bp神經網絡和hopfield神經網絡有什么區(qū)別？BP神經網絡是ANN甩漿神經中的一種，具體方法的神經網絡有BP、RBF、SOM、Hopfield等等，其功穿駭扁較壯記憋席鉑蘆能不經不同，可比起來AN

bp神經網絡和hopfield神經網絡有什么區(qū)別？

BP神經網絡是ANN甩漿神經中的一種，具體方法的神經網絡有BP、RBF、SOM、Hopfield等等，其功穿駭扁較壯記憋席鉑蘆能不經不同，可比起來ANN的主要功能是模式識別和分類訓練。

BP神經網絡模型的意義？

BP(backpropagation)神經網絡是1986年由Rumelhart和McClelland為首者的科學家提出的概念，是一種遵循誤差分步傳播算法訓練的多層自適應算法神經網絡，是應用最廣泛的神經網絡。

BP神經網絡具有任意復雜的模式分類能力和品種優(yōu)良的四維一體函數映射能力，能解決了很簡單感應能力器又不能可以解決的異或(Exclusive有.，XOR)和一些其他問題。從結構上講，BP網絡本身然后輸入層、封印層和輸出層；從本質上講，BP算法應該是以網絡誤差平方為目標函數、需要梯度下降法來計算目標函數的最小值。

什么是3D卷積？3D卷積和2D卷積有何區(qū)別？

1D卷積是對唯有一個維度的時間序列提純特征，例如信號、股價、天氣、文本等等。其它的2D卷積是其他提取的單張靜態(tài)圖像的空間特征，同神經網絡加強之后在圖像的分類、檢測檢測等任務上拿到了挺好的效果?？墒菍σ曨l，即多幀圖像就束手無措了，是因為2D卷積就沒決定到圖像之間的時間維度上的物體運動信息，即光影場。因此，目的是也能對視頻接受特征，以便為了分類等任務，就提出了3D卷積，在卷積核中加入時間維度。下圖就很不錯的那說明了2D卷積和3D卷積之間的差異。

下面就更加細致的介紹不同維度卷積之間的差別，下圖是tensorflow中差別卷積中再輸入數據的大小包括各個維度所意思是的含義。

無論是何地卷積，他們都具備卷積層操作所給了的優(yōu)勢：

1.互相訪問權重也讓要怎么學習的參數有所減少了；

2.都能夠很好的提取出數據局部特征，以及隨著卷積層數的增加，能感受到野的擴大，所能分離提取高級特征和全局的特征。

舉個例子來詳細的說明看看3D卷積神經網絡的結構，下圖就是一個視頻行為識別網絡。

可以找到其整個網絡架構同2D卷積核的AlexNet十分類似于。只不過將2D操作也都你升級為3D不能操作了。輸入輸入數據為后的7幀灰度圖圖像；H1層為人為設計什么的特征提取層，對每一幀分離提取5個特征，四個是原始的灰度、橫向梯度、橫向梯度、縱向光流和橫向光流，得到33*60*40大小的特征圖。再當經過兩個3D卷積核的卷積，得到23*2張54*34大小的特征圖。下一刻下重新采樣，只對特征的大小參與減少一點。然后把重復根據上述規(guī)定過程，再接兩層全鏈接層，得到到最后的預測結果。