì)算各層誤差信號
5）調(diào)整各層權(quán)值
6）檢查網(wǎng)絡(luò)總誤差是否達(dá)到精度要求
滿足，則訓(xùn)練結(jié)束；不滿足，則返回步驟2）
3、多層感知器（基于BP算法）的主要能力：
1）非線性映射：足夠多樣本－>學(xué)習(xí)訓(xùn)練
能學(xué)習(xí)和存儲大量輸入－輸出模式映射關(guān)系。只要能提供足夠多的樣本模式對供BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，它便能完成由n維輸入空間到m維輸出空間的非線性映射。
2）泛化：輸入新樣本（訓(xùn)練時未有）－>完成正確的輸入、輸出映射
3）容錯：個別樣本誤差不能左右對權(quán)矩陣的調(diào)整
4、標(biāo)準(zhǔn)BP算法的缺陷：
1）易形成局部極小（屬貪婪算法，局部最優(yōu))而得不到全局最優(yōu)；
2）訓(xùn)練次數(shù)多使得學(xué)習(xí)效率低下，收斂速度慢（需做大量運(yùn)算）；
3）隱節(jié)點(diǎn)的選取缺乏理論支持；
4）訓(xùn)練時學(xué)習(xí)新樣本有遺忘舊樣本趨勢。
注3：改進(jìn)算法—增加動量項(xiàng)、自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)速率（這個似乎不錯)及引入陡度因子
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型
在應(yīng)用BP網(wǎng)絡(luò)時,提供網(wǎng)絡(luò)輸入給輸入層,應(yīng)用給定的BP網(wǎng)絡(luò)及BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)得到的權(quán)值W、偏差b,網(wǎng)絡(luò)輸入經(jīng)過從輸入層經(jīng)各隱含層向輸出層的“順傳播”過程,計(jì)算出BP網(wǎng)的預(yù)測輸出。 8.神經(jīng)元激活函數(shù)f 線性函數(shù) f(x)=x, f′(x)=1, f(x)的輸入范圍(-∞,+∞),輸出范圍(-∞,+∞)。 一般用于輸出層,可使網(wǎng)絡(luò)...
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
7. BP網(wǎng)絡(luò)在地下水質(zhì)量綜合評價中的應(yīng)用簡化了評價過程，無需復(fù)雜的數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識和數(shù)據(jù)預(yù)處理，操作便捷，評價結(jié)果符合實(shí)際。8. 盡管BP網(wǎng)絡(luò)能任意逼近連續(xù)函數(shù)，存在局部極小問題和較慢的收斂速度等缺點(diǎn)。但其非線性函數(shù)映射功能為地下水水質(zhì)評價提供了較高的準(zhǔn)確度。9. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)、聯(lián)想和容錯方面...
前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別與聯(lián)系
區(qū)別：一、計(jì)算方法不同 1、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一種最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，各神經(jīng)元分層排列。每個神經(jīng)元只與前一層的神經(jīng)元相連。接收前一層的輸出，并輸出給下一層．各層間沒有反饋。2、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋...
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
梯度下降法的優(yōu)化流程包括確定梯度、更新參數(shù)、檢查收斂條件等步驟。在BP算法中，通過批量梯度下降、隨機(jī)梯度下降、小批量梯度下降等不同策略，優(yōu)化參數(shù)更新過程，提高訓(xùn)練效率。Delta學(xué)習(xí)規(guī)則是梯度下降法在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，它通過計(jì)算損失函數(shù)對參數(shù)的梯度，指導(dǎo)參數(shù)更新以最小化代價函數(shù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型...
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
在后向傳播過程中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從輸出層開始，反向評估每一層神經(jīng)元的權(quán)重，通過不斷調(diào)整以降低整個網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)值。此過程不斷重復(fù)，直至網(wǎng)絡(luò)性能達(dá)到最優(yōu)。下圖展示的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是通過反向傳播算法進(jìn)行高效訓(xùn)練，其權(quán)重調(diào)整機(jī)制確保了網(wǎng)絡(luò)性能的持續(xù)優(yōu)化。在處理復(fù)雜模式識別...
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(誤差反傳網(wǎng)絡(luò))
雖然每個人工神經(jīng)元很簡單，但是只要把多個人工 神經(jīng)元按一定方式連接起來就構(gòu)成了一個能處理復(fù)雜信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。采用BP算法的多層前饋網(wǎng)絡(luò)是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，稱之為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它的最大功能就是能映射復(fù)雜的非線性函數(shù)關(guān)系。對于已知的模型空間和數(shù)據(jù)空間，我們知道某個模型和他對應(yīng)的數(shù)據(jù)，但是...
什么是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
然后，將這一誤差沿網(wǎng)絡(luò)路徑逐層反向傳播，根據(jù)特定規(guī)則更新連接權(quán)值，使得整個網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)向減少誤差的方向調(diào)整。最后，重復(fù)對訓(xùn)練樣本集中的每一個輸入—輸出樣本對執(zhí)行上述步驟，直至整個訓(xùn)練樣本集的誤差滿足要求為止。通過這一機(jī)制，BP算法能夠在一定程度上實(shí)現(xiàn)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的調(diào)整，使得網(wǎng)絡(luò)能夠更準(zhǔn)確...
bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詳細(xì)推導(dǎo)是怎樣的?
一、基礎(chǔ)知識 理解BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，首先需要回顧感知機(jī)原理。單層感知機(jī)作為最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，僅包含一個神經(jīng)元。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則由大量神經(jīng)元構(gòu)成，其結(jié)構(gòu)復(fù)雜度遠(yuǎn)高于單層感知機(jī)。在感知機(jī)中，三維輸入信號表示為向量，不同維度的加權(quán)值為w1、w2、w3，bias為b。神經(jīng)元將輸入信號與權(quán)重相乘求和，并通過激活...
BP完成是什么意思?
前向傳播是從輸入層到輸出層逐層計(jì)算，輸出網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值的過程；反向傳播則是從輸出層到輸入層逆向傳播誤差信號，以計(jì)算每個神經(jīng)元的誤差梯度，并根據(jù)梯度調(diào)整各層的權(quán)重和偏置。BP算法的優(yōu)點(diǎn)是可以訓(xùn)練任意復(fù)雜的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，適用于各種不同的學(xué)習(xí)任務(wù)，例如分類、回歸、識別等應(yīng)用領(lǐng)域。但是，BP算法也存在...
bp是什么意思 基因?
（）BP是什么意思？BP全稱為“反向傳播算法”，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中一種常見的訓(xùn)練方法，也是深度學(xué)習(xí)中最核心的技術(shù)之一。BP算法通過不斷調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，使得網(wǎng)絡(luò)能夠更好地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而達(dá)到更高的準(zhǔn)確率和泛化能力。（）BP算法的原理是什么？BP算法本質(zhì)上是一種梯度下降優(yōu)化方法，通過計(jì)算神經(jīng)...
相關(guān)評說：
橋西區(qū)數(shù)學(xué)： ______ BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、離散Hopfield網(wǎng)絡(luò)、LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等都可以.1.BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出,是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一....
橋西區(qū)數(shù)學(xué)： ______ 不是,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括的種類挺多,bp(backpropagation,反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))只是其中一種,模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是平行的關(guān)系,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是這兩種的結(jié)合.
橋西區(qū)數(shù)學(xué)： ______ bp網(wǎng)絡(luò)是基本簡單的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);對于一些復(fù)雜系統(tǒng),單個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)顯得結(jié)構(gòu)復(fù)雜、學(xué)習(xí)效率低;幾個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集合起來,就有了集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想.借書看吧,那才深入系統(tǒng)
橋西區(qū)數(shù)學(xué)： ______ 我認(rèn)為是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),理由是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個最基本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),任何神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在擬合時都需要一個反向傳播的過程,否則沒有反饋就無法準(zhǔn)確擬合數(shù)據(jù),看了一下matlab關(guān)于fitnet的英文文檔,雖然沒有提到反向傳播,但是根據(jù)其描述也可以判斷出來.
橋西區(qū)數(shù)學(xué)： ______ 我研究生三年研究的都是這玩意,很負(fù)責(zé)任地告訴你,BP網(wǎng)絡(luò)就是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),看你這個題目,你是本科生吧!你這個很簡單啊,很多參考書上都有類似的程序,借鑒一下就可以了!基于BP網(wǎng)絡(luò)的PID控制器,這怎么解答,呵呵!你去參考一些書就是了,有一本西安電子科技大學(xué)出版的關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)路的書,很好,里面的程序很多可以拿來用!記住買書的時候不一定非要買BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的書,因?yàn)锽P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只是N多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最常用的一種,所以很少有單講BP網(wǎng)路的,都是講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中有一章是BP.
橋西區(qū)數(shù)學(xué)： ______ 所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法顧名思義是模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而產(chǎn)生的一種算法,首先需要用一些已知的數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,使它知道什么樣的數(shù)據(jù)屬于哪一類(訓(xùn)練),然后將未知的數(shù)據(jù)輸入進(jìn)去,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過已知的數(shù)據(jù)對其進(jìn)行判斷來完成分類(分類).可以用來進(jìn)行圖像識別、分類;數(shù)據(jù)預(yù)測;曲線擬合等.推薦找本機(jī)器學(xué)習(xí),人工智能方面的書看.
橋西區(qū)數(shù)學(xué)： ______ 當(dāng)然有神經(jīng)元了,輸入層神經(jīng)元的功能比較簡單,就起個傳遞信號的作用. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,即ANN ),是20世紀(jì)80 年代以來人工智能領(lǐng)域興起的研究熱點(diǎn).它從信息處理角度對人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象, 建立某種簡...
