bp神经网络用啥算法

[小学六年级的班队课用啥啊]小学六年级的班队课用啥啊，怎样设计小学生小组合作有效性进行课堂观察内容：这是我在中队会经验：真情留母校主持人：同学们，我们马上就要离开与我们相处了六年的母校，心里一定有千...+阅读

自己找个例子算一下，推导一下，这个回答起来比较复杂

神经网络对模型的表达能力依赖于优化算法，优化是一个不断计算梯度并调整可学习参数的过程，Fluid中的优化算法可参考优化器。

在网络的训练过程中，梯度计算分为两个步骤：前向计算与反向传播。

前向计算会根据您搭建的网络结构，将输入单元的状态传递到输出单元。

反向传播借助链式法则，计算两个或两个以上复合函数的导数，将输出单元的梯度反向传播回输入单元，根据计算出的梯度，调整网络的可学习参数。

BP算法

隐层的引入使网络具有很大的潜力。但正像Minskey和Papert当时所指出的.虽然对所有那些能用简单（无隐层）网结解决的问题有非常简单的学习规则，即简单感知器的收敛程序（主要归功于Widrow和HMf于1960年提出的Delta规刚），

BP算法

但当时并没有找到同样有技的含隐层的同培的学习规则。对此问题的研究有三个基本的结果。一种是使用简单无监督学习规则的竞争学习方法.但它缺乏外部信息.难以确定适台映射的隐层结构。第二条途径是假设一十内部（隐层）的表示方法，这在一些先约条件下是台理的。另一种方法是利用统计手段设计一个学习过程使之能有技地实现适当的内部表示法，Hinton等人（1984年）提出的Bolzmann机是这种方法的典型例子.它要网络在两个不同的状态下达到平衡，并且只局限于对称网络。Barto和他的同事（1985年）提出了另一条利用统计手段的学习方法。但迄今为止最有教和最实用的方瑶是Rumelhart、Hinton和Williams(1986年)提出的一般Delta法则，即反向传播（BP）算法。Parter(1985年)也独立地得出过相似的算法，他称之为学习逻辑。此外， Lecun(1985年)也研究出大致相似的学习法则。

matlab编程问题建立BP神经网络

%采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。

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% NEWFF——生成一个新的前向神经网络

% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练

% SIM——对 BP 神经网络进行仿真

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% 敲任意键开始

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% 定义训练样本

% P 为输入矢量 pau

P=[-1,-2,3,1;-1,1,5,-3];

% T 为目标矢量

T=[-1, -1, 1, 1];

pause;

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% 创建一个新的前向神经网络

minmax(P)

net=newff(minmax(P),[3,1],{'tansig''purelin'},'traingdm');

% minmax(P)取值范围是P内的最小值到最大值 [3,1]是3个神经元 1维 tansig purelin traingdm各层神经网络的激励函数

% tansig purelin隐含层更改权值的函数当前输入层权值和阈值

inputWeights=net.IW{1,1};

inputbias=net.b{1};

% 当前网络层权值和阈值

layerWeights=net.LW{2,1};

layerbias=net.b{2};

%表示对各层神经网络的权值与阈值传递到相应变量

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% 设置训练参数

net.trainParam.show = 50； %训练显示间隔 50次显示一次

net.trainParam.lr = 0.05； %学习步长0.05学习率

net.trainParam.mc = 0.9； %动量项系数0.9

net.trainParam.epochs = 1000； %训练次数1000次

net.trainParam.goal = 1e-3； %训练精度目标为0.001

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% 调用 traingdm 算法训练 BP 网络

[net,tr]=train(net,P,T)；%调用网络指令

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% 对 BP 网络进行仿真

A=sim(net,P)

% 计算仿真误差

E=T-A

MSE=mse(E)

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跪：bp神经网络算法程序

您好，multi-ga.rar - 自己编的遗传算法同BP神经网络结合的代码！并且在神经网络模型上进行多目标寻优，结果有doc文档详细说明！实现BP-GA多目标优化应用实例！-Own genetic algorithm withmulti-ga.rar - 自己编的遗传算法同BP神经网络结合的代码！并且在神经网络模型上进行多目标寻优，结果有doc文档详细说明！实现BP-GA多目标优化应用实例！

Matlab遗传算法优化的BP网络种群分类程序收录时间：2014-04-04 资源分类：Matlab 遗传神经网络的Matlab代码。用遗传算法优化的BP网络进行值预测。通过迭代在种群中找最好的染色体并训练。