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関数、
BP ニューラル ネットワークの伝達関数、BP ニューラル ネットワーク
の原理と手順遺伝的アルゴリズムと
遺伝的アルゴリズムに基づく BP ニューラル ネットワークの改善 カテゴリ
コード
レンダリング結果
分析
Outlook の
完全なコードとデータのダウンロード: 遺伝的アルゴリズムは、BP ニューラル ネットワークの画像セグメンテーション、ga-bp 画像セグメンテーションを最適化します (完全なコード、完全なデータ、注釈付き)リソース - CSDN ライブラリ https://download.csdn.net/download/abc991835105/88217996
まとめ
2 クラス分類問題は、人生における一般的な問題です。この記事では、遺伝的アルゴリズムを使用して、BP ニューラルの重み閾値を改善します。多次元入出力を通じて、2 クラス分類モデルが構築され、予測と分類を実現します。 2クラス分類のこと。
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、事前に入力と出力の写像関係の数式を決める必要はなく、入力値が与えられると、一定の規則を自らの学習によって学習するだけで、期待される出力値に最も近い結果を得ることができます。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る) 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。その基本的な考え方は、ネットワークをより高度にするために勾配探索技術を使用する勾配降下法です。実際の出力値と期待される出力値の平均二乗誤差が最も小さくなります。
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、信号の順伝播とエラーの逆伝播という 2 つのプロセスが含まれます。つまり、エラー出力は入力から出力の方向に計算され、重みとしきい値は出力から入力の方向に調整されます。順伝播中、入力信号は隠れ層を通過します。