基于BP神经网络的传染病确诊人数预测,BP神经网络的详细原理
2023-09-27 14:25:39 时间
目标
背影
BP神经网络的原理
BP神经网络的定义
BP神经网络的基本结构
BP神经网络的神经元
BP神经网络的激活函数,
BP神经网络的传递函数
数据
神经网络参数
基于BP神经网络传染病预测的MATLAB代码
效果图
结果分析
展望
背影
人工智能发展越来越快,本文用BP神经网络实现对传染病的预测
BP神经网络的原理
BP神经网络的定义
人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程,仅通过自身的训练,学习某种规则,在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统,人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络,其算法称为BP算法,它的基本思想是梯度下降法,利用梯度搜索技术,以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。
BP神经网络的基本结构
基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行,而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时,输入信号通过隐含层作用于输出节点,经过非线性变换,产生输出信号,若实际输出与期望输出不相符,则转入误差的反向传播过程。误差反传是将输出误差通过隐含层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层所有单元,以从各层获得的误差信号作为调整各单元权值的依据。通过调整输入节点与隐层节点的联接强度和隐层节点与输出节点的联接强度以及阈值,使误差沿梯度方向下降,经过反复学习
相关文章
- 深入浅出神经网络与深度学习 (迈克尔·尼尔森(Michael Nielsen)) Chapter1
- 基于LIF模型的SNN脉冲神经网络的verilog程序开发
- 【FPGA教程案例58】深度学习案例5——基于FPGA的CNN卷积神经网络之图像缓存verilog实现
- 【FPGA教程案例55】深度学习案例2——基于FPGA的CNN卷积神经网络之ReLu激活层verilog实现
- 【姿态识别】基于HOG特征提取和GRNN广义回归神经网络的人体姿态识别matlab仿真
- 【神经网络避障】基于BP神经网络的小车行驶避障算法仿真
- TensorFlow实战:Chapter-4(CNN-2-经典卷积神经网络(AlexNet、VGGNet))
- 卷积神经网络CNN的原理(一)---基本概念
- 学习超大神经网络,CPU超越V100 GPU,靠的居然是哈希!!!
- BP神经网络与Python实现
- 【Pytorch】神经网络搭建
- 【BABY夜谈大数据】神经网络
- 神经网络绘图工具
- Facebook通过10亿单词构建有效的神经网络语言模型