bp神经网络介绍

本文目录一览

• bp神经网络的优点
• bp神经网络算法介绍
• 前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系

bp神经网络的优点

该网络的优点如下：
1．信息的分布式存储：脑信息存储的特性是利用突触效率的变化来调整存储，即信息存储在连通性分布上。 神经元之间的优势，bp神经网络。 该功能允许模拟脑以连接权重的形式在网络上分发信息。
2。 信息的并行处理：脑神经元之间传递脉冲信号的速度远低于冯·诺依曼计算机的速度，但由于脑是一个计算机，所以它可以对许多问题快速做出判断、决策和处理。 并行和顺序处理系统的广泛组合。 BP神经网络的基本结构模仿脑，具有并行处理的特点，大大提高了网络功能。

bp神经网络算法介绍

1、BP（BackPropagation）网络是由Rumelhart和McCelland导的一组科学家于1986年提出的，是根据反向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网络可以学习并存储大量的输入输出模式映射关系，而无需首先揭示描述这些映射关系的数学方程。 其学习规则是采用最速下降法，通过反向传播不断调整网络权重和阈值，以最小化网络的总平方误差。 BP神经网络模型的拓扑包括输入层、隐含层和输出层。
2、BP神经网络算法是在现有BP神经网络算法的基础上提出的，它通过任意选择一组权重并直接使用作为线性代数和给出的目标输出来创建线性函数。 等式。 方程组需要用权值来求解，不存在传统方法的部极小值和收敛速度慢的问题，并且更容易理解。

前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系

1.计算方法不同

1．前馈神经网络：最简单的神经网络，每个神经元排列在一层中。 每个神经元仅与前一层的神经元连接。 接受上一层的输出，输出到下一层。 层与层之间没有反馈。

2.BP神经网络：是根据误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络。

3.卷积神经网络：一种包含卷积计算并具有深层结构的前馈神经网络。

2.用途不同

1.前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。

2.BP神经网络：

（1）函数近：利用对应的输入向量和输出向量训练网络来估计函数；

（2）模式识别：利用输出尚未将其与输入向量关联起来的向量；

(3)分类：以适当定义的方式对输入向量进行分类；

(4)数据压缩：Reduce输出向量的维度，以便于传输或存储。

3.卷积神经网络：可应用于图像识别、物体识别等计算机觉、自然语言处理、物理学和遥感科学等域。

关系：

BP神经网络和卷积神经网络都是前馈神经网络，三者都是工神经网络。 因此，三者的原理和结构是相同的。

3.不同的函数

1前馈神经网络：结构简单，应用广泛，能够以任意精度近任意连续函数和平方可积函数。 它可以准确地执行任何有限的训练样本集。

2.BP神经网络：具有较强的非线性映射能力和灵活的网络结构。 网络的中间层数和每层神经元的数量可以根据具体情况任意设置，性能也会随着结构的差异而有所不同。

3.卷积神经网络：具有表示学习能力，可以根据其层次结构对输入信息进行平移不变分类。

更多信息：

1BP神经网络的优缺点

BP神经网络具有相对在性能方面已经成熟。 其突出优点是非线性映射能力强、网络结构灵活。 网络的中间层数和每层神经元的数量可以根据具体情况任意设置，性能也会随着结构的差异而有所不同。 但BP神经网络也存在以下主要缺陷。

①学习速度慢虽然简单的问题通常需要数百甚至数千次学习才能收敛。

②容易陷入部极小值。

③网络层数和神经元数量的选择没有相应的理论指导。

④线上推广能力有限。

2.工神经网络的特点和优势主要体现在以下三个方面

①具有自学习功能。 例如，在进行图像识别时，只需要将许多不同的图像模板和相应的应识别结果输入到工神经网络中，网络就会通过自学习功能慢慢学会识别相似的图像。 自学习功能对于预测非常重要。 预计未来工神经网络计算机将为类提供经济预测和效益预测，其应用前景十分广阔。

②具有联邦存储功能。 这种关联可以使用工神经网络的反馈循环来实现。

③具有高速寻找最优解的能力。 寻找复杂问题的最优解往往需要大量的计算，通过使用对特定问题设计的反馈工神经网络并利用计算机的高速计算能力，可以快速找到最优解。

参考资料：百度百科—前馈神经网络

百度百科—BP神经网络

百度百科—卷积神经网络

百度百科全书——工神经网络