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本文目录一览：
- 1、BP神经网络
- 2、什么是二分类
- 3、神经网络的学习内容是什么?
- 4、BP神经网络的梳理
- 5、简单神经网络
BP神经网络
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。
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。
层次不同，特点不同。层次不同。bp神经网络是包含三个层次（输入层，中间层，输出层）的神经网络。而ts模糊神经网络是包含五个层次（输入层，模糊化层，模糊推理层，归一化层，解模糊输出层）的神经网络。特点不同。
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。
什么是二分类
在机器学习中，二次分类器是一种使用二次曲面将物件或事件分成两个或以上的分类的统计方法。二次分类在垃圾分类中也常见。
幼儿园数学二次分类的意思：就是让幼儿园的小朋友在能单独进行图形、事物的一级分类的基础上，能把自己对事物的外部特征的认识转为内在的、有规律的思考，根据图形的形状、颜色、大小不同进行二次分类。
二分类问题就是模式识别中非常经典的一个问题，其中观测值可能是连续的也可能是离散的，但是需要得到的值，也就是世界值只有两种情况，要么是1，要么是0，这也是二分类的由来。
又可分为二分类变量和多分类变量 二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。
二分类问题的意思就是字面意思，每个分类器只能把样本分为两类。
二分类变量分为真正的二分变量和人为的二分变量两种。2，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。
神经网络的学习内容是什么?
1、学习率对原步长（在梯度下降法中就是梯度的长度）作调整，如果学习率lr = 0.1，那么梯度下降法中每次调整的步长就是0.1*梯度， 而在matlab神经网络工具箱里的lr，代表的是初始学习率。
2、神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面： 在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。
3、一般来说，神经网络算法的第一步是学习。在这个过程中，神经网络需要不断 突触的数值，以便改进算法表现，更好地完成分配给它的任务。人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。
4、人工智能深度学习神经网络是一种模仿人类神经系统结构和功能的计算模型，用于处理复杂的输入数据并进行分类、预测和决策。
BP神经网络的梳理
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。
2、BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。
3、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。
4、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。
5、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。
6、一般而言，如果输入矢量为图像，则输入层的神经元数目可以为图像的像素数，也可以是经过处理后的图像特征数。
简单神经网络
sigmoid函数的输出 介于0和1，我们可以理解为它把 （∞，+∞） 范围内的数压缩到 （0， 1）以内。正值越大输出越接近1，负向数值越大输出越接近0。
输入层未做任何变换，可以不看做单独的一层；实际中网络输入层的每个神经元代表了一个特征，输入层个数代表了分类标签的个数；常用的激活函数包括：sigmoid函数、tanh函数、ReLU函数。
多层感知机，或者说是多层神经网络无非就是在输入层与输出层之间加了多个隐藏层而已，后续的CNN，DBN等神经网络只不过是将重新设计了每一层的类型。
是Frank Rosenblatt在1957年就职于康奈尔航空实验室（Cornell Aeronautical Laboratory）时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网络，是一种二元线性分类器。感知机是生物神经细胞的简单抽象。
由简单的神经元连接而成的神经网络之所以具有强大的功能，是因为它们能够表达高度非线性的函数关系。这使得神经网络可以学习从输入到输出之间复杂的映射关系，从而实现各种各样的任务，如图像分类、语音识别、自然语言处理等。
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