导读 关于bp神经网络算法预测案例,bp神经网络算法这个问题很多朋友还不知道,今天小六来为大家解答以上的问题,现在让我们一起来看看吧!1、BP
关于bp神经网络算法预测案例,bp神经网络算法这个问题很多朋友还不知道,今天小六来为大家解答以上的问题,现在让我们一起来看看吧!
1、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,是应用最广泛的神经网络模型之一。
2、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。
3、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。
4、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)。
5、2、BP神经网络算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的,是通过任意选定一组权值,将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组,解得待求权,不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题,且更易理解。
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