BP神经网络原理及仿真实例

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BP网络在人工神经网络中应用最为广泛．它理论完善、结构直观．本文首先介绍了BP神经网络的原理、进行 训练的过程、存在的问题；接着探讨了几种先进的BP训练方法．最后，用Matlab语言，以函数逼近为例实

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BP神经网络原理

1． 熟悉掌握Matlab神经网络工具箱的使用；2． 理解反向传播学习算法（BP）的原理，并利用BP算法实现函数逼近功能；3． 认识隐含层神经元个数与训练函数对神经网络训练次数的影响。

深度学习(神经网络) —— BP神经网络原理推导及python实现摘要(一)BP神经网络简介1、神经网络权值调整的一般形式为:2、BP神经网络中关于学习信号的求取方法:(二)BP神经网络原理推导1、变

BP神经网络算法原理及详细的编程实现过程

将BP神经网络的仿真程序移植到fortran平台。程序里面用的是3层结构，传递函数tansig.根据需要自行修改即可