称心常识网模联里bp是什么？
bp是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是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的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。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)。
人工神经网络的运作可以粗略分为？
神经网络有多种分类方式，例如，按网络性能可分为连续型与离散型网络，确定型与随机型网络:按网络拓扑结构可分为前向神经网络与反馈神经网络。本章土要简介前向神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络。
前向神经网络是数据挖掘中广为应用的一种网络，其原理或算法也是很多神经网络模型的基础。径向基函数神经网络就是一种前向型神经网络。
Hopfield神经网络是反馈网络的代表。Hvpfi}ld网络的原型是一个非线性动力学系统，目前，已经在联想记忆和优化计算中得到成功应用。
模拟退火算法是为解决优化计算中局部极小问题提出的。Baltzmann机是具有随机输出值单元的随机神经网络，串行的Baltzmann机可以看作是对二次组合优化问题的模拟退火算法的具体实现，同时它还可以模拟外界的概率分布，实现概率意义上的联想记忆。
自组织竞争型神经网络的特点是能识别环境的特征并自动聚类。自组织竟争型神经网络已成功应用于特征抽取和大规模数据处理。
bp网络模型的原理？
BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号Xi通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Yk，网络训练的每个样本包括输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，
通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值Wij和隐层节点与输出节点之间的联接强度Tjk以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。
如何体现BP神经网络模型的泛化能力？
将训练好的BP神经网络模型应用在不同类型，复杂的多个测试样本上，看BP神经网络模型的预测精度高不高，如果精度高，就说明泛海能力强。
bp神经网络的应用？
bp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神经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。
bp神经网络的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
bp神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层。
bp神经网络缩写？
bp神经网络是Back Propagation的缩写。
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的数学方程。
bp神经网络隐层的作用？
感知机以及逻辑斯蒂回归模型再来看BP神经网络，可以感觉到一脉相承。感知机加上sigmoid非线性激活就是逻辑斯蒂回归，逻辑斯蒂回归在累加几个“隐层”（输入输出之间再加隐藏层）就是BP神经网络的模型。
隐层的加入增强了模型的表达能力，隐层的层数添加也可以更多，模型复杂度增强的同时也增强了模型的非线性拟合能力（表达能力）；输出层神经元可以变为多个（不只逻辑斯蒂回归的两个），这样便可以应用于多分类和回归任务；模型非线性激活函数也可以不仅仅是sigmoid，也可以是tanh、relu和softmax等等。BP神经网络有的书也叫做有些叫做多隐层感知机（Multi-Layer Perceptron,MLP）或者DNN（Deep Neural Networks ）,其实都是一个东西。
bp神经网络模型需要很多样本吗？
是的，bp神经网络模型训练样本数量需要很多，这样网络模型才能更加准确
模拟bp什么意思？
模拟bp是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是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的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型的意义？
BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。
BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR，XOR)和一些其他问题。从结构上讲，BP网络具有输入层、隐藏层和输出层；从本质上讲，BP算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。
