㈠ bp神經網路演算法的原理
BP神經網路演算法的原理
BP神經網路演算法，即反向傳播神經網路演算法，是一種在多層前饋神經網路中應用的學習演算法。其主要原理是通過不斷調節網路權重，使得神經網路的輸出值接近實際值，從而完成從輸入到輸出的映射。
一、前向傳播
在BP神經網路中，信息通過輸入層進入網路，然後逐層向前傳播。每一層的神經元都會接收來自前一層的輸出，並通過特定的權重進行加權處理，然後產生本層的輸出。這些輸出會作為下一層神經元的輸入。
二、誤差計算
神經網路的輸出會與真實值進行比較，形成誤差。這個誤差會通過損失函數進行量化，常用的損失函數有均方誤差等。這個誤差會作為網路學習的目標，指導權重的調整方向。
三、反向傳播
當誤差計算完成後，信息會按照反向的方向傳播，即誤差信號會通過神經網路的層間連接，從輸出層逐層傳回輸入層。在這個過程中，每一層的權重都會根據誤差信號進行調整。調整的規則是通過梯度下降法來實現的，即沿著誤差函數的梯度方向，調整權重以減小誤差。
四、權重更新
權重的更新是BP神經網路學習的關鍵。每次權重更新後，神經網路會再次進行前向傳播和誤差計算，然後再次進行反向傳播和權重更新。這個過程會不斷重復，直到網路的輸出誤差達到可接受的程度，或者達到預設的學習次數。
BP神經網路演算法的核心就是通過不斷調整和更新網路權重，使得神經網路的輸出盡可能接近實際值。這種學習方式是監督學習的一種，需要真實的樣本數據來指導學習過程。
㈡ 簡單介紹神經網路演算法
直接簡單介紹神經網路演算法
神經元：它是神經網路的基本單元。神經元先獲得輸入，然後執行某些數學運算後，再產生一個輸出。
神經元內輸入 經歷了3步數學運算，
先將兩個輸入乘以 權重 ：
權重 指某一因素或指標相對於某一事物的重要程度，其不同於一般的比重，體現的不僅僅是某一因素或指標所佔的百分比，強調的是因素或指標的相對重要程度
x1→x1 × w1
x2→x2 × w2
把兩個結果相加，加上一個 偏置 ：
（x1 × w1）+（x2 × w2）+ b
最後將它們經過 激活函數 處理得到輸出：
y = f(x1 × w1 + x2 × w2 + b)
激活函數 的作用是將無限制的輸入轉換為可預測形式的輸出。一種常用的激活函數是 sigmoid函數
sigmoid函數的輸出 介於0和1，我們可以理解為它把 (−∞,+∞) 范圍內的數壓縮到 (0, 1)以內。正值越大輸出越接近1，負向數值越大輸出越接近0。
神經網路： 神經網路就是把一堆神經元連接在一起
隱藏層 是夾在輸入輸入層和輸出層之間的部分，一個神經網路可以有多個隱藏層。
前饋 是指神經元的輸入向前傳遞獲得輸出的過程
訓練神經網路 ，其實這就是一個優化的過程，將損失最小化
損失 是判斷訓練神經網路的一個標准
可用 均方誤差 定義損失
均方誤差 是反映 估計量 與 被估計量 之間差異程度的一種度量。設t是根據子樣確定的總體參數θ的一個估計量，(θ-t)2的 數學期望 ，稱為估計量t的 均方誤差 。它等於σ2+b2，其中σ2與b分別是t的 方差 與 偏倚 。
預測值 是由一系列網路權重和偏置計算出來的值
反向傳播 是指向後計算偏導數的系統
正向傳播演算法 是由前往後進行的一個演算法