bp神经网络设计实例 bp神经网络能干什么？
bp神经网络能干什么？
BP神经网络是根据误差反向传播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。它包括两个过程：信息的前向传播和错误的后向传播。
输入层的神经元负责接收外界的各种信息并传递给中间层的神经元，中间隐层的神经元负责处理和转换接收到的信息。根据需要，在实际应用中，可以将中间隐层设置为一个或多个隐层，通过最后一个隐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神经网络能解决什么问题？
BP(back propagation)神经网络是以鲁梅尔哈特和麦克莱兰为首的科学家在1986年提出的概念。它是按照误差反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。
1.BP神经网络解决了线性拟合问题。
2.BP神经网络工具解决预测问题
3.BP神经网络工具箱的代码实现(字符分类问题)
bp神经网络如何计算权值和阈值？
首先，我们要知道BP神经网络是一个多层前馈网络。看看matlab中BP神经网络的训练函数，包括梯度下降法traingd，弹性梯度下降法trainrp，自适应lr梯度下降法traingda等。
因为初始值(初始权重和阈值)在向量X中，所以x(n，1)的长度n为：n=输入数*隐藏数隐藏数*输出数输出数。
Inputnum*hiddennum为输入层到隐层的权值个数，hiddennum为隐层神经元个数(即隐层阈值个数)，hiddennum*outputnum为隐层到输出层的权值个数，outputnum为输出层神经元个数(即输出层阈值个数)。
结构
BP网络在输入层和输出层之间增加几层(一层或多层)神经元。这些神经元被称为隐藏单元。它们与外界没有直接联系，但它们状态的变化可以影响输入与输出的关系。每层可以有几个节点。
BP神经网络的计算过程由正向计算过程和反向计算过程组成。在前向传播过程中，输入模式通过隐单元层从输入层到输出层进行处理，每层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层中不能获得期望的输出，则它被转移到反向传播，并且误差信号沿着原始连接路径返回。通过修改每个神经元的权重，误差信号被最小化。
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