BP神经网络法优缺点

接下来为大家讲解bp神经网络法，以及BP神经网络法优缺点涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、BP神经网络算法的关键词
• 2、bp算法在人工神经网络中的作用是什么?
• 3、BP神经网络在线学习的误差计算方法
• 4、bp神经网络原理

BP神经网络算法的关键词

【关键词】 高校； 财务工作绩效； BP神经网络 财务工作绩效是衡量一所高校内部工作绩效的重要尺度，也是决定一所高校教育事业能否持续健康发展的标志。

BP算法全称叫作误差反向传播（error Back Propagation，或者也叫作误差逆传播）算法。

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。

下面是一个只针对 ！$\theta_1$ 进行检验的示例：如果上式成立，则证明网络中BP算法有效，此时关闭梯度校验算法（因为梯度的近似计算效率很慢），继续网络的训练过程。

具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propagation）算法又称为误差 反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。

bp算法在人工神经网络中的作用是什么?

因此，BP算法的历史意义：明确地否定了明斯基等人的错误观点，对神经网络第二次***具有决定性意义。这一点是说BP算法在神经网络领域中的地位和意义。

BP就是后传神经网络算法，可以用来预测股票价格走势（要求已知过去一段时间内的股票最高、最低、收盘、开盘价等信息）、当然也可以用来预测科学工程上的问题。

有效改进了BP算法，进一步提高其适用性。因此，***用BP人工神经网络建立导水裂隙带高度与其影响因子之间的非线性映射关系，并发挥BP网的泛化能力，输入影响因子，对导水裂隙带高度进行预测，具有无可比拟的优越性。

BP算法（Backpropagation算法）是一种用于训练人工神经网络的反向传播算法。它是一种基于梯度下降的优化算法。BP算法通过计算网络输出与目标输出之间的误差，并根据误差调整网络的权重和偏置，以使得网络的输出尽可能接近目标输出。

较强的泛化能力，即在BP算法训练结束之后，BP算法可以利用从原来知识中学到的知识解决新的问题。缺点：（1）由于BP神经网络中的参数众多，每次都需要更新数量较多的阈值和权值，故会导致收敛速度过慢。

BP（Back Propagation）算法又称为误差 反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。

BP神经网络在线学习的误差计算方法

神经网络算法隐含层的选取 1 构造法首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数，找到最小值和最大值，然后从最小值开始逐个验证模型预测误差，直到达到最大值。最后选取模型误差最小的那个隐含层层数。

计算误差函数e对输出层各神经元的偏导数，根据输出层期望输出和实际输出以及输出层输入等参数计算。

这是线性回归拟合的偏差量Bias吧，设简单线性回归的output=W*input+Bias，其中W称为权重，Bias称为偏差量。你这个测试集中output=1*input+0.019，训练集中output=1*input+0.021。

在1节里，我们已经了解了数据沿着神经网络前向传播的过程，这一节我们来介绍更重要的反向传播的计算过程。假设我们使用随机梯度下降的方式来学习神经网络的参数，损失函数定义为 ，其中 是该样本的真实类标。

bp神经网络原理

1、BP神经网络被称为“深度学习之旅的开端”，是神经网络的入门算法。各种高大上的神经网络都是基于BP网络出发的，最基础的原理都是由BP网络而来，另外由于BP神经网络结构简单，算法经典， 是神经网络中应用最广泛的一种。

2、年，Robert Hecht Nielsno证明了对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用一个隐层的BP网络来逼近，因而一个三层的BP网络可以完成任意的n维到m维的映射。

3、人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

4、bp基本原理是： 利用前向传播最后输出的结果来计算误差的偏导数，再用这个偏导数和前面的隐藏层进行加权求和，如此一层一层的向后传下去，直到输入层（不计算输入层），最后利用每个节点求出的偏导数来更新权重。

关于bp神经网络法，以及BP神经网络法优缺点的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。