百科狗BP神经网络与Python
人工神经网络是一种经典的机器学习模型，随着深度学习的发展神经网络模型日益完善.
联想大家熟悉的回归问题，神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数，并使用该函数进行预测，网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过程.神经网络要解决的问题与最小二乘法回归解决的问题并无根本性区别.
感知机(Perceptron)是一个简单的线性二分类器，它保存着输入权重，根据输入和内置的函数计算输出.人工神经网络中的单个神经元即是感知机.
在前馈神经网络的预测过程中，数据流从输入到输出单向流动，不存在循环和返回的通道.
目前大多数神经网络模型都属于前馈神经网络，在下文中我们将详细讨论前馈过程.
多层感知机(MultiLayerPerceptron，MLP)是由多个感知机层全连接组成的前馈神经网络，这种模型在非线性问题中表现出色.
所谓全连接是指层A上任一神经元与临近层B上的任意神经元之间都存在连接.
反向传播(BackPropagation，BP)是误差反向传播的简称，这是一种用来训练人工神经网络的常见算法，通常与最优化方法(如梯度下降法)结合使用.
神经网络模型在结构上属于MLP，因为采用BP算法进行训练，人们也称其为BP神经网络.
以上内容为大家介绍了Python增强，希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注IT培训机构:开发教育。
鹏仔微信 15129739599 鹏仔QQ344225443 鹏仔前端 pjxi.com 共享博客 sharedbk.com
免责声明：我们致力于保护作者版权，注重分享，当前被刊用文章因无法核实真实出处，未能及时与作者取得联系，或有版权异议的，请联系管理员，我们会立即处理! 部分文章是来自自研大数据AI进行生成,内容摘自(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理!邮箱：344225443@qq.com)
图片声明：本站部分配图来自网络。本站只作为美观性配图使用,无任何非法侵犯第三方意图,一切解释权归图片著作权方,本站不承担任何责任。如有恶意碰瓷者,必当奉陪到底严惩不贷!
内容声明：本文中引用的各种信息及资料（包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主体（包括但不限于公司、媒体、协会等机构）的官方网站或公开发表的信息。部分内容参考包括:(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供参考使用,不准确地方联系删除处理！本站为非盈利性质站点,本着为中国教育事业出一份力,发布内容不收取任何费用也不接任何广告!)
相关文章
