9.简述标准BP算法与累积BP算法的区别。
时间: 2023-06-04 09:03:43 浏览: 189
标准BP算法和累积BP算法都是神经网络中常用的权重更新方法,其区别在于权重更新的时机和方式不同。标准BP算法是以每个样本数据为单位进行权重更新,即每个样本数据都会更新一次权重。而累积BP算法是将多个样本数据进行累积,只在一个batch训练完后再进行权重更新,这样可以减少权重更新的频率,提高训练效率。此外,累积BP算法还可以减少噪声影响,提高最终的预测精度。
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简述BP神经网络算法
BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。BP神经网络的训练过程是通过不断地调整网络中的权值和阈值,使得网络的输出结果与期望的输出结果之间的误差最小化。BP神经网络的训练过程可以分为两个阶段:前向传播和误差反向传播。在前向传播阶段,输入信号经过一系列的加权和非线性变换后,得到网络的输出结果。在误差反向传播阶段,网络的输出结果与期望的输出结果之间的误差被反向传播回网络中,通过调整网络中的权值和阈值,使得误差逐渐减小,最终达到收敛的目的。
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BP算法是一种常用的神经网络训练算法,其基本原理是通过反向传播误差来调整神经网络的权值和偏置,从而使得神经网络的输出与期望输出之间的误差最小化。BP算法的优点是可以处理非线性问题,具有较高的精度和泛化能力,但其缺点是容易陷入局部最优解,训练速度较慢,需要大量的训练数据和计算资源。