bp神经网络预测算法介绍

2、 BP网络学习迭代17174次，总误差为0.0001，学习效果相当满意。 以学习后的网络进行识别，得出结果如图6-2-4所示。

4、 BP算法实战演练 在训练过程中，每5000次迭代，计算loss并更新权重和偏置，loss值随训练次数逐渐减小，输出层的预测结果清晰明了。 通过训练，我们得到了训练结果，损失值的下降趋势，以及预测的准确类别。 这些数据可视化，清晰展示了算法的学习效果。

3、 相似归类。 例如认定A是个好人，A其具有那些特点，B如果具有这些特点，B就是好人。

1、 1、BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。 BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。