本篇文章给大家谈谈bp神经网络应用实例，以及bp神经网络应用实例有哪些对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、BP神经网络在土木工程中有哪些应用?
- 2、BP神经网络方法
- 3、神经网络——BP算法
- 4、bp神经网络是有监督还是无监督
- 5、一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)
- 6、BP神经网络(误差反传网络)
BP神经网络在土木工程中有哪些应用?
1、随着***用梯度下降优化技术的误差反传（BP）学习算法的出现，以及对该算法的有效实施[2]，神经网络成为解决土木工程和建筑管理领域问题的可行的有效工具。
2、BP神经网络模型在建立及应用过程中，主要存在的不足和建议有以下四个方面：（1）对于神经网络，数据愈多，网络的训练效果愈佳，也更能反映实际。但在实际操作中，由于条件的限制很难选取大量的样本值进行训练，样本数量偏少。
3、在工程造价预测、经济预警和招投标等多个方面，神经网络都具有较好的应用前景。2建筑经济管理中的神经网络的应用 1在造价预测方面的应用 在建筑工程造价预测方面，神经网络可以应用于工程费用的估计。
4、神经网络在填石路基沉降预测中的应用王星华；吴汉波；祝志恒应用BP神经网络对填石路基沉降进行预测。
BP神经网络方法
1、正向传播与反向传播过程循环往复，直到网络收敛，得到网络收敛后的互联权值和阈值。（二）BP神经网络计算步骤 （1）初始化连接权值和阈值为一小的随机值，即W（0）＝任意值，θ（0）＝任意值。（2）输入一个样本X。
2、BP算法是一种比较成熟的有指导的训练方法，是一个单向传播的多层前馈网络。它包含输入层、隐含层、输出层，如图4-4所示。图4-4 地下水质量评价的BP神经网络模型 图4-4给出了4层地下水水质评价的BP神经网络模型。
3、BP神经网络算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的，是通过任意选定一组权值，将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组，解得待求权，不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题，且更易理解。
4、其算法基本思想为：在1所述的前馈网络中，输入信号经输入层输入，通过隐层计算由输出层输出，输出值与标记值比较，若有误差，将误差反向由输出层向输入层传播，在这个过程中，利用梯度下降算法对神经元权值进行调整。
神经网络——BP算法
BP算法是迄今最成功的神经网络学习算法，现实任务中使用神经网络时，大多是在使用BP算法进行训练[2]，包括最近炙手可热的深度学习概念下的卷积神经网络（CNNs）。
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。
hinton发明了一种计算神经网络参数的快速算法，叫后向传播算法。后向传播算法的基本介绍：后向传播算法简称BP算法，适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。
相似归类。例如认定A是个好人，A其具有那些特点，B如果具有这些特点，B就是好人。
BP神经网络算法是一种基于误差反向传播算法的人工神经网络训练算法。
下面是基于随机梯度下降更新参数的反向传播算法：单纯的公式推导看起来有些枯燥，下面我们将实际的数据带入图1所示的神经网络中，完整的计算一遍。
bp神经网络是有监督还是无监督
1、bp神经网络是有监督。BP神经网络是最基础的神经网络，其输出结果***用前向传播，误差***用反向（Back Propagation）传播方式进行。
2、属于监督学习。在监督学习中，模型通过使用标记的数据进行训练，学习输入和输出的映射关系。BP神经网络是一种常见的前馈神经网络，通过反向传播算法进行训练。训练过程中，输入数据通过网络向前传播，计算每个神经元的输出。
3、CPN+神经网络和BP神经网络都属于监督学习的神经网络模型，但是它们在网络结构、训练方法以及适用领域方面有所不同。首先讲一下CPN+神经网络。
4、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。
5、BP网络是误差反向传播网络，属于多层感知器网络，输入和输出节点数根据需要设置，可用于模式识别，分类，预测等，hopfield神经网络Hopfield网络属于无监督学习神经元网络，网络是单层反馈网络，有连续性和离散型之分。
6、直到对整个样本集来说，误差不超过规定范围。 BP算法就是一种出色的有监督学习算法。 无监督学习抽取样本***中蕴含的统计特性，并以神经元之间的连接权的形式存于网络中。Hebb学习率是一种典型的无监督学习算法。
一文彻底搞懂BP算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)
图 1 所示是一个简单的三层（两个隐藏层，一个输出层）神经网络结构，***设我们使用这个神经网络来解决二分类问题，我们给这个网络一个输入样本 ，通过前向运算得到输出 。
观察，你会发现BP1与BP2相结合就能发挥出最大功效，可以计算出任意层的误差，只要首先利用BP1公式计算出输出层误差，然后利用BP2层层传递，就无敌了，这也正是误差反向传播算法的缘由吧。
BP神经网络(误差反传网络)
1、BP神经网络在能够进行反演之前需要进行学习训练。训练需要大量的样本，产生这些样本需要大量的正演计算，此外在学习训练过程也需要大量的时间。但是BP神经网络一旦训练完毕，在反演中的计算时间可以忽略。
2、人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（Error Back-Prooaeation），简称为BP网络。
3、BP （Back Propagation）神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。
4、BP神经网络通过先正向传播，构建参数和输入值的关系，通过预测值和实际值的误差，反向传播修复权重；读入新数据再正向传播预测，再反向传播修正，...，通过多次循环达到最小损失值，此时构造的模型拥有最优的参数组合。
5、BP神经网络算法是一种基于误差反向传播算法的人工神经网络训练算法。
6、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。
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