Tabla de contenido
El principio de la red neuronal BP
, la definición de la red neuronal BP,
la estructura básica de la red neuronal BP,
las neuronas de la red neuronal BP
, la función de activación de la red neuronal BP,
la función de transferencia de la red neuronal BP,
el principio y los pasos de algoritmo genético y
la mejora de la red neuronal BP basada en el algoritmo genético Categoría
Código Representación Análisis
de resultados Código completo y descarga de datos de Outlook : El algoritmo genético optimiza la segmentación de imágenes de la red neuronal BP, segmentación de imágenes ga-bp (código completo, datos completos, anotados) Recursos: biblioteca CSDN https://download.csdn.net/download/abc991835105/88217996
Resumen
El problema de clasificación binaria es un problema común en la vida. Este artículo utiliza un algoritmo genético para mejorar el umbral de peso de BP neural y construye un modelo de clasificación binaria a través de entradas y salidas multidimensionales para lograr la predicción y clasificación de la clasificación binaria.
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 directa, la señal de entrada pasa a través de la capa oculta.