BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)解決了長期困擾的隱層連接權(quán)值調(diào)整難題。BP算法，即誤差反向傳播學習法，主要由兩個關(guān)鍵步驟組成：信息的正向傳播和誤差的反向傳播。
信息從輸入層開始，神經(jīng)元接收外界輸入，傳遞給中間層，中間層作為信息處理層，可以設(shè)計成單隱層或多隱層，根據(jù)需要進行信息變換。最后，信息從隱層傳至輸出層，經(jīng)過處理后輸出結(jié)果。當實際輸出與期望不符時，網(wǎng)絡(luò)進入誤差反向傳播階段，通過輸出層，根據(jù)誤差梯度調(diào)整各層權(quán)重，逐層反向傳播至輸入層。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包含輸入輸出模型、作用函數(shù)模型、誤差計算模型和學習模型。輸入輸出模型定義了隱節(jié)點和輸出節(jié)點的輸出，作用函數(shù)模型通常采用Sigmoid函數(shù)，反映下層輸入對上層節(jié)點的影響。誤差計算模型衡量期望輸出與實際輸出的差距，自學習模型描述了權(quán)重矩陣的調(diào)整過程，包括學習因子、誤差貢獻和動量因子等因素。
具體來說，隱節(jié)點和輸出節(jié)點的輸出公式為（1）和（2），作用函數(shù)為Sigmoid函數(shù)（3），誤差計算用Ep表示（4），而學習過程通過公式（5）更新權(quán)重矩陣。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習方式分為有監(jiān)督和無監(jiān)督兩種，通過調(diào)整權(quán)重來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能，直至輸出誤差達到可接受水平或達到預設(shè)的學習次數(shù)。
擴展資料
BP（Back Propagation）網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ柧毜亩鄬忧梆伨W(wǎng)絡(luò)，是目前應用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學方程。它的學習規(guī)則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓撲結(jié)構(gòu)包括輸入層（input）、隱層(hide layer)和輸出層(output layer)。
bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被稱為“深度學習之旅的開端”，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入門算法。各種高大上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是基于BP網(wǎng)絡(luò)出發(fā)的，最基礎(chǔ)的原理都是由BP網(wǎng)絡(luò)而來，另外由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單，算法經(jīng)典， 是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應用最廣泛的一種。開始發(fā)展——在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史上，感知機網(wǎng)絡(luò)曾對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展發(fā)揮了極...
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理的BP什么意思
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很多模型，但是日前應用最廣、基本思想最直觀、最容易被理解的是多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及誤差逆?zhèn)鞑W習算法（Error Back-Prooaeation），簡稱為BP網(wǎng)絡(luò)。在1986年以Rumelhart和McCelland為首的科學家出版的《Parallel Distributed Processing》一書中，完整地提出了誤差逆?zhèn)鞑W習算法，并被廣泛接受。...
bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)有什么要求
p神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)越多越好，輸出數(shù)據(jù)需要反映網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想記憶和預測能力。BP網(wǎng)絡(luò)能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學方程。它的學習規(guī)則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓撲結(jié)構(gòu)包括輸入層...
什么是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
BP算法的基本思想是：學習過程由信號正向傳播與誤差的反向回傳兩個部分組成；正向傳播時，輸入樣本從輸入層傳入，經(jīng)各隱層依次逐層處理，傳向輸出層，若輸出層輸出與期望不符，則將誤差作為調(diào)整信號逐層反向回傳，對神經(jīng)元之間的連接權(quán)矩陣做出處理，使誤差減小。經(jīng)反復學習，最終使誤差減小到可接受的范...
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
其中，BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為1986年由Rumelhart和McCelland等人提出的重要里程碑，因其廣泛應用而備受矚目。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿人腦的結(jié)構(gòu)，通過誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ柧毝鄬忧梆伨W(wǎng)絡(luò)，無需預先揭示輸入-輸出關(guān)系的數(shù)學方程，其學習過程運用梯度下降法，不斷調(diào)整權(quán)重和閾值以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的性能。BP網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型
輸入模式矩陣X[N][P]=(x1,x2,…,xP); 目標模式矩陣d[M][P]=(d1,d2,…,dP)。 三層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 輸入層神經(jīng)元節(jié)點數(shù)S0=N,i=1,2,…,S0; 隱含層神經(jīng)元節(jié)點數(shù)S1,j=1,2,…,S1; 神經(jīng)元激活函數(shù)f1[S1]; 權(quán)值矩陣W1[S1][S0]; 偏差向量b1[S1]。 輸出層神經(jīng)元節(jié)點數(shù)S2=M,k=1,2,…,S2; ...
bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
BP（Back Propagation）網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ柧毜亩鄬忧梆伨W(wǎng)絡(luò)，是目前應用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學方程。它的學習規(guī)則是使用最速下降法，通過反向傳播...
深入淺出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的原理
我們現(xiàn)在開始有監(jiān)督的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習算法：1、正向傳播得到輸出層誤差e =>輸入層輸入樣本=>各隱藏層=>輸出層 2、判斷是否反向傳播 =>若輸出層誤差與期望不符=>反向傳播 3、誤差反向傳播 =>誤差在各層顯示=>修正各層單元的權(quán)值，直到誤差減少到可接受程度。算法闡述起來比較簡單，接下來通過數(shù)學公式...
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中初始權(quán)值和閾值的設(shè)定
1、首先需要了解BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋網(wǎng)絡(luò)。2、以看一下在matlab中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練函數(shù)，有梯度下降法traingd,彈性梯度下降法trainrp，自適應lr梯度下降法traingda等。3、在matlab中命令行窗口中定義輸入P，輸出T，·通過“newff(minmax(P),[5,1]構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，“[net,tr]=train(net,P,T...
BP算法微調(diào)
這四個都屬于人工智能算法的范疇。其中BP算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個大類。遺傳算法為進化算法這個大類。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人類大腦神經(jīng)計算過程，可以實現(xiàn)高度非線性的預測和計算，主要用于非線性擬合，識別，特點是需要“訓練”，給一些輸入，告訴他正確的輸出。若干次后，再給新的輸入，神經(jīng)...
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河南省成對： ______ 【熱心相助】 您好!BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在土木工程中的應用很多.1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在巖土工程中優(yōu)化2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在橋梁施工控制中的應用3.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在現(xiàn)場混凝土強度的預測應用4.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程項目管理中的應用5.在分岔隧道位移反分析中的應用6.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能算法在土木工程結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測中的應用7.BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在深層攪拌樁復合地基承載力計算中的應用8. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在房地產(chǎn)投資風險分析中的應用 9.BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在青藏鐵路南段地殼穩(wěn)定性定量評價中的應用10.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土木工程結(jié)構(gòu)損傷識別
河南省成對： ______ 自己找個例子算一下,推導一下,這個回答起來比較復雜 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對模型的表達能力依賴于優(yōu)化算法,優(yōu)化是一個不斷計算梯度并調(diào)整可學習參數(shù)的過程,Fluid中的優(yōu)化算法可參考 優(yōu)化器 .在網(wǎng)絡(luò)的訓練過程中,梯度計算分為兩個步驟:前向...
河南省成對： ______ 先用newff函數(shù)建立網(wǎng)絡(luò),再用train函數(shù)訓練即可. 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)-...
河南省成對： ______ 可以.既然是函數(shù)擬合,那么事先就已經(jīng)有函數(shù)表達式了.擬合的只是函數(shù)表達式中未知的參數(shù).用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對函數(shù)進行擬合,輸出的就是未知參數(shù)的高精近似值.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模擬人思維的第二種方式.這是一個非線性動力學系統(tǒng),其特...
河南省成對： ______ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的網(wǎng)絡(luò)有這不同的訓練函數(shù),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有兩種訓練函數(shù),trainbp(),利用BP算法訓練前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).trainbpx(),利用快速BP算法訓練前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即采用了動量或自適應學習,可減少訓練時間,tansig函數(shù)是神經(jīng)元的傳遞函數(shù),與訓練函數(shù)無關(guān),在trainbp()函數(shù)中含有要訓練神經(jīng)元的函數(shù). 求采納為滿意回答.
河南省成對： ______[答案] 這四個都屬于人工智能算法的范疇.其中BP算法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個大類.遺傳算法為進化算法這個大類.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人類大腦神經(jīng)計算過程,可以實現(xiàn)高度非線性的預測和計算,主要用于非線性擬合,識別,...
河南省成對： ______ P= [P,P_1]; end end T = P;% 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入與輸出采用同一矩陣...net= train(net,P,T); 很可能是這里,輸入輸出采取相同的量,但是輸出需要轉(zhuǎn)置一下.
河南省成對： ______ bp網(wǎng)絡(luò)是基本簡單的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 對于一些復雜系統(tǒng),單個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)顯得結(jié)構(gòu)復雜、學習效率低;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)
河南省成對： ______ BP網(wǎng)絡(luò)是結(jié)構(gòu)型網(wǎng)絡(luò),因為BP分為兩層或者三層,輸入層(隱層)輸出層,這就是有結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò),而結(jié)構(gòu)型網(wǎng)絡(luò)不一定是BP網(wǎng)絡(luò)的
