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深入理解BP神经网络
BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。
各种高大上的神经网络都是基于BP网络出发的，最基础的原理都是由BP网络而来 [1] ，另外由于BP神经网络结构简单，算法经典， 是神经网络中应用最广泛的一种。
具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propagation）算法又称为误差 反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。
BP神经网络被称为“深度学习之旅的开端”，是神经网络的入门算法。各种高大上的神经网络都是基于BP网络出发的，最基础的原理都是由BP网络而来，另外由于BP神经网络结构简单，算法经典， 是神经网络中应用最广泛的一种。
BP利用处处可导的激活函数来描述该层输入与该层输出的关系，常用S型函数δ来当作激活函数。
求BP神经网络算法的C++源代码
1、目前的技术水平为字母和数字的识别率可达到96%，汉字的识别率可达到95%。附件为基于matlab的车牌识别的源程序（可以实现），其中包括车牌定位，车牌矫正，字符分割，字符识别4部分。还有已训练好的BP神经网络用于字符识别。
2、下面是一个只针对 ！$\theta_1$ 进行检验的示例：如果上式成立，则证明网络中BP算法有效，此时关闭梯度校验算法（因为梯度的近似计算效率很慢），继续网络的训练过程。
3、之前所学的DNN是一个全连接的网络，***用BP算法来计算各参数的梯度，只需要***用链式法则将误差求导传递到每个神经元的每个参数上即可。特别是，将数据向量化后，求解梯度过程较为简单。
4、样本数据太少，用BP网络预测可能并非好选择。说不定用一般的回归分析效果更好。
5、你这是在做时间序列呢。你可以去《神经网络之家》nnetinfo---》学习教程二---神经网络在时间序列上的应用 上面有讲解。
bp神经网络原理
1、BP神经网络被称为“深度学习之旅的开端”，是神经网络的入门算法。各种高大上的神经网络都是基于BP网络出发的，最基础的原理都是由BP网络而来，另外由于BP神经网络结构简单，算法经典， 是神经网络中应用最广泛的一种。
2、年，Robert Hecht Nielsno证明了对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用一个隐层的BP网络来逼近，因而一个三层的BP网络可以完成任意的n维到m维的映射。
3、人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
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