什么是bp神经网络

⑴ BP神经网络模型是什么

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，是目前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。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。

⑵ BP网络就是BP神经网络吗

我研究生三年研究的都是这玩意，很负责任地告诉你，BP网络就是BP神经网络，看你这个题目，你是本科生吧！你这个很简单啊，很多参考书上都有类似的程序，借鉴一下就可以了！
基于BP网络的PID控制器，这怎么解答，呵呵！你去参考一些书就是了，有一本西安电子科技大学出版的关于神经网路的书，很好，里面的程序很多可以拿来用！记住买书的时候不一定非要买BP神经网络方面的书，因为BP神经网络只是N多种神经网络中最常用的一种，所以很少有单讲BP网路的，都是讲神经网络，其中有一章是BP。

⑶ ANN人工神经网络和BP神经网络有什么区别

BP神经网络是ANN人工神经中的一种，常用的神经网络有BP、RBF、SOM、Hopfield等等，其功能不经相同，可总体来说ANN的主要功能是模式识别和分类训练。

⑷ BP神经网络的原理的BP什么意思

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19936

在本教程中，您将学习如何在R语言中创建神经网络模型。

神经网络（或人工神经网络）具有通过样本进行学习的能力。人工神经网络是一种受生物神经元系统启发的信息处理模型。它由大量高度互连的处理元件（称为神经元）组成，以解决问题。它遵循非线性路径，并在整个节点中并行处理信息。神经网络是一个复杂的自适应系统。自适应意味着它可以通过调整输入权重来更改其内部结构。

该神经网络旨在解决人类容易遇到的问题和机器难以解决的问题，例如识别猫和狗的图片，识别编号的图片。这些问题通常称为模式识别。它的应用范围从光学字符识别到目标检测。

本教程将涵盖以下主题：

• 神经网络概论

• 正向传播和反向传播

• 激活函数

• R中神经网络的实现

• 案例

• 利弊

• 结论

神经网络概论

神经网络是受人脑启发执行特定任务的算法。它是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都具有与之关联的权重。在学习阶段，网络通过调整权重进行学习，来预测给定输入的正确类别标签。

人脑由数十亿个处理信息的神经细胞组成。每个神经细胞都认为是一个简单的处理系统。被称为生物神经网络的神经元通过电信号传输信息。这种并行的交互系统使大脑能够思考和处理信息。一个神经元的树突接收来自另一个神经元的输入信号，并根据这些输入将输出响应到某个其他神经元的轴突。



创建测试数据集

创建测试数据集：专业知识得分和沟通技能得分

• # 创建测试集test=data.frame(专业知识,沟通技能得分)



预测测试集的结果

使用计算函数预测测试数据的概率得分。

• ## 使用神经网络进行预测Pred$result


• 0.99282020800.33355439250.9775153014



现在，将概率转换为二进制类。

• # 将概率转换为设置阈值0.5的二进制类别pred <- ifelse(prob>0.5, 1, 0)pred


• 101



预测结果为1,0和1。

利弊

神经网络更灵活，可以用于回归和分类问题。神经网络非常适合具有大量输入（例如图像）的非线性数据集，可以使用任意数量的输入和层，可以并行执行工作。

还有更多可供选择的算法，例如SVM，决策树和回归算法，这些算法简单，快速，易于训练并提供更好的性能。神经网络更多的是黑盒子，需要更多的开发时间和更多的计算能力。与其他机器学习算法相比，神经网络需要更多的数据。NN仅可用于数字输入和非缺失值数据集。一位着名的神经网络研究人员说：“神经网络是解决任何问题的第二好的方法。最好的方法是真正理解问题。”

神经网络的用途

神经网络的特性提供了许多应用方面，例如：

• 模式识别：神经网络非常适合模式识别问题，例如面部识别，物体检测，指纹识别等。

• 异常检测：神经网络擅长异常检测，它们可以轻松检测出不适合常规模式的异常模式。

• 时间序列预测：神经网络可用于预测时间序列问题，例如股票价格，天气预报。

• 自然语言处理：神经网络在自然语言处理任务中提供了广泛的应用，例如文本分类，命名实体识别（NER），词性标记，语音识别和拼写检查。

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⑸ rbf神经网络和bp神经网络有什么区别

bp神经网络学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的。而rbf神经网络是种高效的前馈式网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。

⑹ BP神经网络

我不是大神。但可以给给意见。

1，遗传算法不能改变BP神经网络准确率低的本质问题的。只能在一定程度上优化BP神经网络。
2，你的数据是怎么增加的？由原来的80组数据基础上随意组合的？还有你的输出结果是3个等级。期望输出是什么类型？预测输出是什么类型？你判断正确率的标准是什么？这些都会对正确率有影响。
3，BP神经网络的正确率的提高可以通过：一，改变隐层的节点数。或增减隐层的层数。最少一个隐层，最多2个。二，改变传递函数，一般隐层用tansig，输出层用linear或者tansig。
4，最后的方法是不怎么重要的，就是数据的归一化，一般是归一化或不归一化都可以的，都试试。
我都是书本学过，做过点题目，只能给这些建议。

⑺ 什么叫BP神经网络

是首席网络县份的基本

⑻ BP算法、BP神经网络、遗传算法、神经网络这四者之间的关系

这四个都属于人工智能算法的范畴。其中BP算法、BP神经网络和神经网络
属于神经网络这个大类。遗传算法为进化算法这个大类。
神经网络模拟人类大脑神经计算过程，可以实现高度非线性的预测和计算，主要用于非线性拟合，识别，特点是需要“训练”，给一些输入，告诉他正确的输出。若干次后，再给新的输入，神经网络就能正确的预测对于的输出。神经网络广泛的运用在模式识别，故障诊断中。BP算法和BP神经网络是神经网络的改进版，修正了一些神经网络的缺点。
遗传算法属于进化算法，模拟大自然生物进化的过程：优胜略汰。个体不断进化，只有高质量的个体（目标函数最小（大））才能进入下一代的繁殖。如此往复，最终找到全局最优值。遗传算法能够很好的解决常规优化算法无法解决的高度非线性优化问题，广泛应用在各行各业中。差分进化，蚁群算法，粒子群算法等都属于进化算法，只是模拟的生物群体对象不一样而已。

⑼ 那个最简单的BP神经网络是什么意思啊，求解答

最简单的BP神经网络？可能指单输入单输出的单隐层感知器模型。

BP（Back Propagation）神经网络是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，是目前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。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。