Question

BP神经网络相关的问题

Answer 1

问：BP神经网络相关的问题

问：您好，请问你对于BP神经网络了解吗

答：您好，很高兴为您解答， 有了解的，BP神经网络（Back Propagation neural network）指的是一种基于误差反向传播算法（Back Propagation Algorithm）的人工神经网络。BP神经网络广泛应用于分类、回归和模式识别等领域。

问：他的输出结果 是在做模型的时候 用另一种方法计算出来然后输入进去的吗

答：是的，BP神经网络的输出结果是在模型训练阶段通过前向传播计算得出的。在训练过程中，神经网络接收输入数据并通过一系列的线性和非线性变换来计算输出结果。具体来说，神经网络将输入数据经过一层一层的计算，每一层都会产生一些中间结果，最终输出最终结果。在BP神经网络中，每个神经元都有自己的权重和偏置，这些参数会随着训练过程不断调整以最小化预测输出与真实输出之间的误差。在训练完成后，神经网络的权重和偏置就被固定下来，可以用于对新的输入数据进行预测。因此，BP神经网络的输出结果是通过神经网络模型自动计算得出的，而不是通过其他方法计算得出并输入进去的。

问：一开始不是有期望输出嘛，那个不是自己输入的吗

答：亲，是的，有输入层的，具体流程如下：1. 网络初始化。根据系统输入输出序列（X,Y）确定网络输入层节点数n、隐含层节点数l，输出层节点数m，初始化输入层、隐含层和输出层神经元之间的连接权值w,初始化隐含层阈值a，输出层阈值b，给定学习速率和神经元激励函数。2. 隐含层输出计算。根据输入向量X，w和a，计算隐含层输出H。3. 输出层输出计算。柑橘隐含层输出H，连接权值w和阈值b，计算BP神经网络预测输出O。4. 误差计算。根据网络预测输出O和期望输出Y，计算网络预测误差e。5. 权值更新。根据网络预测误差e更新网络连接权值。6. 判断算法迭代是否结束，若没有结束，返回步骤2。