bp神經(jīng)網(wǎng)絡和神經(jīng)網(wǎng)絡有什么區(qū)別？第一，計算方法不同1.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡:最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡，其中神經(jīng)元按層排列。每個神經(jīng)元只與前一層的神經(jīng)元相連。接收上一層的輸出，輸出到下一層。層間沒有反饋。2.BP神經(jīng)

bp神經(jīng)網(wǎng)絡和神經(jīng)網(wǎng)絡有什么區(qū)別？

第一，計算方法不同

1.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡:最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡，其中神經(jīng)元按層排列。每個神經(jīng)元只與前一層的神經(jīng)元相連。接收上一層的輸出，輸出到下一層。層間沒有反饋。

2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡:是根據(jù)誤差反向傳播算法訓練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡。

3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡:具有卷積計算和深度結構的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡。

第二，用途不同

1.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡:主要應用有感知器網(wǎng)絡、BP網(wǎng)絡、RBF網(wǎng)絡。

2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡:

(1)函數(shù)逼近:訓練網(wǎng)絡用輸入向量和相應的輸出向量逼近函數(shù)；

(2)模式識別:將其與輸入向量關聯(lián)，輸出向量待定；

(3)分類:根據(jù)輸入向量定義的適當進行分類；

(4)數(shù)據(jù)壓縮:降低輸出向量的維數(shù)，以便于傳輸或存儲。

3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡:可應用于計算機視覺、自然語言處理、圖像識別、物體識別等物理學和遙感科學。

聯(lián)系人:

BP神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡都屬于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，三者都屬于人工神經(jīng)網(wǎng)絡。所以三者的原理和結構是一樣的。

第三，角色不同

1.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡:結構簡單，應用廣泛，可以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)和平方可積函數(shù)，可以精確實現(xiàn)任意有限的訓練樣本集。

2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡:非線性映射能力強，網(wǎng)絡結構靈活。網(wǎng)絡的中間層和各層神經(jīng)元的數(shù)目可以根據(jù)具體情況任意設置，其性能隨結構的不同而不同。

3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡:具有表征學習的能力，能夠根據(jù)其層次結構對輸入信息平移不變量進行分類。

擴展數(shù)據(jù):

1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)缺點

BP神經(jīng)網(wǎng)絡在網(wǎng)絡理論和性能上都比較成熟。其突出優(yōu)點是非線性映射能力強，網(wǎng)絡結構靈活。網(wǎng)絡的中間層和各層神經(jīng)元的數(shù)目可以根據(jù)具體情況任意設置，其性能隨結構的不同而不同。但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡也有以下主要缺陷。

(1)學習速度慢，即使是簡單的問題，通常也需要幾百次甚至幾千次才能收斂。

②容易陷入局部極小。

③網(wǎng)絡層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)的選擇沒有相應的理論指導。

④網(wǎng)絡推廣能力有限。

2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡的特點和優(yōu)勢主要表現(xiàn)在以下三個方面。

①自學習功能。例如，在實現(xiàn)圖像識別時，只需將許多不同的圖像模板和相應的待識別結果輸入到人工神經(jīng)網(wǎng)絡中，網(wǎng)絡就會通過自學習功能逐漸學會識別相似的圖像。自學習功能對于預測具有重要意義。預計未來的人工神經(jīng)網(wǎng)絡計算機將為人類提供經(jīng)濟預測和效益預測，其應用前景廣闊。這是非常雄心勃勃的。

②具有聯(lián)想記憶功能。這種關聯(lián)可以利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡的反饋網(wǎng)絡來實現(xiàn)。

③快速找到最優(yōu)解的能力。尋找一個復雜問題的最優(yōu)解往往需要大量的計算。利用針對某個問題設計的反饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡，充分發(fā)揮計算機的高速計算能力，可能很快就能找到最優(yōu)解。

模聯(lián)里bp是什么？

Bp是用誤差反向傳播算法訓練的多層前饋網(wǎng)絡，是應用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡模型之一。

BP網(wǎng)絡可以學習和存儲大量的輸入輸出模式映射關系，而不需要事先揭示描述這種映射關系的數(shù)學方程。其學習規(guī)則是采用最速下降法，通過反向傳播不斷調整網(wǎng)絡的權值和閾值，使網(wǎng)絡誤差的平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的拓撲結構包括輸入層、隱含層和輸出層。