bp神经网络原理
BP神经网络被称为“深度学习之旅的开端”，是神经网络的入门算法。
各种高大上的神经网络都是基于BP网络出发的，最基础的原理都是由BP网络而来，另外由于BP神经网络结构简单，算法经典， 是神经网络中应用最广泛的一种。
开始发展——在人工神经网络的发展历史上，感知机网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用，它的出现曾掀起了人们研究人工神经元网络的热潮。单层感知网络（M-P模型）做为最初的神经网络，具有模型清晰、结构简单、计算量小等优点。
只能解决线性可分——但是，随着研究工作的深入，人们发现它还存在不足，例如无法处理非线性问题，即使计算单元的作用函数不用阀函数而用其他较复杂的非线性函数，仍然只能解决解决线性可分问题．不能实现某些基本功能，从而限制了它的应用。
多层前馈网络——增强网络的分类和识别能力、解决非线性问题的唯一途径是采用多层前馈网络，即在输入层和输出层之间加上隐含层。
BP神经网络登场——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，系统解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题，并在数学上给出了完整推导。人们把采用这种算法进行误差校正的多层前馈网络称为BP网。
BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了简单感知器不能解决的异或和一些其他问题。从结构上讲，BP网络具有输入层、隐藏层和输出层；从本质上讲，BP算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。
RBF、GRNN和PNN神经网络(1)---基础篇
PNN神经网络PNN在RBF和GRNN的基础上，隐含层与输出层的连接权值类似GRNN，但预测阶段采用竞争函数C，而非线性函数。其结构与前两者相似，但输出处理方法不同。核心函数本文涉及到的创建网络的函数有newrbe、newgrnn和newpnn，它们接受训练集输入（P）、输出（T）和spread参数。此外，cputime用于计算时间消耗...
用BP神经网络建立数学模型,MATLAB实现,怎样得到输入到输出的计算公式...
计算S1与S2层的输出A1=tansig(W1*p,B1);t=purelin(W2*A1,B2);这就是p到t的映射关系。BP（Back Propagation）神经网络是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...
神经网络P=-1:0.1:1;是什么意思
就是p是一个向量值为【-1，-0.9，-0.8，。。。，0.9,1】，就是从第一个数开始，等差数列。
BP神经网络完成预测
下面是几个仿真实验，用了不同的训练函数：1.创建BP网络的学习函数，训练函数和性能函数都采用default值，分别为learngdm,trainlm和mse时的逼近结果：由此可见，进过200次训练后，虽然网络的性能还没有为0，但是输出均方误差已经很小了，MSE=6.72804e-0.06,显示的结果也证明P和T之间非线性映射关系的...
有哪位大神知道BP神经网络变学习率学习算法在Matlab中怎么实现啊?_百 ...
dec=0.7; %减少的学习速率倍数，默认为0.7 bpnet.trainParam.max_perf_inc=1.04; %误差函数增加为迭代前的1.04时，减少学习速率。默认为1.04 [bpnet]=train(bpnet,p,t);save bpnet;
人工神经网络中W P是什么
w是权值或权值矩阵，分iw（输入层权值矩阵）和lw（网络层权值矩阵）。p就是输入向量
BP神经网络的原理的BP什么意思
人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（Error Back-Prooaeation），简称为BP网络。在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《Parallel Distributed Processing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。
BP神经网络算法的关键词
2．1 改进算法概述此前有人提出：任意选定一组自由权，通过对传递函数建立线性方程组，解得待求权。本文在此基础上将给定的目标输出直接作为线性方程等式代数和来建立线性方程组，不再通过对传递函数求逆来计算神经元的净输出，简化了运算步骤。没有采用误差反馈原理，因此用此法训练出来的神经网络结果与...
人工神经网络(ANN)简述
按照这个原理，科学家提出了M-P模型（取自两个提出者的姓名首字母），M-P模型是对生物神经元的建模，作为人工神经网络中的一个神经元。由MP模型的示意图，我们可以看到与生物神经元的相似之处，x_i表示多个输入，W_ij表示每个输入的权值，其正负模拟了生物神经元中突出的兴奋和抑制；sigma表示将全部...
关于matlab中BP神经网络使用train函数的问题,求救,T.T
P(i,:)=YY(i:i+2);附上newff函数的格式为：net=newff(PR,[S1 S2 ...SN],{TF1 TF2...TFN},BTF,BLF,PF），函数newff建立一个可训练的前馈网络。输入参数说明：PR：Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值；Si：第i层神经元个数；TFi：第i层的传递函数，默认函数为tansig函数；BTF...
恭凡林可： 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.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.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).
清城区13032715024： bp神经网络算法的原理 - ？
恭凡林可： 友情提醒 上面的专家是很少的,大部分都是想赚赚积分闲人.以后有比较专业或者难一点的问题最好上专业的论坛上去问,只能算一个值得一试的补充. ------------------------------------------------- 以上是我的回答,希望能够对你有所帮助.
清城区13032715024： 人工神经网络的分类ann和bp是什么意思 - ？
恭凡林可：[答案] 人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等.目前,已有近40种神经网络模型,其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等. ann:人工神经网络(Artificial Neural Networks)...
清城区13032715024： BP神经网络的介绍 - ？
恭凡林可： BP(Back Propagation)神经网络是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.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.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hidden layer)和输出层(output layer).
清城区13032715024： 什么是BP神经网络? - ？
恭凡林可： BP算法的基本思想是:学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成;正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层依次逐层处理,传向输出层,若输出层输出与期望不符,则将误差作为调整信号逐层反向回传,对神经元之间的...
清城区13032715024： 神经网络模型BP是什么样的网络呢? ？
恭凡林可： 神经网络模型BP神经网络模型BP网络是一种对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络
清城区13032715024： 什么是神经网络的BP算法 - ？
恭凡林可： 简介: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...
清城区13032715024： rbf神经网络原理 - ？
恭凡林可： rbf神经网络原理是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间,这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间,而不需要通过权连接. 当RBF的中心点确定以后,这种映射关系也就确定了.而隐含层空间到输出空间的映射是线性的,即网络的输出...
清城区13032715024： bp神经网络为什么可以拟合任意非线性函数 - ？
恭凡林可： 样本变量不需要那么多,因为神经网络的信息存储能力有限,过多的样本会造成一些有用的信息被丢弃.如果样本数量过多,应增加隐层节点数或隐层数目,才能增强学习能力.一、隐层数一般认为,增加隐层数可以降低网络误差(也有文献认...
