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)元只與前一層的神經(jīng)元相連。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)

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)元只與前一層的神經(jīng)元相連。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):是根據(jù)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:訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)用輸入向量和相應(yīng)的輸出向量逼近函數(shù)；

(2)模式識別:將其與輸入向量關(guān)聯(lián)，輸出向量待定；

(3)分類:根據(jù)輸入向量定義的適當(dāng)進(jìn)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)用于計算機(jī)視覺、自然語言處理、圖像識別、物體識別等物理學(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)，三者都屬于人工神經(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(shí)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(qiáng)，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)對輸入信息平移不變量進(jìn)行分類。

擴(kuò)展數(shù)據(jù):

1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)

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(diǎn)是非線性映射能力強(qiáng)，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，其性能隨結(jié)構(gòu)的不同而不同。但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也有以下主要缺陷。

(1)學(xué)習(xí)速度慢，即使是簡單的問題，通常也需要幾百次甚至幾千次才能收斂。

②容易陷入局部極小。

③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)。

④網(wǎng)絡(luò)推廣能力有限。

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

①自學(xué)習(xí)功能。例如，在實(shí)現(xiàn)圖像識別時，只需將許多不同的圖像模板和相應(yīng)的待識別結(jié)果輸入到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，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)測具有重要意義。預(yù)計未來的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)將為人類提供經(jīng)濟(jì)預(yù)測和效益預(yù)測，其應(yīng)用前景廣闊。這是非常雄心勃勃的。

②具有聯(lián)想記憶功能。這種關(guān)聯(lián)可以利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)。

③快速找到最優(yōu)解的能力。尋找一個復(fù)雜問題的最優(yōu)解往往需要大量的計算。利用針對某個問題設(shè)計的反饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，充分發(fā)揮計算機(jī)的高速計算能力，可能很快就能找到最優(yōu)解。

模聯(lián)里bp是什么？

Bp是用誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。

BP網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)和存儲大量的輸入輸出模式映射關(guān)系，而不需要事先揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。其學(xué)習(xí)規(guī)則是采用最速下降法，通過反向傳播不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)誤差的平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層、隱含層和輸出層。