人工智能 | BP神经网络

最新推荐文章于 2025-03-02 08:51:05 发布
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分类专栏： 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cat_xing/article/details/86497981
版权
本文详细介绍了BP神经网络，包括多层感知机的特点、BP算法的步骤、权重赋值、误差计算和权重修正。同时，讨论了BP算法在学习过程中的注意事项和存在的缺陷，以及线性可分和线性不可分问题。通过例题和课后习题，帮助读者深入理解BP神经网络。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

教材

多层前向神经网络
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多层感知网络
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多层感知机特点
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BP学习
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BP算法步骤
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给权重赋值
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输入样本，开始计算
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从后往前计算误差
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根据误差修正权重
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结束
BP算法学习过程中需要注意的问题
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BP网的缺陷
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课后习题
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PPT

教师信号、有导师学习
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线性可分与线性不可分
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例题
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多层感知器的提出
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感知器能力比较
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梯度下降
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BP算法局限性
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输入量选择
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输入输出的归一化
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智能计算之神经网络(BP)介绍
PY洋洋
06-21 9142
1. 神经网络流行原因 2. 人工神经网络定义 3. 人工神经网络的学习能力 4.人工神经网络的基本原理 5. 神经网络的研究进展 6.神经网络的典型结构 6.1 单层感知器网络 6.2 前馈型网络 6.3 前馈内层互联网络 6.4 反馈型网络 6.5 全互联网络 7. 神经网络的学习算法 7.1 学习方法 7.2 学习规则 8. BP神经网络 8.1 基本思想 8.2 算法流程 8.3 举例...
人工智能之BP神经网络
Jock的博客
05-26 2964
什么是BP神经网络，BP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。基本的BP神经网路包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。这里我们具体研究的是简单的三层BP网络。这三层分别是，输入层、隐含层和输出层。如下图，输入层有输入X共n个输入，隐含层的神经元个数由自己来定义，为S1个，输出层即是目标输出共S2个。 如上图所示，我们可以得知，输入层到隐含层的加权矩阵为：S1*n
【人工智能】BP神经网络
一拳Marx
12-23 284
人工智能——BP神经网络一、感知器二、反向传播，不断调整三、梯度3.1 局部梯度3.2 Sigmoid函数 一、感知器 二、反向传播，不断调整 三、梯度 3.1 局部梯度 3.2 Sigmoid函数
【BP神经网络与卷积神经网络】如何构建BP神经网络
最新发布
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
03-02 822
BP（Backpropagation，反向传播）神经网络是多层感知机（MLP, Multi-Layer Perceptron）的核心算法之一，通过误差反向传播调整权重，使得网络能够逼近非线性映射。BP神经网络广泛用于结构化数据分析、金融预测、医学诊断等任务。本节将介绍4个实际案例，涵盖 PyTorch（2个案例） 和 TensorFlow（2个案例），并提供详细的 案例描述、分析、算法步骤及完整Python代码，以帮助读者掌握BP神经网络的构建与应用。
BP神经网络-- 基本模型
weixin_30617797的博客
07-28 2658
BP 神经网络中的 BP 为 Back Propagation 的简写，最早它是由Rumelhart、McCelland等科学家于 1986 年提出来的，Rumelhart 并在Nature 上发表了一篇非常著名的文章 《Learning representations by back-propagating errors》 。随着时代的迁移，BP神经网络理论不断的得到改进、更...
bp神经网络.zip_BP神经网络_bp数据集_人工智能_神经网络_训练集
07-14
训练bp神经网络，内含数据集，直接使用即可
人工智能、优化算法、GA优化BP神经网络对比BP神经网络、回归预测
08-30
在IT领域，人工智能是当前最热门的研究方向之一，而优化算法是实现人工智能高效运作的关键工具。本主题聚焦于一种特定的优化技术——遗传算法（Genetic Algorithm, GA），以及它如何应用于改进传统的反向传播...
人工智能_手写体_BP神经网络实现
09-29
在IT领域，人工智能（AI）是目前最热门的研究方向之一，尤其在图像识别技术中，手写体识别是一项重要的应用。本项目聚焦于利用BP（Backpropagation）神经网络实现手写体识别，通过Python编程语言进行搭建和训练。...
人工智能-项目实践-鸢尾花分类-Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类
06-22
人工智能-项目实践-鸢尾花分类-Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类 本文用Python实现了BP神经网络分类算法，根据鸢尾花的4个特征，实现3种鸢尾花的分类。 算法参考文章：纯Python实现鸢尾属植物数据集神经网络...
基于 BP 神经网络的加法器设计与实现（原创17页） 人工智能技术大报告 MATLAB BP神经网络工具箱
11-21
如何使用Matlab中BP神经网络工具箱进行加法器的设计和代码的编写 压缩包内容: BP.m----MATLAB代码实现 ; 基于BP神经网络的加法器设计与实现.docx ; 基于BP神经网络的加法器设计与实现.pdf ; 所有数据.xlsx 文档目录:...
人工智能bp算法
12-05
bp算法，英文，页面清晰。详细介绍bp算法整个流程和每个细节。
人工智能——BP神经网络
weixin_41171064的博客
05-29 4961
BP神经网络应该是所有神经网络里面的比较简单易懂的一种。 当然，python是有BP神经网络的库，但是我这次要给的代码，是我自己根据网上大佬的案例，自己手动编写的一个隐含层的一个神经网络模型。 代码的流程如下： 1.读取train训练集数据，读取test测试集数据。 2.对数据进行归一化处理。 3.初始化其中的w（权值），b（偏置）。 4.随机选取一个训练集数据，进行正向传播，h = wi*xi ...
BP神经网络简单应用实例,bp神经网络的设计方法
神经网络爱好者
10-04 2928
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)。 人工神经网络
BP神经网络
sun1647757891的博客
08-23 919
前言 最近帮一个研究生学长做了几个训练神经网络模型，以便验证提取出来的几个特征值的训练效果。下面将会讲到对BP神经网络模型的学习及使用。 什么是BP神经网络 BP神经网络的数学原理 算法实现 学习总结 什么是BP神经网络 {index1} 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
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