BP神经网络回归模型
时间: 2023-09-29 10:07:40 浏览: 46
BP神经网络回归模型是一种利用误差反向传播算法进行训练的多层神经网络模型。该模型包含三层或三层以上的神经元,每层都由若干个神经元组成。BP神经网络按照有监督学习的方式进行训练,当一对学习模式提供给网络后,神经元的激活值将从输入层经过各隐藏层向输出层传播。输出层的各神经元输出对应于输入模式的网络响应。然后,根据减少希望输出与实际输出误差的原则,从输出层经过各隐藏层,最后回到输入层逐层修正各连接权重。这个修正过程是从输出到输入逐层进行的,因此称为"误差逆传播算法"。通过不断进行误差逆传播训练,网络对输入模式响应的正确率也会不断提高。在设计BP神经网络时,需要考虑网络的层数、每层中的神经元数、初始值以及学习速率等因素。通过使用Python来实现BP神经网络回归预测模型,可以参考详细的示例代码,以获得学习和工作上的参考价值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python实现BP神经网络回归预测模型](https://download.csdn.net/download/qq_40957277/22017726)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [基于BP神经网络的回归预测](https://blog.csdn.net/zzu_seu/article/details/90317736)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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