目次
BP ニューラル ネットワークの原理
BP ニューラル ネットワークの定義 BP
ニューラル ネットワークの基本構造 BP ニューラル ネットワーク
のニューロン BP ニューラル ネットワーク
の活性化機能、BP ニューラル ネットワークの伝達関数 遺伝的アルゴリズム
の原理遺伝的アルゴリズムの主要パラメータ遺伝的アルゴリズムのフローチャートデータを含む完全なコードダウンロード リンク: https://download.csdn.net/download/abc991835105/88179030 BP ニューラル ネットワークのマルチカテゴリ予測を最適化する遺伝的アルゴリズムに基づいて、データMatlabプログラミング、効果図、結果分析、見通し
まとめ
遺伝的アルゴリズム、BP ニューラル ネットワーク、マルチ分類、適応遺伝的アルゴリズム、適応遺伝的アルゴリズムの最適化 BP ニューラル ネットワークの重み閾値マルチクラス予測。
BPニューラルネットワークの原理
BP ニューラル ネットワークの定義
人工ニューラルネットワークは、入力と出力の間のマッピング関係の数式を事前に決定する必要はなく、独自のトレーニングを通じて特定の規則を学習するだけで、入力値が与えられたときに期待される出力値に最も近い結果を取得します。知的情報処理システムとしての機能を実現する人工ニューラルネットワークの核となるのはアルゴリズムです。BP ニューラル ネットワークは、誤差逆伝播 (誤差逆伝播と呼ばれます) によって学習された多層フィードフォワード ネットワークです。そのアルゴリズムは BP アルゴリズムと呼ばれます。実際の出力値と期待される出力値の間の誤差の平均二乗誤差は、 BP ニューラル ネットワークは、多数のトレーニング伝達関数を備えた成熟したニューラル ネットワークです。
BPニューラルネットワークの基本構造
基本的な BP アルゴリズムには、信号順伝播とエラー逆伝播の 2 つのプロセスが含まれます。つまり、誤差出力の計算は入力から出力の方向で実行され、重みとしきい値の調整は出力から入力の方向で実行されます。順方向伝播中、入力信号は隠れ層を介して出力ノードに作用し、非線形変換を受けて出力信号を生成します。