完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>
標(biāo)簽 > BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McClelland為首的科學(xué)家提出的概念,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),是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無需事先確定輸入輸出之間映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程,僅通過自身的訓(xùn)練,學(xué)習(xí)某種規(guī)則,在給定輸入值時(shí)得到最接近期望輸出值的結(jié)果。作為一種智能信息處理系統(tǒng),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)其功能的核心是算法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差反向傳播(簡稱誤差反傳)訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),其算法稱為BP算法,它的基本思想是梯度下降法,利用梯度搜索技術(shù),以期使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出值和期望輸出值的誤差均方差為最小。
BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McClelland為首的科學(xué)家提出的概念,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),是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
基本原理
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無需事先確定輸入輸出之間映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程,僅通過自身的訓(xùn)練,學(xué)習(xí)某種規(guī)則,在給定輸入值時(shí)得到最接近期望輸出值的結(jié)果。作為一種智能信息處理系統(tǒng),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)其功能的核心是算法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差反向傳播(簡稱誤差反傳)訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),其算法稱為BP算法,它的基本思想是梯度下降法,利用梯度搜索技術(shù),以期使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出值和期望輸出值的誤差均方差為最小。
基本BP算法包括信號(hào)的前向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過程。即計(jì)算誤差輸出時(shí)按從輸入到輸出的方向進(jìn)行,而調(diào)整權(quán)值和閾值則從輸出到輸入的方向進(jìn)行。正向傳播時(shí),輸入信號(hào)通過隱含層作用于輸出節(jié)點(diǎn),經(jīng)過非線性變換,產(chǎn)生輸出信號(hào),若實(shí)際輸出與期望輸出不相符,則轉(zhuǎn)入誤差的反向傳播過程。誤差反傳是將輸出誤差通過隱含層向輸入層逐層反傳,并將誤差分?jǐn)偨o各層所有單元,以從各層獲得的誤差信號(hào)作為調(diào)整各單元權(quán)值的依據(jù)。通過調(diào)整輸入節(jié)點(diǎn)與隱層節(jié)點(diǎn)的聯(lián)接強(qiáng)度和隱層節(jié)點(diǎn)與輸出節(jié)點(diǎn)的聯(lián)接強(qiáng)度以及閾值,使誤差沿梯度方向下降,經(jīng)過反復(fù)學(xué)習(xí)訓(xùn)練,確定與最小誤差相對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)(權(quán)值和閾值),訓(xùn)練即告停止。此時(shí)經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即能對(duì)類似樣本的輸入信息,自行處理輸出誤差最小的經(jīng)過非線形轉(zhuǎn)換的信息。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的建模步驟
BP(Backpropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其核心思想是通過反向傳播算法來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的預(yù)測或分...
2024-07-11 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型 2221 0
如何編寫一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
BP(反向傳播)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它通過反向傳播算法來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置,以最小化輸出誤差。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心在于其前向傳播過程,即信...
2024-07-11 標(biāo)簽:算法BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 894 0
如何構(gòu)建三層bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
引言 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練。三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層...
2024-07-11 標(biāo)簽:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)模型 826 0
python做bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測數(shù)據(jù)
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練。它在許多領(lǐng)域,如模式識(shí)別、...
2024-07-11 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)python 1635 0
bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型建模步驟
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其核心思想是通過反向傳播算法來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置...
2024-07-11 標(biāo)簽:建模BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 887 0
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本的獲取方法
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network)是一種基于誤差反向傳播算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別、分類、預(yù)測...
2024-07-11 標(biāo)簽:傳感器數(shù)據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 866 0
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最少要多少份樣本
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在許多領(lǐng)域都有...
2024-07-11 標(biāo)簽:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)神經(jīng)元 1067 0
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機(jī)制
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network),即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是一種基于梯度下降算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其學(xué)習(xí)機(jī)制的...
2024-07-10 標(biāo)簽:算法BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 947 0
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語言特征信號(hào)分類中的應(yīng)用
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,語言特征信號(hào)分類作為語音識(shí)別、語種識(shí)別及語音情感分析等領(lǐng)域的重要基礎(chǔ),正逐漸受到研究者的廣泛關(guān)注。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back P...
2024-07-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 641 0
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,簡...
2024-07-10 標(biāo)簽:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2083 0
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器之鍋爐蒸汽壓力系統(tǒng)立即下載
類別:電子資料 2023-07-19 標(biāo)簽:控制系統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)蒸汽
bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理 用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去識(shí)別圖片上的字符立即下載
類別:人工智能 2023-07-18 標(biāo)簽:圖像BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)字符
bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人口預(yù)測立即下載
類別:人工智能 2023-07-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的并聯(lián)型有源電力濾波器諧波綜合治理控制算法立即下載
類別:模擬數(shù)字論文 2023-04-07 標(biāo)簽:諧波電能質(zhì)量BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
matlab步進(jìn)電機(jī)模糊pid和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制立即下載
類別:電子資料 2023-03-22 標(biāo)簽:步進(jìn)電機(jī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MATLAB仿真
基于matlab BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三相逆變器故障診斷立即下載
類別:電子資料 2023-03-02 標(biāo)簽:matlab逆變器BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)三相逆變器故障診斷研究立即下載
類別:電子資料 2023-03-02 標(biāo)簽:仿真BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三相逆變器
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及BP與RBF的比較立即下載
類別:人工智能 2021-06-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)展立即下載
類別:人工智能 2021-06-01 標(biāo)簽:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其仿真研究立即下載
類別:人工智能 2021-05-31 標(biāo)簽:遺傳算法BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測
使用BP(Backpropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測是一種常見且有效的方法。以下是一個(gè)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測的詳細(xì)步驟和考慮因素...
2025-02-12 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)參數(shù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 503 0
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)原則
BP(back propagation)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),其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)原則主要基于以下幾個(gè)方面: 一、層次結(jié)構(gòu)...
2025-02-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 445 0
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)參技巧與建議
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)參是一個(gè)復(fù)雜且關(guān)鍵的過程,涉及多個(gè)超參數(shù)的優(yōu)化和調(diào)整。以下是一些主要的調(diào)參技巧與建議: 一、學(xué)習(xí)率(Learning Rate) 重要性...
2025-02-12 標(biāo)簽:內(nèi)存參數(shù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 483 0
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多個(gè)方面存在顯著差異,以下是對(duì)兩者的比較: 一、結(jié)構(gòu)特點(diǎn) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) : BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通常由輸入...
2025-02-12 標(biāo)簽:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 389 0
如何優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率
優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率是提高模型訓(xùn)練效率和性能的關(guān)鍵步驟。以下是一些優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率的方法: 一、理解學(xué)習(xí)率的重要性 學(xué)習(xí)率決定了模型參數(shù)在每次...
2025-02-12 標(biāo)簽:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)模型 554 0
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)步驟詳解
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)步驟主要包括以下幾個(gè)階段:網(wǎng)絡(luò)初始化、前向傳播、誤差計(jì)算、反向傳播和權(quán)重更新。以下是對(duì)這些步驟的詳細(xì)解釋: 一、網(wǎng)絡(luò)初始化 確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)...
2025-02-12 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元 376 0
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)分析
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network)作為一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,具有顯著的優(yōu)點(diǎn),同時(shí)也存在一些不容忽視的缺點(diǎn)。...
2025-02-12 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 557 0
什么是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法(Backpropagation Algorithm)是一種用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效方法。以下是關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法的...
2025-02-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 471 0
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)之間存在著密切的關(guān)系,以下是對(duì)它們之間關(guān)系的介紹: 一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backprop...
2025-02-12 標(biāo)簽:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型機(jī)器學(xué)習(xí) 560 0
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network)的基本原理涉及前向傳播和反向傳播兩個(gè)核心過程。以下是關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原...
2025-02-12 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元 499 0
編輯推薦廠商產(chǎn)品技術(shù)軟件/工具OS/語言教程專題
電機(jī)控制 | DSP | 氮化鎵 | 功率放大器 | ChatGPT | 自動(dòng)駕駛 | TI | 瑞薩電子 |
BLDC | PLC | 碳化硅 | 二極管 | OpenAI | 元宇宙 | 安森美 | ADI |
無刷電機(jī) | FOC | IGBT | 逆變器 | 文心一言 | 5G | 英飛凌 | 羅姆 |
直流電機(jī) | PID | MOSFET | 傳感器 | 人工智能 | 物聯(lián)網(wǎng) | NXP | 賽靈思 |
步進(jìn)電機(jī) | SPWM | 充電樁 | IPM | 機(jī)器視覺 | 無人機(jī) | 三菱電機(jī) | ST |
伺服電機(jī) | SVPWM | 光伏發(fā)電 | UPS | AR | 智能電網(wǎng) | 國民技術(shù) | Microchip |
Arduino | BeagleBone | 樹莓派 | STM32 | MSP430 | EFM32 | ARM mbed | EDA |
示波器 | LPC | imx8 | PSoC | Altium Designer | Allegro | Mentor | Pads |
OrCAD | Cadence | AutoCAD | 華秋DFM | Keil | MATLAB | MPLAB | Quartus |
C++ | Java | Python | JavaScript | node.js | RISC-V | verilog | Tensorflow |
Android | iOS | linux | RTOS | FreeRTOS | LiteOS | RT-THread | uCOS |
DuerOS | Brillo | Windows11 | HarmonyOS |