它是Ru::飛ellart等人提出的一個監督幻練多層神經網路的算法，每一個訓練範例在網路中經過兩遍傳遞計算: 一遍向前傳播計算，從輸人層開始，傳遞各層並經過處理後， 產生一個輸出，夕乖得到一個該實際輸出和所需輸出之差的差 錯矢最;一遍向反向傳播計算，從輸出層至輸人層，利用差錯 矢量對權值進行逐層修改.BP算法有很強的數學基礎，戲劇 性地擴展了神經網路的使用范用，產生了許多套用成功的實 例，對神經網路研究的再次興起起過很大作用。
基本介紹
- 中文名：神經網路BP算法
- 定義：化學化工術語
它是Ru::飛ellart等人提出的一個監督幻練多層神經網路的算法，每一個訓練範例在網路中經過兩遍傳遞計算: 一遍向前傳播計算，從輸人層開始，傳遞各層並經過處理後， 產生一個輸出，夕乖得到一個該實際輸出和所需輸出之差的差 錯矢最;一遍向反向傳播計算，從輸出層至輸人層，利用差錯 矢量對權值進行逐層修改.BP算法有很強的數學基礎，戲劇 性地擴展了神經網路的使用范用，產生了許多套用成功的實 例，對神經網路研究的再次興起起過很大作用。
它是Ru::飛ellart等人提出的一個監督幻練多層神經網路的算法，每一個訓練範例在網路中經過兩遍傳遞計算: 一遍向前傳播計算，從輸人層開始，傳遞各層並經過處理後， 產生一個輸出，夕乖得到一個該實際輸出和所需輸出之差的差 錯矢最;一遍向反向傳播計算，從輸出層至輸人層，利用差錯 矢量對權值進行逐層修改.B...
BP算法是由學習過程由信號的正向傳播與誤差的反向傳播兩個過程組成。由於多層前饋網路的訓練經常採用誤差反向傳播算法，人們也常把將多層前饋網路直接稱為BP網路。原理 BP算法由信號的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。正向傳播時，輸入樣本從輸入層進入網路，經隱層逐層傳遞至輸出層，如果輸出層的實際輸出與期望...
BP算法是由兩部分組成：信息的正向傳遞與誤差的反向傳播在正向傳播過程中，輸入信息從輸入經隱含層逐層計算傳向輸出層，每一層神經元的狀態只影響下一層神經元的狀態。如果在輸出層沒有得到期望的輸出，則計算輸出層的誤量變化值，然後轉向反向傳播，通過網路將誤差信號沿原來的連線通路反傳回來修改各層神經元的權值...
BP算法(即誤差反向傳播算法)適合於多層神經元網路的一種學習算法，它建立在梯度下降法的基礎上。BP網路的輸入輸出關係實質上是一種映射關係：一個n輸入m輸出的BP神經網路所完成的功能是從n維歐氏空間向m維歐氏空間中一有限域的連續映射，這一映射具有高度非線性。它的信息處理能力來源於簡單非線性函式的多次複合，...
bp是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網路，是套用最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關係，而無需事前揭示描述這種映射關係的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。BP神經網路模型拓撲結構包括輸入層（input...
BP是自動控制上最重要、套用最多的有效算法之一。誤差反向傳播算法是用於多層神經網路訓練的著名算法，有理論依據堅實、推導過程嚴謹、物理概念清楚、通用性強等優點。但是，人們在使用中發現BP算法存在收斂速度緩慢、易陷入局部極小等缺點。BP算法的基本思想是，學習過程由信號的正向傳播與誤差的反向傳播兩個過程組成。1...
BP（Back Propagation）算法又稱為誤差 反向傳播算法，是人工神經網路中的一種監督式的學習算法。BP 神經網路算法在理論上可以逼近任意函式，基本的結構由非線性變化單元組成，具有很強的非線性映射能力。而且網路的中間層數、各層的處理單元數及網路的學習係數等參數可根據具體情況設定，靈活性很大，在最佳化、信號處理與...
誤差逆傳播算法（backpropagation BP算法）是迄今最成功的的神經網路算法。顯示任務中使用神經網路時，大多是在使用BP算法進行訓練。不僅適用於多層前饋神經網路，還可以用於其他類型的神經網路，訓練遞歸。算法總結 先將輸入實例提供給輸入層神經元，然後逐層將信號前傳，直到產生輸出層的結果；然後計算輸出層的誤差，再將...
人工神經網路的模型現在有數十種之多，套用較多的典型的神經網路模型包括BP神經網路、Hopfield網路、ART網路和Kohonen網路。神經網路的學習機理和機構 學習是神經網路一種最重要也最令人注目的特點。在神經網路的發展進程中,學習算法的研究有著十分重要的地位。目前,人們所提出的神經網路模型都是和學習算法相應的。所以,有...
BP神經網路的學習規則, 即權值和閾值的調節規則採用的是誤差反向傳播算法( BP算法)。BP 算法實際上是W idrow -Hoff算法在多層前向神經網路中的推廣。和W idrow- H off算法類似，在BP算法中，網路的權值和閾值通常是沿著網路誤差變化的負梯度方向進行調節的，最終使網路誤差達到極小值或最小值, 即在這一點誤差...
《BP神經網路線上學習算法的確定型收斂性》是依託大連理工大學,由吳微擔任醒目負責人的面上項目。項目摘要 本項目考慮人工神經網路權值學習中廣泛使用的線上梯度法的收斂性,這是神經網路研究對計算數學提出的一個新課題．在上一個自然科學基金項目中，我們研究了不帶隱層的前饋網路，給出了一系列確定型收斂性結果。本...
《一種改進的BP神經網路算法與套用》是張月琴、劉翔等撰寫的一篇論文。論文摘要 針對傳統BP算法存在的收斂速度過慢、易陷入局部極小、缺乏統一的理論指導網路結構設計的缺點,分析了一般的改進算法在神經網路最佳化過程中存在的問題,從蟻群算法和BP算法融合的角度上,並引入了放大因子,提出一種綜合改進的BP算法。該算法引入...
1986年，Rumelhart, Hinton, Williams發展了BP算法。Rumelhart和McClelland出版了《Parallel distribution processing: explorations in the microstructures of cognition》。迄今，BP算法已被用於解決大量實際問題。1988年，Linsker對感知機網路提出了新的自組織理論，並在Shanon資訊理論的基礎上形成了最大互信息理論，從而點燃了...
可見，神經網路是通過學習來達到解決問題的目的，學習沒有改變單個神經元的結構和工作方式，單個神經元的特性和要解決的問題之間也沒有直接聯繫，這裡學習的作用是根據神經元之間激勵與抑制的關係，改變它們的作用強度。學習樣本中的任何樣品的信息都包含在網路的每個權值之中。BP算法中有考察輸出解和理想解差異的過程，...
通過訓練算法在網路學習過程中調整網路的權重，使訓練集圖像的重建誤差E=||X-Z||均值達到最小（X為輸入層樣本集，Z為輸出層樣本集），或者說使重建圖像在均方誤差意義上儘可能地相似於原始圖像。經過訓練後的BP神經網路便可以用來進行圖像壓縮。自組織映射神經網路 自組織映射神經網路中的神經元可以自動根據外部刺激...
1.5 提高神經網路的泛化能力的方法 1.5.1 模型結構選擇 1.5.2 訓練集擴展方法 1.5.3 提前停止 1.5.4 權值衰減 1.5.5 貝葉斯學習 1.5.6 神經網路集成 1.6 神經網路模型的評估與選擇 1.6.1 神經網路模型的評估 1.6.2 神經網路模型的選擇 本章參考文獻 第2章 基於BP算法的多層感知器的設計與...
而且當網路規模一定時，所能記憶的模式非常有限。一般情況下，我們把網路所能儲存的最大模式數稱為網路容量，網路容量與網路的規模、算法以及記憶模式的向量分布都有關係。隨著記憶模式數的增加，權值不斷移動，各記憶模式相互交叉，當模式數超過網路容量時，網路不但逐漸遺忘以前記憶的模式，而且也無法記住新模式，這就...
之後在1990年，Jeffrey Elman提出了第一個全連線的RNN，即Elman網路。Jordan網路和Elman網路都從單層前饋神經網路出發構建遞歸連線，因此也被稱為簡單循環網路（Simple Recurrent Network, SRN）。在SRN出現的同一時期，RNN的學習理論也得到發展。在反向傳播算法被提出後，學界開始嘗試在BP框架下對循環神經網路進行訓練。
2．4 前饋型多層網路的映射能力與逼近能力 2．4．1 前饋網路的映射能力 2．4．2 前饋網路的逼近能力 2．5 BP網路的設計討論 2．6 BP學習算法的VC++語言編程及有關結果 2．6．1 EBP學習算法實現異或分類的C++語言程式 2．6．2 運行結果 2．7 BP神經網路小結 2．8 徑向基函式(RBF)神經網路 2．8．1 ...
本項目研究的核心技術是神經網路技術，關鍵技術為基於神經網路的模型誤差補償技術。研究目標是利用模型誤差補償技術，建立高精度的區域電離層延遲改正模型和預報模型，並分析研究區域電離層的時空變化特徵。項目研究成果將為航天活動、通訊、導航和我國太空發展計畫作出積極貢獻。具體研究內容包括：（1）神經網路BP算法改進研究...
遞歸神經網路可以使用監督學習和非監督學習理論進行訓練。在監督學習時，遞歸神經網路使用反向傳播算法（Back-probagation, BP）更新權重參數，計算過程可類比循環神經網路的隨時間反向傳播（BP Through Time, BPTT）算法。非監督學習的遞歸神經網路被用於結構信息的表征學習（feature learning），其中最常見的組織形式是遞歸...
2.2.3人工神經網路的特點18 2.2.4人工神經網路的結構及分類19 2.3神經網路盲均衡算法的基本原理20 2.3.1基於神經網路濾波器的盲均衡算法的原理20 2.3.2基於神經網路控制器的盲均衡算法的原理21 2.3.3基於神經網路分類器的盲均衡算法的原理21 2.4神經網路盲均衡算法的學習方法22 2.4.1BP算法22 2.4....
第一章介紹了泛函分析的基本概念，如集合、映射、線性空間、範數、序列的收斂性、連續、極限、Cauchy序列、完備空間等；第二章介紹了神經網路的發展概況、神經網路的特徵、研究神經網路的意義及其套用前景等；第三章介紹了幾個主要的神經網路的計算模型；第四章詳細介紹了神經網路BP算法，包括BP算法的計算思路、理論分析...
3.1 人工神經網路的訓練（學習）3.2 幾種常用的人工神經網路算法 3.2.1 誤差反傳訓練算法（Back Propagation，BP）3.2.2 RBF徑向基函式神經網路 3.3 RBF和BP神經網路的比較 第四章 人工神經網路在水質信息檢測中的套用 4.1 不同學習算法對BP網路性能影響的研究 4.1.1 BP網路的學習算法 4.1.2 水質...
算法套用 人工神經網路是研究變數與結果之間映射關係的有力工具。其中,傳統的誤差反向傳播算法(簡稱BP算法)可以通過對簡單的非線性函式進行複合實現高度非線性映射來學習系統的特性,且對任一給定的函式f,總存在一個單隱層網路可以無限逼近它,將其用於擬合難建模的複雜非線性系統的實踐亦表明它是一種描述複雜非線性系統...