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神经网络bp算法推导
BP算法
及其改进
答:
数值试验也表明了这一新算法的有效性。本文通过典型
的BP算法
与新算法的比较,得到了二者之间相互关系的初步结论。从理论上证明了当惩罚因子趋于正无穷大时新算法就是BP算法,并且用数值试验说明了惩罚因子在网络训练算法中的作用和意义。对于三层前馈
神经网络
来说,惩罚因子较小时,隐层神经元局部梯度的可变...
前馈神经网络、
BP神经网络
、卷积神经网络的区别与联系
答:
2、
BP神经网络
:是一种按照误差逆向传播
算法
训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络:包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、作用不同 1、前馈神经网络:结构简单,应用广泛,能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数.而且可以精确实现任意有限训练样本集。2、BP神经网络:具有很强的非线性...
基于遗传
算法的BP神经网络
的应用
答:
关键词:
BP神经网络
遗传
算法
MATLAB结构优化Abstract—Inrecentyears,artificialneuralnetworkgraduallyattentionhasbeenpaidintothehotareaofresearchinmanyfieldshavebeeninvolvedinelectronicapplicationssuchasotherfieldshaveawiderangeofapplications,andalsocontinuedtoexpanditsapplications.Toalleviatetheshortcomingofeasily...
bp神经网络
如何实现预测离职预警?
答:
BP神经网络可以用于实现预测离职预警,具体可分为以下几个步骤:数据采集与预处理:收集员工的相关信息,如个人资料、工作经验、绩效记录等,并进行数据清洗和特征提取。构建神经网络模型:使用
BP神经网络算法
,对各项特征进行输入,并赋给权重和偏置,在不断使用训练数据集的过程中,优化神经网络的参数以及...
bp神经网络
为什么会陷入局部极小值
答:
这主要是因为
BP算法
所采用的是梯度下降法,训练是从某一起始点开始沿误差函数的斜面逐渐达到误差的最小值,故不同的起始点可能导致不同的极小值产生,即得到不同的最优解。如果训练结果未达到预定精度,常常采用多层
网络
和较多的
神经
元,以使训练结果的精度进一步提高,但与此同时也增加了网络的复杂性与...
基于
BP算法
确定题库试题分值的研究:如何成为算法工程师
答:
摘要:本文将BP(Back Propagation)
神经网络
应用到题库试题分值的确定中,以解决目前智能组卷研究中题库试题分值确定的不合理性。在训练网络时,对标准
BP算法
作了相应改进,以适应该智能模型的建立。通过案例试验,验证了确定试题分值的智能模型的精度是符合实际要求的,在一定程度上为智能化组卷奠定了基础。 关键词:BP算法...
前馈神经网络、
BP神经网络
、卷积神经网络的区别与联系
答:
2、
BP神经网络
:是一种按照误差逆向传播
算法
训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络:包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、用途不同 1、前馈神经网络:主要应用包括感知器网络、
BP网络
和RBF网络。2、BP神经网络:(1)函数逼近:用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数;(2)...
一般来说
神经网络算法
的第一步
答:
BP
神经网络算法
在理论上可以逼近任意函数,基本的结构由非线性变化单元组成,具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定,灵活性很大,在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许 多领域都有着广泛的应用前景。人工神经元的研究起...
基于改进
的BP
人工
神经网络算法
的软土地基沉降预测
答:
本书基于MATLAB 7.1 编制了改进
的BP神经网络
程序,对标准的BP人工
神经网络算法
采取了增加动量项法和自适应调节学习速率法两点改进,此外,对输入输出数据进行了尺度变换(归一化处理),变换后可防止因净输入的绝对值过大而使神经元输出饱和,继而使权值调整进入误差曲面的平坦区。输入输出数据变换为[0,1...
基于Matlab和
BP神经网络
的固体火箭 发动机比冲性能的预测
答:
摘要:本文采用基于误差
反向传播算法
(
BP算法
)的人工
神经网络
技术,利用Mat lab神经网络工具箱,建立了固体火箭发动机比冲性能预测的神经网络模型,并利用实验数据进行了验证。结果表明,可以利用该方法开展固体火箭发动机比冲性能的预测。 关键词:固体火箭发动机比冲; BP算法; Mat lab神经网络工具箱; 人工神经网络 中图分类...
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