BP神经网络
BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最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 ...
原文：BP神经网络设计
网络层数 大部分单个隐藏层即可 输入层神经元个数 输入变量的个数通常都是由问题的外部描述所确定的。例如，如果有 个外部变量作为网络的输入，那么网络就有 个输入。但是，这是不是意味着输入层的神经元个数就为 呢 答案是否定的 因为每个神经元的输入可以有无数个，所以，通常当输入变量较多的时候，输入层神经元个数是明显的少于输入变量的个数的 隐藏层神经元个数 较多的隐藏层神经元个数可以带来更好的性能，但会 ...
2017-05-11 13:21 0 1243 推荐指数：
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