bp神经网络决定系数怎么算 bp神经网络重要参数

bp神经网络算法介绍

1、BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误逆传播算法训练的多层前馈网络，是应用广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误平方和小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。

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2、BP神经网络算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的，是通过任意选定一组权值，将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组，解得待求权，不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题，且更易理解。

bp神经网络怎么求权值

net.iw{1,1}=W0;net.b{1}=B0;

BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用广泛的神经网络。

BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的函数映射能力，解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR，XOR)和一些其他问题。从结构上讲，BP网络具有输入层、隐藏层和输出层；

从本质上讲，BP算法就是以网络误平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的小值。

扩展资料：

BP神经网络无论在网络理论还是在性能方面已比较成熟。其突出优点就是具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定，并且随着结构的异其性能也有所不同。但是BP神经网络也存在以下的一些主要缺陷。

①学习速度慢，即使是一个简单的问题，一般也需要几百次甚至上千次的学习才能收敛。

②容易陷入局部极小值。

③网络层数、神经元个数的选择没有相应的理论指导。

④网络推广能力有限。

对于上述问题，目前已经有了许多改进措施，研究多的就是如何加速网络的收敛速度和尽量避免陷入局部极小值的问题。

参考资料来源：

BP神经网络连接权值如何确定

BP神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。

1、如果使用MATLAB的话不要自己设定，newff之后会自动赋值。

也可以手动：net.IW{}= ; net.bias{}=。

2、一般来说输入归一化，那么w和b取0-1的随机数就行。

开始先随机给一个较小的权值，然后经过不断的训练得出终的权值，从而得出所要求的网络结构。

BP神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。