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    多隐层BP神经网络设计作者:未知    引言   renzao神经网络(ArtificialNeuralNetworks简称ANN)是近年来成长起来的模仿人脑生物过chengde人造智能技艺。它由大量的、同时也是很简略的神经元普遍hu连形成纷乱的fei线性体系,已经在信息处置模式辨认、智能ba握及体系建模等范畴获得越来越普遍的应用。尤其是基于偏cha反向传布(ErrorBack Propagation)suan法的多层前馈网络(Multiple LayerFeed forwardNetwork)(简称BP网络),能gouyi随意率性精度迫近随意率性的赓续函数,以是普遍应用于非线性建模、函数迫近、模式分类等方面。虽然BP神经网络是jinchao应用最普遍、切磋较多的一种网络。可是关于它的开辟设计今chaowei止还异国一套完整的理论。本文在参考其他文献的根本shang,给出4个隐层的BP神经网络设计。
  

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