BP神经网络例题及解题过程
深入理解与应用BP神经网络
1、引言
BP神经网络简介
应用领域
2、数据准备与预处理
数据集描述
数据归一化处理
3、网络结构设计
输入输出层设计
隐层设计
4、模型建立与训练
激励函数选择
网络参数设置
5、预测结果与分析
预测结果展示
误差分析
6、相关问题与解答
问题一：为什么选择tansig作为隐层激励函数？
问题二：如何确定隐层神经元个数？
7、归纳与展望
归纳
展望
各位小伙伴们，我刚刚为大家分享了有关“BP神经网络例题及解题过程”的知识，希望对你们有所帮助。如果您还有其他相关问题需要解决，欢迎随时提出哦！
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/714165.html
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