bp算法的基本流程

宣功浅4546BP神经网络算法的关键词 -
蒙可殃18315762157 ______ 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...

宣功浅4546神经网络的一道题目 -
蒙可殃18315762157 ______ 直接按照BP算法的公式,逐个调整权值即可.样本是(1,1),这是输入样本,输出为0,根据输出层的传递函数,要求输出层的输入小于等于0,不妨就设为0.利用输入输出样本进行一轮训练.附上BP算法的流程:1)正向传播:输入样本->输入层->各隐层(处理)->输出层 注1:若输出层实际输出与期望输出(教师信号)不符,则转入2)(误差反向传播过程)2)误差反向传播:输出误差(某种形式)->隐层(逐层)->输入层 其主要目的是通过将输出误差反传,将误差分摊给各层所有单元,从而获得各层单元的误差信号,进而修正各单元的权值(其过程,是一个权值调整的过程).

宣功浅4546如何理解神经网络里面的反向传播算法 -
蒙可殃18315762157 ______ 反向传播算法(BP算法)主要是用于最常见的一类神经网络,叫多层前向神经网络,本质可以看作是一个general nonlinear estimator,即输入x_1 ... x_n 输出y,视图找到一个关系 y=f(x_1 ... x_n) (在这里f的实现方式就是神经网络)来近似已知...

宣功浅4546BP神经算法是什么?能给点既通俗易懂又比较详细的回答吗
蒙可殃18315762157 ______ 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神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层(output layer).

宣功浅4546bp点(关于bp点的基本详情介绍)
蒙可殃18315762157 ______ 1、BP算法:产生于20世纪80年代,是一种信息处理能力极强的科学算法,正在被越来越多的人采用.2、目前在生产、生活的各个方面做出巨大贡献,发展前景广阔.

宣功浅4546matlab中bp算法怎么预测
蒙可殃18315762157 ______ 预测什么?BP算法主要是在训练过程,训练数据越多,将来预测的结果越准.

宣功浅4546多层感知器MLP 的 BP 算法是不是有监督学习! -
蒙可殃18315762157 ______ 多层感知器MLP 的 BP 算法是有监督学习. MLP学习中的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.正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层逐层处理后,传向输出层.若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符,则转入误差的反向传播阶段.误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的所有单元,从而获得各层单元的误差信号,此误差信号即作为修正各单元权值的依据.这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程,是周而复始地进行的.权值不断调整的过程,也就是网络的学习训练过程.此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度,或进行到预先设定的学习次数为止. BP算法介绍