77问答网
所有问题
当前搜索:
Bp神经网络
bp神经网络
和卷积神经网络区别
答:
BP神经网络
和卷积神经网络在结构、用途和作用上存在明显区别。1、结构:BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,而卷积神经网络包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。2、用途:BP神经网络具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构,能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数,...
bp神经网络
答:
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)。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多...
小波神经网络和
bp神经网络
的区别
答:
小波神经网络和
BP神经网络
(反向传播神经网络)是两种不同的神经网络模型。BP神经网络是一种多层前馈神经网络,具有输入层、隐藏层和输出层。它通过反向传播算法来优化网络的权重和偏置,从而实现对输入数据的拟合和分类。BP神经网络适用于解决一般的连续性问题,如模式识别、函数逼近等。然而,BP神经网络在处...
rbf神经网络和
bp神经网络
有什么区别
答:
BP神经网络
是ANN人工神经中的一种,常用的神经网络有BP、RBF、SOM、Hopfield等等,其功能不经相同,可总体来说ANN的主要功能是模式识别和分类训练。最本质的区别可以说是学习方法不同,或者说模型的优化方法不同。
BP神经网络
和感知器有什么区别?
答:
1、发展背景不同:感知器是Frank Rosenblatt在1957年所发明的一种人工神经网络,可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络,是一种二元线性分类器。而
BP神经网络
发展于20世纪80年代中期,David Runelhart。Geoffrey Hinton和Ronald W-llians、DavidParker等人分别独立发现了误差反向传播算法,简称BP,...
为什么说神经网络是一个非线性系统?如果
BP神经网络
中所有结点都为线性函...
答:
答案是仍然不是。虽然
BP神经网络
的所有结点都是线性函数,但是它们通过加权和、激活函数等方式相互作用,从而形成了一个非线性的整体结构。这意味着,即使这些结点本身是线性的,整个神经网络仍然是一个非线性系统。因此,在设计和选择神经网络时,我们需要考虑到其整体结构和非线性性质,以便获得最佳的性能和...
BP神经
算法是什么?能给点既通俗易懂又比较详细的回答吗
答:
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。1 传统的BP算法简述 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,...
什么是
bp
答:
我们最常用的
神经网络
就是
BP网络
,也叫多层前馈网络。BP是back propagation的所写,是反向传播的意思。我以前比较糊涂,因为一直不理解为啥一会叫前馈网络,一会叫BP(反向传播)网络,不是矛盾吗?其实是这样的,前馈是从网络结构上来说的,是前一层神经元单向馈入后一层神经元,而后面的神经元没有反馈...
前馈神经网络、
BP神经网络
、卷积神经网络的区别与联系
答:
区别:一、计算方法不同 1、前馈神经网络:一种最简单的神经网络,各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出,并输出给下一层.各层间没有反馈。2、
BP神经网络
:是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络:包含卷积计算且具有深度结构的前馈...
bp神经网络
的缺点
答:
1)局部极小化问题:从数学角度看,传统的
BP神经网络
为一种局部搜索的优化方法,它要解决的是一个复杂非线性化问题,网络的权值是通过沿局部改善的方向逐渐进行调整的,这样会使算法陷入局部极值,权值收敛到局部极小点,从而导致网络训练失败。加上BP神经网络对初始网络权重非常敏感,以不同的权重初始化...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
bp神经网络算法
bp神经网络基本工作原理
神经网络中bp是什么意思
简述BP神经网络
神经网络除了bp还有什么
bp是前馈神经网络
使用bp神经网络模型过程
BP神经网络只有四十个数据
bp神经网络算法原理公式