bp神經(jīng)網(wǎng)絡能干什么？BP神經(jīng)網(wǎng)絡是根據(jù)誤差反向傳播訓練的多層前饋網(wǎng)絡，也是目前應用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一。它包括兩個過程：信息的前向傳播和錯誤的后向傳播。輸入層的神經(jīng)元負責接收外界的各種信息并傳遞

bp神經(jīng)網(wǎng)絡能干什么？

BP神經(jīng)網(wǎng)絡是根據(jù)誤差反向傳播訓練的多層前饋網(wǎng)絡，也是目前應用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一。它包括兩個過程：信息的前向傳播和錯誤的后向傳播。

輸入層的神經(jīng)元負責接收外界的各種信息并傳遞給中間層的神經(jīng)元，中間隱層的神經(jīng)元負責處理和轉(zhuǎn)換接收到的信息。根據(jù)需要，在實際應用中，可以將中間隱層設置為一個或多個隱層，通過最后一個隱層將信息傳遞到輸出層。這個過程就是BP神經(jīng)網(wǎng)絡的正向傳播過程。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡能解決什么問題？

BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡是以魯梅爾哈特和麥克萊蘭為首的科學家在1986年提出的概念。它是按照誤差反向傳播算法訓練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，是應用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡。

1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡解決了線性擬合問題。

2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡工具解決預測問題

3.BP神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱的代碼實現(xiàn)(字符分類問題)

bp神經(jīng)網(wǎng)絡如何計算權(quán)值和閾值？

首先，我們要知道BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一個多層前饋網(wǎng)絡。看看matlab中BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練函數(shù)，包括梯度下降法traingd，彈性梯度下降法trainrp，自適應lr梯度下降法traingda等。

因為初始值(初始權(quán)重和閾值)在向量X中，所以x(n，1)的長度n為：n=輸入數(shù)*隱藏數(shù)隱藏數(shù)*輸出數(shù)輸出數(shù)。

Inputnum*hiddennum為輸入層到隱層的權(quán)值個數(shù)，hiddennum為隱層神經(jīng)元個數(shù)(即隱層閾值個數(shù))，hiddennum*outputnum為隱層到輸出層的權(quán)值個數(shù)，outputnum為輸出層神經(jīng)元個數(shù)(即輸出層閾值個數(shù))。

結(jié)構(gòu)

BP網(wǎng)絡在輸入層和輸出層之間增加幾層(一層或多層)神經(jīng)元。這些神經(jīng)元被稱為隱藏單元。它們與外界沒有直接聯(lián)系，但它們狀態(tài)的變化可以影響輸入與輸出的關(guān)系。每層可以有幾個節(jié)點。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡的計算過程由正向計算過程和反向計算過程組成。在前向傳播過程中，輸入模式通過隱單元層從輸入層到輸出層進行處理，每層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)。如果在輸出層中不能獲得期望的輸出，則它被轉(zhuǎn)移到反向傳播，并且誤差信號沿著原始連接路徑返回。通過修改每個神經(jīng)元的權(quán)重，誤差信號被最小化。