bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能干什么？BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)誤差反向傳播訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，也是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。它包括兩個過程：信息的前向傳播和錯誤的后向傳播。輸入層的神經(jīng)元負責(zé)接收外界的各種信息并傳遞

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能干什么？

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)誤差反向傳播訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，也是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。它包括兩個過程：信息的前向傳播和錯誤的后向傳播。

輸入層的神經(jīng)元負責(zé)接收外界的各種信息并傳遞給中間層的神經(jīng)元，中間隱層的神經(jīng)元負責(zé)處理和轉(zhuǎn)換接收到的信息。根據(jù)需要，在實際應(yīng)用中，可以將中間隱層設(shè)置為一個或多個隱層，通過最后一個隱層將信息傳遞到輸出層。這個過程就是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正向傳播過程。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么區(qū)別？

第一，計算方法不同

1.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中神經(jīng)元按層排列。每個神經(jīng)元只連接到前一層的神經(jīng)元。接收上一層的輸出，輸出到下一層。層間沒有反饋。

2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是按照誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：具有卷積計算和深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

第二，用途不同

1.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：主要應(yīng)用有感知器網(wǎng)絡(luò)、BP網(wǎng)絡(luò)、RBF網(wǎng)絡(luò)。

2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

(1)函數(shù)逼近：用輸入向量和相應(yīng)的輸出向量訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)來逼近函數(shù)；

(2)模式識別：用一個待定的輸出向量將其與輸入向量連接起來；

(3)分類：按照輸入向量定義的適當(dāng)方式進行分類；

(4)數(shù)據(jù)壓縮：降低輸出向量的維數(shù)，以便于傳輸或存儲。

3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：可應(yīng)用于圖像識別和物體識別等計算機視覺、自然語言處理、物理學(xué)和遙感科學(xué)。

聯(lián)系人：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都屬于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，都屬于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。所以三者的原理和結(jié)構(gòu)是一樣的。

第三，角色不同

1.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：結(jié)構(gòu)簡單，應(yīng)用廣泛，可以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)和平方可積函數(shù)，可以精確實現(xiàn)任意有限的訓(xùn)練樣本集。

2.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：非線性映射能力強，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)靈活。網(wǎng)絡(luò)的中間層和各層神經(jīng)元的數(shù)目可以根據(jù)具體情況任意設(shè)置，其性能也隨結(jié)構(gòu)的不同而不同。

3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：具有表征學(xué)習(xí)的能力，能夠根據(jù)其層次結(jié)構(gòu)對具有平移不變性的輸入信息進行分類。

擴展信息：

1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)理論和性能上都比較成熟。其突出優(yōu)點是非線性映射能力強，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)靈活。網(wǎng)絡(luò)的中間層和各層神經(jīng)元的數(shù)目可以根據(jù)具體情況任意設(shè)置，其性能也隨結(jié)構(gòu)的不同而不同。然而，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也有以下主要缺陷。

學(xué)習(xí)速度慢。即使是一個簡單的問題，通常也需要成百上千次的學(xué)習(xí)才能收斂。

容易陷入局部極小。

網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)的選擇沒有相應(yīng)的理論指導(dǎo)。

網(wǎng)絡(luò)推廣能力有限。

2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點和優(yōu)勢主要表現(xiàn)在以下三個方面。

具有自學(xué)習(xí)功能。例如，在實現(xiàn)圖像識別時，只需將許多不同的圖像模板和相應(yīng)的識別結(jié)果輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)就會通過自學(xué)習(xí)功能逐漸學(xué)會識別相似的圖像。自學(xué)習(xí)功能對于預(yù)測尤為重要。預(yù)計未來的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機將為人類提供經(jīng)濟預(yù)測和效益預(yù)測，其應(yīng)用前景十分廣闊。

具有聯(lián)想記憶功能。這種關(guān)聯(lián)可以通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)。

具有高速尋找最優(yōu)解的能力。尋找一個復(fù)雜問題的最優(yōu)解通常需要大量的計算。利用針對某一問題設(shè)計的反饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，充分發(fā)揮