Objetivo
Vista posterior
Principio de la red neuronal BP
Definición de
la red neuronal BP Estructura básica de la red
neuronal BP Neuronas de la red neuronal BP
Función de activación de la red neuronal BP,
Función de transferencia de la red neuronal BP
Enlace de código: Seguimiento celular automático basado en la red neuronal BP, basado en Seguimiento de imágenes de BP de recursos de redes neuronales (código completo, datos completos): biblioteca CSDN https://download.csdn.net/download/abc991835105/88216150
Parámetros de redes neuronales
Código MATLAB basado en perspectivas de análisis de resultados de
representaciones de reconocimiento de llamas de redes neuronales de BP
vista trasera
La inteligencia artificial se está desarrollando cada vez más rápido. Este artículo utiliza el seguimiento celular basado en la red neuronal BP.
El principio de la red neuronal BP.
Definición de red neuronal BP
Las redes neuronales artificiales no necesitan determinar de antemano las ecuaciones matemáticas de la relación de mapeo entre entrada y salida, solo aprenden una determinada regla a través de su propio entrenamiento y obtienen el resultado más cercano al valor de salida esperado cuando se da el valor de entrada. Como sistema inteligente de procesamiento de información, el núcleo de la red neuronal artificial para realizar su función es el algoritmo. La red neuronal BP es una red de alimentación directa de múltiples capas entrenada mediante retropropagación de errores (conocida como retropropagación de errores). Su algoritmo se llama algoritmo BP. Su idea básica es el método de descenso de gradiente, que utiliza tecnología de búsqueda de gradiente para hacer la red. El error cuadrático medio del valor de salida real y el valor de salida esperado es el más pequeño.
La estructura básica de la red neuronal BP.
El algoritmo básico de BP incluye dos procesos: propagación hacia adelante de señales y propagación hacia atrás de errores. Es decir, la salida de error se calcula en la dirección de entrada a salida, mientras que los pesos y umbrales se ajustan en la dirección de salida a entrada. Durante la propagación hacia adelante, la señal de entrada actúa sobre el nodo de salida a través de la capa oculta y sufre una transformación no lineal para generar una señal de salida. Si la salida real no coincide con la salida esperada, entrará en el proceso de propagación hacia atrás del error. Error de propagación hacia atrás