bp神经网络算法介绍

神经网络可以使用梯度下降算法进行训练，梯度下降算法就是先初始化BP神经网络的参数w,b,然后不断地往负梯度方向调整，使得模型的误差越来越小，最后求得最优解：梯度下降算法需要使用参数在误差函数中的梯度，BP神经网络梯度公式如下：MARK一下，后面我们会用到这条公式来实现代码。

神经网络是一种基于反向传播算法的多层前馈神经网络。 其主要特点是能够通过学习样本数据中的模式，调整网络参数，从而实现复杂的非线性映射和决策任务。 BP神经网络主要由输入层、隐层和输出层构成。

  动作识别算法是一种能够从或图像中提取出体动作的技术。 它广泛应用于监控、智能机交互、体育训练等域。 动作识别算法的基本流程包括三个步骤：特征提取、模型训练和动作识别。 首先，通过对或图像进行预处理，提取出关键帧并去除噪声和冗余信息。 然后，利用计算机觉技术，如流法、HOG（方向梯度直方图）特征等，提取出体的骨骼关节点信息，形成运动姿态特征向量。 接下来，通过深度学习技术，利用大量标注数据集进行模型训练，学习从特征向量到动作标签的映射关系。 最后，将训练好的模型应用于实际场景中，对新的或图像进… AI觉算法平台-工智能系统，共达地算法超提供5000+种"即插即用"的AI算法,覆盖智能造,智慧零售,智慧物联,智慧城等行业.算法具备高精度,高性价比,高适配性等特点.进入共达地AI算法网站了解更多详情。