matlab神经网络算法实例 BP神经网络是干什么用的？
BP神经网络是干什么用的？
百科全书解说：BP（back-propagation）神经网络是由Rumelhart和McClelland领导的科学家于1986年提出的一个概念。它是一种根据误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络。它是目前应用最广泛的神经网络。
BP神经网络是用来干嘛的阿？
用样本训练一个BP网络，然后用新样本作为输入，通过训练好的BP网络，得到的数据就是仿真结果，这就是BP网络仿真。我们训练一个BP网络就像训练一个神经系统一样，然后用具有分析能力的神经系统来分析事物。这就是为什么我们需要模拟，归根结底，它是为了实际应用。从仿真的作用可以看出，使用BP神经网络等经典分类器可以用来做分类器。你用不同类型的样本（输入相应的期望输出）作为训练，然后给出一个新的输入，BP网络可以给你这个分类。
python神经网络可以做什么？
Python神经网络有很多种，如BP神经网络在函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等方面的应用。RBF径向基函数神经网络能够以任意精度逼近任意连续函数，因此在图像处理、语音识别、时间序列预测、雷达原点定位、医学诊断、误差处理检测、模式识别等领域有着广泛的应用。递归神经网络广泛应用于自然语言处理，如语音识别、语言建模、机器翻译等。它们还可用于各种时间序列的预测或与卷积神经网络相结合来处理计算机视觉问题。长短时记忆网络广泛应用于连续手写识别、语音识别等领域。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、物理学、遥感科学、大气科学等领域。还有很多其他的神经网络，在各个领域都有应用。
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