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network 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
遺伝的アルゴリズムの原理< /a > データ 完全なコードにはデータ ダウンロード リンクが含まれています: BP ニューラル ネットワークに基づくノイズ除去アルゴリズム、BP ニューラル ネットワーク変調信号ノイズ除去 (完全なコード、完全なデータ) リソースに基づいています - CSDN ライブラリ https://download.csdn.net/download/abc991835105/88565869 遺伝的アルゴリズムのフローチャート
遺伝的アルゴリズムの主要パラメータ レンダリング 結果分析 展望
まとめ
BP ニューラル ネットワーク、回帰分析、BP ニューラル ネットワークに基づくノイズ除去アルゴリズム、BP ニューラル ネットワークに基づく変調信号のノイズ除去
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。その基本的な考え方は、ネットワークを作成するために勾配探索技術を使用する勾配降下法です。誤差 実際の出力値と期待される出力値の間の平均二乗誤差が最小である 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。