本篇文章给大家谈谈bp神经网络的优点，以及Bp神经网络的优点是对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
BP网络的输出层是如何实现的?
误差精度的提高也可以通过增加隐含层中的神经元数目来实现，其训练效果也比增加隐含层数更容易观察和调整，所以一般情况应优先考虑增加隐含层的神经元个数，再根据具体情况选择合适的隐含层数。
任何的布尔函数都可以由两层单元的网络准确表示，但是所需的隐藏层神经元的数量随网络输入数量呈指数级增长；2）任意连续函数都可由一个两层的网络以任意精度逼近。
首先，给网络的各连接权值赋予（0，1）区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。
bp神经网络研究现状
研究成果的有限性：在那个时期，神经网络的研究没有取得突破性的进展，其应用效果并不显著，这导致了研究者在其他领域寻找新的研究方向。
信息并行处理：人脑神经元之间传递脉冲信号的速度远低于冯·诺依曼计算机的工作速度，但是在很多问题上却可以做出快速的判断、决策和处理，这是由于人脑是一个大规模并行与串行组合的处理系统。
收敛到局部最小值：尤其是从远离最优区域开始的时候（随机值初始化会导致这种情况的发生）。（3）一般，我们只能用有标签的数据来训练：但大部分的数据是没标签的，而大脑可以从没有标签的的数据中学习。
BP神经网络每次训练结果不一样是怎么回事?
1、你用的是matlab的神经网络工具箱吧。那是因为权值和阈值每次都是随机初始化的，所以结果就会不一样，你可以把随机***固定，即在代码前面加上setdemorandstream（pi）； 这样每次训练出来的结果都是一样的了。
2、你说的神经网络应该值的是BP网络吧，由于BP网络有无穷多个局部最优解，所以每次计算的结果都不同，这和你初值设置的不同也有关系。一般来说通过多次试验找到一个合理的次优解作为问题的解。
3、BP神经网络matlab训练偶尔会有一次误差较大的是比较正常的，因为训练是有随机性，所以每次的结果并不完全一样的。
4、看看是不是训练效果好，预测效果不好。如果是这样那就是过拟合。网上搜搜有很多解决过拟合的方法。如果训练和预测都不好，那就是模型有问题。可能原因是 （1）数据量太小。（2）输入和输出数据之间相关性小。
5、神经网络训练时是充满随机性的，基本上不可能每次都收敛到一个相同的权值组合上，所以每次网络的输出（即你的预测值）都是不一样的。
4.BP算法的优点与局限性
1、易陷入局部极小值。BP算法可以使网络权值收敛到一个最终解，但它并不能保证所求为误差超平面的全局最优解，也可能是一个局部极小值。
2、易形成局部极小（属贪婪算法，局部最优）而得不到全局最优；2）训练次数多使得学习效率低下，收敛速度慢（需做大量运算）；3）隐节点的选取缺乏理论支持；4）训练时学习新样本有遗忘旧样本趋势。
3、后向传播算法的优势是加快了机器的训练的速度、加快了寻找参数的效率。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。
4、该网络优点如下：信息分布存储：人脑存储信息的特点是利用突触效能的变化来调整存储内容，即信息存储在神经元之间的连接强度的分布上，bp神经网络模拟人脑的这一特点使信息以连接权值的形式分布于整个网络。
5、应用实例与网络规模的矛盾问题：BP神经网络难以解决应用问题的实例规模和网络规模间的矛盾问题，其涉及到网络容量的可能性与可行性的关系问题，即学习复杂性问题。
6、等参数可以根据实际情况设定，有很大的灵活性，且能够识别含有噪声的样本，经过学习能够把样本隐含的特征和规则分布在神经网络的连接权上。
前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系
1、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。用途不同 前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。
2、BP神经网络和卷积神经网络在结构、用途和作用上存在明显区别。结构：BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，而卷积神经网络包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。
3、连接方式不一样。卷积神经网络由卷积层、池化层和全连接层组成，卷积层通过卷积操作来提取输入数据的特征，池化层用于降低特征图的维度，全连接层用于将特征映射到输出类别。
bp神经网络的优点的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于Bp神经网络的优点是、bp神经网络的优点的信息别忘了在本站进行查找喔。
