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神经网络分类的问题，于是小编就整理了5个相关介绍bp神经网络分类的解答，让我们一起看看吧。
BP神经网络分类需要交叉验证吗？
BP神经网络分类可以采用交叉验证方法检验所建立的BP神经网络的分类效果。交叉验证是一种评估模型性能的方法，它将数据集分成k个子集，每次使用k-1个子集作为训练集，剩下的一个子集作为测试集，重复k次，最后取平均值作为模型的性能指标。
Bp网定义？
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模型之一
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神经网络需要多少组数据？
BP神经网路构建根据系统输入输出数据特点确定BP神经网络的结构，由于语音特征输入信号有24维，待分类的语音信号共有四类，所以BP神经网络的结构维24-25-4，即输入层油24个节点，隐含层有25个节点，输出层有4个节点。
BP神经网络用训练数据训练BP神经网络。共有2000组语音特征信号，从中随机选择1500组数据作为训练数据训练网络，500组数据作为测试网络测试网络分类能力。
rbf神经网络和bp神经网络有什么区别？
1.RBF 的泛化能力在多个方面都优于BP 网络, 但是在解决具有相同精度要求的问题时, BP网络的结构要比RBF 网络简单。
2. RBF 网络的逼近精度要明显高于BP 网络,它几乎能实现完全逼近, 而且设计起来极其方便, 网络可以自动增加神经元直到满足精度要求为止。但是在训练样本增多时, RBF 网络的隐层神经元数远远高于前者, 使得RBF 网络的复杂度大增加, 结构过于庞大, 从而运算量也有所增加。
3. RBF神经网络是一种性能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
4. 他们的结构是完全不一样的。BP是通过不断的调整神经元的权值来逼近最小误差的。其方法一般是梯度下降。RBF是一种前馈型的神经网络，也就是说他不是通过不停的调整权值来逼近最小误差的，的激励函数是一般是高斯函数和BP的S型函数不一样，高斯函数是通过对输入与函数中心点的距离来算权重的。
5. bp神经网络学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的。而rbf神经网络是种高效的前馈式网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。
bp神经网络通俗概论？
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模型之一。
通俗的说，BP神经网络是人工神经网络的BP算法。BP神经网络是应用最广泛的神经网络模型之一。
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。
到此，以上就是小编对于bp神经网络分类的问题就介绍到这了，希望介绍关于bp神经网络分类的5点解答对大家有用。
