大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于bp神经网络参数的问题，于是小编就整理了2个相关介绍bp神经网络参数的解答，让我们一起看看吧。
bp神经网络和深度神经网络的区别？
不同点：
（1）神经网络：
（a）采用BP算法调整参数，即采用迭代式算法来训练整个网络。随机设定初值，计算当前网络的输出，然后根据当前输出和样本真实标签之间的差去改变前面各层的参数，直到收敛；
（b）比较容易过拟合，参数比较难调整，而且需要不少的技巧。
（c）训练速度比较慢。在成熟比较少（小于等于3）的情况下效果并不比其他方法更优；
（2）深度学习：采用逐层训练机制。采用该机制的原因在于如果采用BP机制，对于一个深层网络（7层以上），残差传播到最前面的层将变得很小，出现所谓的gradient diffusion（梯度扩散）
BP神经网络（Backpropagation neural network）和深度神经网络（Deep neural network）是两种不同类型的神经网络。它们的主要区别如下：
1. 结构层数：BP神经网络通常只包含一个或两个隐藏层，而深度神经网络则包含多个隐藏层。深度神经网络的层数更多，能够处理更复杂的问题。
2. 特征提取能力：深度神经网络通过多个隐藏层逐层提取数据特征，具有更强的特征提取能力，能够从数据中学习更高级别的表达和抽象。
3. 训练复杂性：由于深度神经网络的层数较多，训练复杂度更高。训练深度神经网络需要更多的计算资源和更长的训练时间。
4. 解决问题的能力：深度神经网络在处理大规模和复杂问题时表现更优秀。它们在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的表现更加出色。
1. 区别2. BP神经网络是一种传统的人工神经网络模型，它由输入层、隐藏层和输出层组成，通过反向传播算法来训练网络参数。
而深度神经网络是一种多层次的神经网络模型，具有更多的隐藏层，可以学习到更多复杂的特征表示。
3. 深度神经网络相对于BP神经网络具有更强的表达能力和学习能力，可以处理更复杂的问题。
深度神经网络还可以通过卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等结构进行进一步的优化和扩展。
此外，深度神经网络在处理大规模数据和图像识别等领域具有更好的性能。
人工智能概论中BP是什么意思？
人工智能的第二次高潮始于上世纪80年代。BP(Back Propagation)算法被提出,用于多层神经网络的参数计算,以解决非线性分类和学习的问题。
另外,针对特定领域的专家系统也在商业上获得成功应用,人工智能迎来了又一轮高潮。然而,人工神经网络的设计一直缺少相应的严格的数学理论支持,之后BP算法更被指出存在梯度消失问题,因此无法对前层进行有效的学习。
专家系统也暴露出应用领域狭窄、知识获取困难等问题。人工智能的研究进入第二次低谷。
BP是人工神经网络
人工神经网络可以分为很多种类型，BP（Back Propagation）神经网络就是其中应用比较广泛的一种，全称为“后向传播学习的前馈型神经网络”。BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，信号是前向传播的，而误差是反向传播的。在BP神经网络中，后向传播是一种学习算法，体现为训练过程，该过程是需要监督学习的；前馈型网络是一种结构，体现为网络框架。
到此，以上就是小编对于bp神经网络参数的问题就介绍到这了，希望介绍关于bp神经网络参数的2点解答对大家有用。
