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  • BP神经网络

    1 BP神经网络介绍 多层感知器可以很好的解决分类问题，但是单层感知器的权值调整算法无法 运用到多层感知器中（无法确定隐藏层的期望输出）。而随着误差反向传播算法（Error Back Prop...

  • BP神经网络

    BP神经网络是一种按误差反向传播的多层前馈神经网络，含有一个或多个隐含层，其拓扑结构与一般神经网络相似，BP神经网络的隐含层激活函数一般是sigmoid函数，输出层如果是函数逼近，其激活函数...

  • BP神经网络

    7. 将BP神经网络良好的非线性函数拟合能力,以及粒子群算法(PSO)良好的非线性优化性能相结合,提出一种基于自然选择策略的PSO-BP神经网络的滑坡可靠性评价新方法。新方法的整体布局是 . 详情>>...

  • BP神经网络

    1.激活函数激活函数（Activation Function）是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。激活函数对于人工神经网络模型去学习、理解复杂的非线性函数，具有十分重要的作用。 如果不使用激活函数，每一层输出都是上一...

  • BP神经网络详解+原理

    本文将会从实际的训练过程来依次讲解，用到哪些知识点就将～ BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以 期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向...

  • BP神经网络

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    4. 神经网络三种基本模型1 前 馈 型 神 经 网 络 feedfroward network - 重 点 介 绍多层感知器BP网 络RBF网 络2...

  • bp神经网络

    BP神经网络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。...

  • 深入理解BP神经网络

    二、BP神经网络流程神经网络的基本组成单元是神经元。神经元的通用模型如图所示，其中常用的激活函数有阈值函数、sigmoid函数和双曲正切函数。 神经元模型神经元的输出为： 神经元输出...

  • BP神经网络

    2.三层BP网络模型根据Kolrnogorov定理，一个3层BP神经网络能够实现对任意非线性函数进行逼近，一个典型的3层BP神经网络模型如下...

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