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

bp神經網絡能干什么？

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

輸入層的神經元負責接收外界的各種信息并傳遞給中間層的神經元，中間隱層的神經元負責處理和轉換接收到的信息。根據需要，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神經網絡的正向傳播過程。

bp神經網絡和神經網絡有什么區(qū)別？

第一，計算方法不同

1.前饋神經網絡：最簡單的神經網絡，其中神經元按層排列。每個神經元只連接到前一層的神經元。接收上一層的輸出，輸出到下一層。層間沒有反饋。

2.BP神經網絡：是按照誤差反向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡。

3.卷積神經網絡：具有卷積計算和深度結構的前饋神經網絡。

第二，用途不同

1.前饋神經網絡：主要應用有感知器網絡、BP網絡、RBF網絡。

2.BP神經網絡：

(1)函數(shù)逼近：用輸入向量和相應的輸出向量訓練網絡來逼近函數(shù)；

(2)模式識別：用一個待定的輸出向量將其與輸入向量連接起來；

(3)分類：按照輸入向量定義的適當方式進行分類；

(4)數(shù)據壓縮：降低輸出向量的維數(shù)，以便于傳輸或存儲。

3.卷積神經網絡：可應用于圖像識別和物體識別等計算機視覺、自然語言處理、物理學和遙感科學。

聯(lián)系人：

BP神經網絡和卷積神經網絡都屬于前饋神經網絡，都屬于人工神經網絡。所以三者的原理和結構是一樣的。

第三，角色不同

1.前饋神經網絡：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神經網絡：非線性映射能力強，網絡結構靈活。網絡的中間層和各層神經元的數(shù)目可以根據具體情況任意設置，其性能也隨結構的不同而不同。

3.卷積神經網絡：具有表征學習的能力，能夠根據其層次結構對具有平移不變性的輸入信息進行分類。

擴展信息：

1.BP神經網絡的優(yōu)缺點

BP神經網絡在網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，網絡結構靈活。網絡的中間層和各層神經元的數(shù)目可以根據具體情況任意設置，其性能也隨結構的不同而不同。然而，BP神經網絡也有以下主要缺陷。

學習速度慢。即使是一個簡單的問題，通常也需要成百上千次的學習才能收斂。

容易陷入局部極小。

網絡層數(shù)和神經元數(shù)的選擇沒有相應的理論指導。

網絡推廣能力有限。

2.人工神經網絡的特點和優(yōu)勢主要表現(xiàn)在以下三個方面。

具有自學習功能。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識別結果輸入人工神經網絡，網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尤為重要。預計未來的人工神經網絡計算機將為人類提供經濟預測和效益預測，其應用前景十分廣闊。

具有聯(lián)想記憶功能。這種關聯(lián)可以通過人工神經網絡的反饋網絡來實現(xiàn)。

具有高速尋找最優(yōu)解的能力。尋找一個復雜問題的最優(yōu)解通常需要大量的計算。利用針對某一問題設計的反饋人工神經網絡，充分發(fā)揮