神经网络算法难吗 神经网络算法题

BP神经算法是什么？能给点既通俗易懂又比较详细的回答吗

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，是目前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)。

神经网络算法难吗 神经网络算法题

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。

1 传统的BP算法简述

BP算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误平方和小于指定的误时训练完成，保存网络的权值和偏。具体步骤如下： （1）初始化，随机给定各连接权［w］,［v］及阀值θi，rt。 （2）由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出 bj＝f（■wijai-θj） ct＝f（■vjtbj－rt） 式中：bj为隐层第j个神经元实际输出；ct为输出层第t个神经元的实际输出；wij为输入层至隐层的连接权；vjt为隐层至输出层的连接权。 dtk＝（ytk－ct）ct（1－ct） ejk＝［■dtvjt］ bj（1－bj） 式中：dtk为输出层的校正误；ejk为隐层的校正误。 （3）计算新的连接权及阀值，计算公式如下： vjt（n＋1）＝vjt（n）＋?琢dtkbj wij（n＋1）＝wij（n）＋?茁ejkaik rt（n＋1）＝rt（n）＋?琢dtk θj（n＋1）=θj（n）＋?茁ejk 式中：?琢，?茁为学习系数（0＜?琢＜1，0＜?茁＜1）。 （4）选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误达到要求结束训练。 传统的BP算法，实质上是把一组样本输入/输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过负梯度下降算法，利用迭代运算求解权值问题的一种学习方法，但其收敛速度慢且容易陷入局部极小，为此提出了一种新的算法，即高斯消元法。

2 改进的BP网络算法

2．1 改进算法概述 此前有人提出：任意选定一组自由权，通过对传递函数建立线性方程组，解得待求权。本文在此基础上将给定的目标输出直接作为线性方程等式代数和来建立线性方程组，不再通过对传递函数求逆来计算神经元的净输出，简化了运算步骤。没有采用误反馈原理，因此用此法训练出来的神经网络结果与传统算法是等效的。其基本思想是：由所给的输入、输出模式对通过作用于神经网络来建立线性方程组，运用高斯消元法解线性方程组来求得未知权值，而未采用传统BP网络的非线性函数误反馈寻优的思想。 2．2 改进算法的具体步骤 对给定的样本模式对，随机选定一组自由权，作为输出层和隐含层之间固定权值，通过传递函数计算隐层的实际输出，再将输出层与隐层间的权值作为待求量，直接将目标输出作为等式的右边建立方程组来求解。 现定义如下符号（见图1）：x （p）输入层的输入矢量；y （p）输入层输入为x （p）时输出层的实际输出矢量；t （p）目标输出矢量；n，m，r分别为输入层、隐层和输出层神经元个数；W为隐层与输入层间的权矩阵；V为输出层与隐层间的权矩阵。具体步骤如下： （1）随机给定隐层和输入层间神经元的初始权值wij。 （2）由给定的样本输入xi（p）计算出隐层的实际输出aj（p）。为方便起见将图1网络中的阀值写入连接权中去，令：隐层阀值θj＝wnj，x（n）＝－1，则： aj（p）=f（■wijxi（p）） （j＝1，2…m－1）。 （3）计算输出层与隐层间的权值vjr。以输出层的第r个神经元为对象，由给定的输出目标值tr（p）作为等式的多项式值建立方程，用线性方程组表示为： a0（1）v1r+a1（1）v2r+…+am（1）vmr=tr（1）a0（2）v1r+a1（2）v2r+…+am（2）vmr=tr（2） ……a0（p）v1r+a1（p）v2r+…+am（p）vmr=tr（p） 简写为： Av＝T 为了使该方程组有解，方程矩阵A为非奇异矩阵，其秩等于其增广矩阵的秩，即：r（A）＝r（A┊B），且方程的个数等于未知数的个数，故取m＝p，此时方程组的解为： Vr＝［v0r，v2r，…vmr］（r＝0，1，2…m－1） （4）重复第三步就可以求出输出层m个神经元的权值，以求的输出层的权矩阵加上随机固定的隐层与输入层的权值就等于神经网络训练的权矩阵。

3 计算机运算实例

现以神经网络简单的XOR问题用VC编程运算进行比较（取神经网络结构为2－4－1型），传统算法和改进BP算法的误（取动量因子α＝0．001 5，步长η＝1．653）

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，是目前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)。

神经网络算法是什么?

神经网络是一种数据处理工具，或者叫数据处理方法。可以说是一种利用少量数据建立起一个带有误的

数据网络

的一种方法，具体的建议你看一下这方面的ppt，在

百度文库

里可以找到很多ppt。

神经网络算法是指模拟生物的神经结构以及其处理信息的方式来进行计算一种算法。

网格计算是网格并行计算的一种，，另一种是机群计算，其目标是将广域网上一些计算资源、数据源和其他设备等互联，形成一个大的可相互利用、合作的高性能计算网，用户可以像登陆一台超级巨型机一样使用它。

人工智能算法

bp神经网络用啥算法？

自己找个例子算一下，推导一下，这个回答起来比较复杂

神经网络对模型的表达能力依赖于优化算法，优化是一个不断计算梯度并调整可学习参数的过程，Fluid中的优化算法可参考 优化器 。

在网络的训练过程中，梯度计算分为两个步骤：前向计算与 反向传播 。

前向计算会根据您搭建的网络结构，将输入单元的状态传递到输出单元。

反向传播借助 链式法则 ，计算两个或两个以上复合函数的导数，将输出单元的梯度反向传播回输入单元，根据计算出的梯度，调整网络的可学习参数。

BP算法

隐层的引入使网络具有很大的潜力。但正像Minskey和Papert当时所指出的．虽然对所有那些能用简单(无隐层)网结解决的问题有非常简单的学习规则，即简单感知器的收敛程序(主要归功于Widrow和HMf于1960年提出的Delta规刚)，

BP算法

但当时并没有找到同样有技的含隐层的同培的学习规则。对此问题的研究有三个基本的结果。一种是使用简单无监督学习规则的竞争学习方法．但它缺乏外部信息．难以确定适台映射的隐层结构。第二条途径是假设一十内部(隐层)的表示方法，这在一些先约条件下是台理的。另一种方法是利用统计手段设计一个学习过程使之能有技地实现适当的内部表示法，Hinton等人(1984年)提出的Bolzmann机是这种方法的典型例子．它要求网络在两个不同的状态下达到平衡，并且只局限于对称网络。Barto和他的同事(1985年)提出了另一条利用统计手段的学习方法。但迄今为止有教和实用的方瑶是Rumelhart、Hinton和Williams(1986年)提出的一般Delta法则，即反向传播(BP)算法。Parter(1985年)也独立地得出过相似的算法,他称之为学习逻辑。此外， Lecun(1985年)也研究出大致相似的学习法则。

求人工神经网络的具体算法，数学模型，比如求一个函数值之类的，不要各种乱七八糟的介绍，谢谢

神经网络一般都是做预测的啊，要是做优化得用遗传算法啊

如果想看具体算法就搜个ppt看，找本书，如果是想用则只需要学会用matlab神经网络工具包，网络上有该工具包的说明。