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bp神经网络算法的优缺点(bp神经网络预测模型优缺点)

1、 BP(Back Propagation)算法是一种常用的人工神经网络训练算法,是通过反向传播来调整神经网络权值的算法。 在人工神经网络中,BP算法的作用是帮助神经网络对输入的数据进行学习,并通过学习来调整神经网络的权值,以使得神经网络能够较好地对未知数据进行预测。

2、 相比于传统的神经网络,BP神经网络算法更加直观易懂,它的设计目标是简化计算过程,减少迭代次数,从而提高学习和预测的准确性。 这种方法的优势在于,它能够在较少的迭代次数下,找到全局最优的权值,这在处理复杂问题时尤其重要,比如模式识别和预测任务。

3、 1)局部极小化问题:从数学角度看,传统的BP神经网络为一种局部搜索的优化方法,它要解决的是一个复杂非线性化问题,网络的权值是通过沿局部改善的方向逐渐进行调整的,这样会使算法陷入局部极值,权值收敛到局部极小点,从而导致网络训练失败。