목차
BP 신경망의
원리 BP 신경망의 정의 BP
신경망의 기본 구조 BP 신경망의
뉴런
활성화 기능,
BP 신경망의 전달 기능
유전 알고리즘의 원리
유전 알고리즘의 주요 매개변수
유전 알고리즘 순서도
완전한 코드 포함 데이터 다운로드 링크: https ://download.csdn.net/download/abc991835105/88179030
BP 신경망의 다중 범주 예측을 최적화하기 위한 유전자 알고리즘 기반,
데이터
매트랩 프로그래밍,
효과 다이어그램 ,
결과 분석
, 전망
요약
유전 알고리즘, BP 신경망, 다중 분류, 적응 유전 알고리즘, 적응 유전 알고리즘 최적화 BP 신경망 가중치 임계값 다중 클래스 예측.
BP 신경망의 원리
BP 신경망의 정의
인공신경망은 입력과 출력 사이의 매핑 관계에 대한 수학 방정식을 미리 정할 필요가 없고, 자체 훈련을 통해 일정한 규칙만 학습하고, 입력값이 주어졌을 때 예상 출력값에 가장 가까운 결과를 얻는다. 지능정보처리시스템으로서 그 기능을 구현하기 위한 인공신경망의 핵심은 알고리즘이다. BP 신경망은 오류 역전파(오류 역전파라고 함)에 의해 훈련된 다층 피드 포워드 네트워크이며 그 알고리즘을 BP 알고리즘이라고 합니다. 실제 출력 값과 예상 출력 값 사이의 오차의 평균 제곱 오차는 BP 신경망은 많은 훈련 전달 함수를 가진 성숙한 신경망입니다.
BP 신경망의 기본 구조
기본 BP 알고리즘에는 신호 순방향 전파와 오류 역방향 전파의 두 가지 프로세스가 포함됩니다. 즉, 오차 출력의 계산은 입력에서 출력 방향으로 수행되고, 가중치 및 임계값의 조정은 출력에서 입력 방향으로 수행됩니다. 순방향 전파 동안 입력 신호는 숨겨진 레이어를 통해 출력 노드에 작용하고 비선형 변환을 거쳐 출력 신호 &