BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三個主要特點？BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有以下三個特點:(1)網(wǎng)絡(luò)由多層組成，各層都是連通的，同一層的神經(jīng)元是不連通的。(2)2)BP網(wǎng)絡(luò)的傳遞函數(shù)必須是可微的。所以感知器的二元函數(shù)不能用，一般用Sig

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三個主要特點？

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有以下三個特點:

(1)網(wǎng)絡(luò)由多層組成，各層都是連通的，同一層的神經(jīng)元是不連通的。

(2)2)BP網(wǎng)絡(luò)的傳遞函數(shù)必須是可微的。所以感知器的二元函數(shù)不能用，一般用Sigmoid函數(shù)，分為Log-Sigmoid和Tan-Sigmoid函數(shù)。x的范圍包括整個實數(shù)域，函數(shù)值在0到1之間。在實際應用中，可以添加參數(shù)來控制曲線的位置和形狀。

Sigmoid函數(shù)可以將輸入的范圍從負無窮大映射到正無窮大(-1，1)和(0，1)之間，具有非線性放大作用。

(3)誤差反向傳播學習。在BP網(wǎng)絡(luò)中，數(shù)據(jù)從輸入層通過隱藏層反向傳播。當訓練網(wǎng)絡(luò)權(quán)重時，網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重從輸出層通過中間層朝著減少誤差的方向向前修正。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么要初始化權(quán)值和閾值？

有一個默認的閾值和偏差，可以打開自己的功能查看。

什么是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

1.什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是按照一定規(guī)則連接多個神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)。

例如，全連接的FC)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其規(guī)則包括:

有三層:輸入層、輸出層和隱藏層。

同一層的神經(jīng)元之間沒有聯(lián)系。

全連接的含義:第N層的每個神經(jīng)元與第N-1層的所有神經(jīng)元連接，第N-1層神經(jīng)元的輸出是第N層神經(jīng)元的輸入。

每個連接都有一個權(quán)重。

不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有不同的連接規(guī)則。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何計算權(quán)值和閾值？

首先我們需要明白，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個多層前饋網(wǎng)絡(luò)。看matlab中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練功能，有梯度下降法traingd，彈性梯度下降法trainrp，自適應lr梯度下降法traingda等等。

因為初始值(初始權(quán)重和閾值)在向量X中，所以x(n，1)的長度n為:ninputnum * hidden num hidden num * output num output num。

其中inputnum*hiddennum為輸入層到隱層的權(quán)值個數(shù)，hiddennum為隱層神經(jīng)元個數(shù)(即隱層閾值個數(shù))，hiddennum*outputnum為隱層到輸出層的權(quán)值個數(shù)，outputnum為輸出層神經(jīng)元個數(shù)(即輸出層閾值個數(shù))。

結(jié)構(gòu)

BP網(wǎng)絡(luò)在輸入層和輸出層之間增加幾層(一層或多層)神經(jīng)元。這些神經(jīng)元被稱為隱藏單元，它們與外界沒有直接聯(lián)系。但其狀態(tài)的變化可以影響輸入輸出的關(guān)系，每一層可以有幾個節(jié)點。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算過程由正向計算過程和反向計算過程組成。在前向傳播過程中，輸入模式從輸入層經(jīng)過隱單元層逐層處理，轉(zhuǎn)向輸出層。每層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)。如果期望的輸出可以 t在輸出層獲得，誤差信號將沿著原始連接路徑返回，并且通過修改每個神經(jīng)元的權(quán)重來最小化誤差信號。