BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)網(wǎng)絡(luò)層構(gòu)成，通常包括一個(gè)輸入層、若干個(gè)中間層和一個(gè)輸出層。BP網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是：各層神經(jīng)元僅與相鄰層神經(jīng)元之間有連接；各層內(nèi)神經(jīng)元之間沒(méi)有任何連接；各層神經(jīng)元之間也沒(méi)有反饋連接。BP網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性映射能力，根據(jù)Kolrnogorov定理，一個(gè)3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)任意非線性函數(shù)進(jìn)行逼近。
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上傳時(shí)間： 2013-10-31
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資源簡(jiǎn)介：一個(gè)用BP網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)同或的源代碼！很適合初學(xué)者了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理~!值得推薦哦
上傳時(shí)間： 2014-01-01
上傳用戶：王小奇
資源簡(jiǎn)介：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及MATLAB仿真 pdf電子書(shū)籍
上傳時(shí)間： 2013-12-10
上傳用戶：koulian
資源簡(jiǎn)介：該文檔為(完整版)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理概述資料，講解的還不錯(cuò)，感興趣的可以下載看看…………………………
上傳時(shí)間： 2021-10-15
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資源簡(jiǎn)介：根據(jù)小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，參考網(wǎng)上的一些免費(fèi)源碼，以及自己對(duì)Bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理解，使用飛狐的函數(shù)和數(shù)組書(shū)寫(xiě)
上傳時(shí)間： 2016-10-09
上傳用戶：253189838
資源簡(jiǎn)介：用BP網(wǎng)絡(luò)完成函數(shù)的逼近源程序
上傳時(shí)間： 2013-12-13
上傳用戶：jing911003
資源簡(jiǎn)介：基于Java的BP網(wǎng)絡(luò)數(shù)字識(shí)別法.rar
上傳時(shí)間： 2015-01-24
上傳用戶：lmeeworm
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)BP網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的M程序
上傳時(shí)間： 2015-01-31
上傳用戶：zl5712176
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)原始的BP網(wǎng)絡(luò)的M程序
上傳時(shí)間： 2014-12-02
上傳用戶：520
資源簡(jiǎn)介：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)java工具箱源代碼 包含BP網(wǎng)絡(luò)，K分類和RBF網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶：lepoke
資源簡(jiǎn)介：用BP網(wǎng)絡(luò)解決異或問(wèn)題
上傳時(shí)間： 2015-02-04
上傳用戶：yxgi5
資源簡(jiǎn)介：此程序用于測(cè)試神經(jīng)元的庫(kù)函數(shù) // 它展示了怎樣用這個(gè)庫(kù)所生成的多層BP網(wǎng)絡(luò)來(lái)求解宇稱問(wèn)題
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶：龍飛艇
資源簡(jiǎn)介：它展示了怎樣用這個(gè)庫(kù)所生成的三層BP網(wǎng)絡(luò)來(lái)求解那個(gè)臭名昭著的XOR問(wèn)題
上傳時(shí)間： 2015-02-21
上傳用戶：希醬大魔王
資源簡(jiǎn)介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算程序
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶：erkuizhang
資源簡(jiǎn)介：很好 我采用得是串行方式對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，為何訓(xùn)練時(shí)誤差dsum約來(lái)越大？？望指教！
上傳時(shí)間： 2014-07-05
上傳用戶：xauthu
資源簡(jiǎn)介：很容易確定該 BP 網(wǎng)絡(luò)的輸入為 64維。當(dāng)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)混入噪聲時(shí)，可以看作是對(duì) 0、1 數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的。比如說(shuō)，要加入 7%的噪聲，那就可以對(duì) 4 個(gè) 0或者 1 進(jìn)行反轉(zhuǎn)。反轉(zhuǎn)哪一個(gè)，這里是隨機(jī)的。
上傳時(shí)間： 2013-11-30
上傳用戶：youlongjian0
資源簡(jiǎn)介：BP網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實(shí)現(xiàn)，用BP網(wǎng)絡(luò)完成函數(shù)的逼近，具體見(jiàn)里面的README
上傳時(shí)間： 2015-03-28
上傳用戶：netwolf
資源簡(jiǎn)介：用BP網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的邊緣進(jìn)行提取，本程序?yàn)檠菔境绦颍梢钥吹紹P在應(yīng)用中的效果
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶：330402686
資源簡(jiǎn)介：用BP網(wǎng)絡(luò)完成函數(shù)的逼近 P網(wǎng)絡(luò)通常有一個(gè)或多個(gè)隱層，隱層中的神經(jīng)元均采用sigmoid型變換函數(shù)，輸出層的神經(jīng)元采用純線性變換函數(shù)。本例應(yīng)用一個(gè)兩層BP網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成函數(shù)逼近的任務(wù)，其中隱層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是5。
上傳時(shí)間： 2014-11-28
上傳用戶：woshini123456
資源簡(jiǎn)介：關(guān)于遺傳算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的 ,感覺(jué)沒(méi)什么用
上傳時(shí)間： 2015-03-30
上傳用戶：yan2267246
資源簡(jiǎn)介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源代碼 VC編程 BP網(wǎng)絡(luò)源代碼 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2015-04-08
上傳用戶：ve3344
資源簡(jiǎn)介：基于進(jìn)化BP網(wǎng)絡(luò)的含噪聲點(diǎn)陣數(shù)字識(shí)別的源程序，希望對(duì)大家有所啟示。
上傳時(shí)間： 2014-01-17
上傳用戶：wfeel
資源簡(jiǎn)介：開(kāi)發(fā)環(huán)境:C語(yǔ)言 簡(jiǎn)要說(shuō)明:BackProp算法：BP網(wǎng)絡(luò)是反向傳播(Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)。它是一種多層前向網(wǎng)絡(luò)，采用最小均方差學(xué)習(xí)方式。這是一種最廣泛應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)。它可用于語(yǔ)言綜合，識(shí)別和自適應(yīng)控制等用途。BP網(wǎng)絡(luò)需有教師訓(xùn)練。
上傳時(shí)間： 2013-12-28
上傳用戶：liuchee
資源簡(jiǎn)介：基于Matlab的簡(jiǎn)單遺傳算法和簡(jiǎn)單BP網(wǎng)絡(luò)的程序?qū)崿F(xiàn)
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：xmsmh
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)用C++實(shí)現(xiàn)的BP網(wǎng)絡(luò)算法程序，供大家參考
上傳時(shí)間： 2015-04-15
上傳用戶：cc1915
資源簡(jiǎn)介：用三層BP網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)一個(gè)單輸入單輸出函數(shù)的逼近，文件中一個(gè)CPP文件和一個(gè)WORD文件，其中word文檔中有對(duì)算法理論，算法設(shè)計(jì)，程序結(jié)果及改進(jìn)方法試驗(yàn)的詳細(xì)說(shuō)明
上傳時(shí)間： 2015-04-21
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資源簡(jiǎn)介：一個(gè)關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文檔,主要講了BP網(wǎng)絡(luò),對(duì)于學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人有一定幫助
上傳時(shí)間： 2014-12-21
上傳用戶：wpwpwlxwlx
資源簡(jiǎn)介：誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)(Back propagation network,簡(jiǎn)稱BP網(wǎng)絡(luò))是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最活躍的方法，且絕大多數(shù)采用了三層結(jié)構(gòu)(輸入層、一個(gè)隱含層和輸出層).BP網(wǎng)絡(luò)是一種非線性映射人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).本程序用vb實(shí)現(xiàn)的bp算法
上傳時(shí)間： 2015-04-22
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資源簡(jiǎn)介：matlab使用BP網(wǎng)絡(luò)的例子,使用Levenberg Marquardt算法提高訓(xùn)練速度,效果不錯(cuò)
上傳時(shí)間： 2015-05-08
上傳用戶：rishian
資源簡(jiǎn)介：vc基于BP網(wǎng)絡(luò)的手寫(xiě)陣數(shù)字的識(shí)別，能識(shí)別出手寫(xiě)數(shù)字
上傳時(shí)間： 2014-01-24
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