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神经网络优点的问题，于是小编就整理了6个相关介绍bp神经网络优点的解答，让我们一起看看吧。
bp神经网络能干什么？
BP神经网络是一种按照误差反向传播算法训练的多层前馈网络，也是目前应用最广泛的神经网络模型之一。它由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。
输入层的神经元负责接受外界发来的各种信息，并将信息传递给中间层神经元，中间隐含层神经元负责将接收到的信息进行处理变换，根据需求处理信息，实际应用中可将中间隐含层设置为一层或者多层隐含层结构，并通过最后一层的隐含层将信息传递到输出层，这个过程就是BP神经网络的正向传播过程。
bp在神经网络中的作用是什么？
BP神经网络是最基础的神经网络，其输出结果采用前向传播，误差采用反向（Back Propagation）传播方式进行。
其作用是模仿人类的神经元激活、传递过程（还记得高中生物的“突触”这个概念嘛）。以三层神经网络为例，BP神经网络含输入层、隐含层、输出层三层结构。输入层接收数据，输出层输出数据，前一层神经元连接到下一层神经元，收集上一层神经元传递来的信息，经过“激活”把值传递给下一层。
BP神经网络是用来干嘛的阿？
用样本去训练一个BP网络，然后用新的样本作为输入，再通过这个已经训练好的BP网络，得到的数据就是仿真的结果，这就是BP网络仿真。
我们训练一个BP网络就好像是在训练一个神经系统，然后用这个已经具备分析能力的神经系统去分析事情，这就是为什么要仿真，说到底就是为了用。
仿真的作用你可以从BP神经网络的用途上去看，例如很经典的可以用来做分类器等。
你用不同类别的样本（输入+对应的期望输出）作为训练，然后给出一个新的输入，BP网就能给你这个所属的类别。
BP神经网络模型的意义？
BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。
BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR，XOR)和一些其他问题。从结构上讲，BP网络具有输入层、隐藏层和输出层；从本质上讲，BP算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。
bp神经网络的应用？
bp神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
bp神经网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
bp神经网络的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
bp神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层。
bp神经网络求决定系数的意义？
bp神经网络就是模拟神经元，进行分类训练。他的物理意义是什么呢，就是每个神经元对应我们计算中的滤波器，当他"看到"某个图片或者某组数据，反应就特别强烈，相乘所得的值就特别大，这大概就是所说的激活吧。bp神经网络是有监督的分学习，就是通过多组样本数据，计算所得结果，然后通过理想结果与所得结果的偏差，来反向更新计算神经源的权重，达到拟合的目的，最终通过不断的调整权值，与计算所得与期望结果的偏差越来越小。
到此，以上就是小编对于bp神经网络优点的问题就介绍到这了，希望介绍关于bp神经网络优点的6点解答对大家有用。
