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BP神经网络推导
BP
人工
神经网络
方法
答:
取S4井周围9个点,即4~6线的23~25 点作为已知油气的训练样本;由于区内没有未见油的钻井,只好根据地质资料分析,选取14~16线的55~57点作为非油气的训练样本。
BP网络
学习迭代17174次,总误差为0.0001,学习效果相当满意。以学习后的网络进行识别,得出结果如图6-2-4所示。图6-2-4 塔北雅克拉...
一文彻底搞懂
BP
算法:原理
推导
+数据演示+项目实战(上篇)
答:
全文分为上下两篇,上篇主要介绍BP算法的原理(即公式的
推导
),介绍完原理之后,我们会将一些具体的数据带入一个简单的三层神经网络中,去完整的体验一遍BP算法的计算过程;下篇是一个项目实战,我们将带着读者一起亲手实现一个
BP神经网络
(不使用任何第三方的深度学习框架)来解决一个具体的问题。图 1...
神经网络BP
模型
答:
BP网络
是一种具有3层或3层以上的阶层型
神经网络
。上、下层之间各神经元实现全连接,即下层的每一个神经元与上层的每一个神经元都实现权连接,而每一层各神经元之间无连接。网络按有教师示教的方式进行学习,当一对学习模式提供给网络后,神经元的激活值从输入层经各隐含层向输出层传播,在输出层的各神经元获得网络...
BP神经网络
方法
答:
在
BP网络
学习的过程中,先调整输出层与隐含层之间的连接权值,然后调整中间隐含层间的连接权值,最后调整隐含层与输入层之间的连接权值。实现BP网络训练学习程序流程,如图4-5所示(倪深海等,2000)。图4-5
BP神经网络
模型程序框图 若将水质评价中的评价标准作为样本输入,评价级别作为网络输出,BP网络通...
BP神经网络
(误差反传网络)
答:
可以用它进行反演,输入观测数据,网络就会输出它所对应的模型。
BP神经网络
在能够进行反演之前需要进行学习训练。训练需要大量的样本,产生这些样本需要大量的正演计算,此外在学习训练过程也需要大量的时间。但是BP神经网络一旦训练完毕,在反演中的计算时间可以忽略。要想使BP神经网络比较好地映射函数关系,需要...
神经网络
——
BP
算法
答:
BP神经网络
是这样一种神经网络模型,它是由一个输入层、一个输出层和一个或多个隐层构成,它的激活函数采用sigmoid函数,采用BP算法训练的多层前馈神经网络。BP算法全称叫作误差反向传播(error Back Propagation,或者也叫作误差逆传播)算法。其算法基本思想为:在2.1所述的前馈网络中,输入信号经输入层...
bp神经网络
原理
答:
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...
BP神经网络
答:
神经网络
能很好地解决不同的机器学习问题。神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络,每一层的输出变量都是下一层的输入变量。上图显示了人工神经网络是一个分层模型,逻辑上可以分为三层:输入层 :输入层接收特征向量 x 输出层 :输出层产出最终的预测 h 隐含层 :隐含层介于输入层与...
深入浅出
BP神经网络
算法的原理
答:
我们现在开始有监督的
BP神经网络
学习算法:1、正向传播得到输出层误差e =>输入层输入样本=>各隐藏层=>输出层 2、判断是否反向传播 =>若输出层误差与期望不符=>反向传播 3、误差反向传播 =>误差在各层显示=>修正各层单元的权值,直到误差减少到可接受程度。算法阐述起来比较简单,接下来通过数学公式来...
什么是
BP神经网络
?
答:
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
元之间的连接权矩阵做出处理,使误差减小。经反复学习,最终使误差减小到可接受的...
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