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  • BP神经网络原理

    BP神经网络原理,BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号Xi通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Yk，网络训练的每个样本包括X输入向量和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值和隐层节点与输出节点之间的联接强度Tjk以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对

  • BP神经网络

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  • BP神经网络

    BP神经网络 神经网络和深度学习 飞桨PaddlePaddle-开源深度学习平台BP神经网络 神经网络和深度学习，飞桨PaddlePaddle，开源深度学习平台，多平台部署，兼容多种开源框架模型。

  • BP神经网络的优缺点

    BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数。这使得其特别适合于求解内部机制复杂的问题，即BP神经网络具有较强的非线性映射能力。 2)自学习和自适应能力：BP神经网络在训练时，能够通过学习自动提取输出、输出数据间的“合理规则”，并自适应的将学习内容记忆于网络的权值中。即BP神经网络具有高度自学习和自适应的能力。 2)BP神经网络算法的收敛速度慢：由于BP...

  • BP神经网络理论

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  • BP神经网络学习

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  • BP神经网络原理

    BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号某i通过中间节点(隐层点)作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Yk,网络训练的每个样本包括输入向量某和期望输出量t,网络输出

bp神经网络是干嘛的

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