BP神经网络的预测过程
时间: 2023-11-07 21:43:38 浏览: 24
BP神经网络的预测过程如下:
1. 输入样本:将测试样本输入BP神经网络的输入层。
2. 前向传播:输入样本被传递到第一个隐藏层,每个神经元都会对输入信号进行加权求和,然后通过激活函数进行非线性变换,得到第一个隐藏层的输出。接着,第一个隐藏层的输出被传递到第二个隐藏层,以此类推,直至输出层。
3. 计算输出:输出层的神经元接收到最后一个隐藏层的输出信号,进行加权求和和非线性变换后得到最终的输出结果。
4. 反向传播:将输出结果与期望输出进行比较,计算误差。然后从输出层开始反向传播误差,根据链式法则计算每个神经元的误差,并更新每个连接权重的值,以减小误差。
5. 重复以上步骤:重复进行前向传播和反向传播,直到误差达到预设的阈值或达到最大迭代次数。
6. 输出结果:最终输出结果为BP神经网络预测的值。
相关推荐
![txt](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083642.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)