神经网络算法原理
4.2.1概述
人工神经网络和计算机的研究几乎同时开发了。在1943年，心理学家麦库洛赫（McCuloch）和数学家坑合作提出了一种正式神经元的数学模型。在1950年代后期，罗森布拉特（Rosenblatt）提出了一种感知模型。1982年，Hopfiled引入了能量功能的概念，以提出神经网络。教学模型，1986年，Rumelhart和Lecun等学者提出了多层感知层的反向通信算法。
随着许多研究人员的努力，神经网络技术在理论上变得越来越完美，算法的类型继续增加。在目前，有许多关于神经网络的理论研究，出版了许多有关基本理论的书籍，现在是仍然是全球非线性科学研究的热点之一。
神经网络是一种信息处理系统，通过模拟人脑神经结构来实现人脑智力的功能。它具有人脑的基本功能，但不是人类大脑的真实刻画。它是人类大脑的抽象，简化和模拟模型，因此被称为人工神经网络（边肇祺，2000）。
人工神经元是神经网络的节点，也是神经网络中最重要的部分之一。存在于神经元的许多类型的模型。最常用和更简单的模型是由阈值函数和Sigmoid函数组成的模型（图4-3）。
图4-3人工神经元和两个常见的输出功能
神经网络学习和识别方法最初是从人脑和神经元的学习识别过程中借来的。输入参数就像接收信号的神经元一样，这些神经元通过某种权利值（相当于刺激神经兴奋的强度）与神经元连接起来，这些神经元与神经元相关联）。也就是说，要通过设置阈值来确定神经元的兴奋模式（神经元兴奋极限），将通过输出操作获得输出结果。大量样本进入网络系统学习训练，即在输入信号和神经元可以稳定，并可以最大化训练的研究样本。在网络结构的合理性和学习效果的高精度之后，预测将预测将投入参数预测到网络中以实现参数预测的目的。-神经网络算法有哪些
4.2.2反向通信算法（BP方法）
到目前为止，不超过十几个神经网络模型，例如反馈神经网络，感知，跳跃网络，径向基本函数网络，反向通信算法（BP方法），等等，在场，越成熟和流行的网络类型是传播神经网络（BP -NN）的错误。
BP网络是根据反馈神经网络开发的，并且始终有一个输入层（它包含的节点与每个输入变量相对应）和一个输出层（它包含的节点对应于每个输出值），以及每个输出值），值，每个输出值，值，每个输出值，值，每个输出值，值以及每个输出的值以及值以及值每个输出值，值，每个输出值的值，值，每个输出值的值，值，每个输出值的值，值以及每个的值输出值），每个输出值的值，值以及每个输出值，每个输出值的值以及每个输出值的值）以及AS算好至少一个隐藏层，任何数量的节点（也称为中间层）。在BP-ANN，相邻节点AR E通过任何初始权限连接，但是同一层中的每个节点均未相互连接。对于BP-Nann，隐藏层和输出层节点的基本函数必须是连续且单调的。当输入倾向于正或负数时，它应接近某个固定值，也就是说，基本函数是基本函数，因为基本函数是基本函数，因为基本函数是基本函数作为基本函数IS。“ S”类型（Kosko，1992）.bp -NN培训是一个涉及两个数据集的监督和学习过程，即培训数据集和监督数据集。-算法
为网络的输入层提供一组输入信息，以使其成为通过网络对输出层上预期的预期的过程。它称为网络的学习或训练网络。学习算法。BP网络的学习过程包括两个阶段：第一阶段是积极的过程。输入变量通过输入层通过隐藏层来计算每个单元的输出值；计算隐藏层的每个单元的误差，并使用此错误来纠正前层值。ERROR信息通过该原理进行调整网络相反，调整错误的原理以调整值直到达到令人满意的输出。在研究网络后，固定了一组合适的，稳定的权利价值连接权，并将预测的样本用作输入层参数。网络可以在向前传播后获得输出结果。这是网络预测。-神经网络算法有哪些
反向通信算法的主要步骤如下：首先，选择右侧系数的初始值，然后重复以下过程直至收敛（按顺序计算各种类型）。
（1）从每一层计算每个单元OJ
预备功能研究和预测
（2）计算输出层ΔJ
预备功能研究和预测
（3）从后面计算每个隐藏层ΔJ
预备功能研究和预测
（4）计算并节省每个正确值的更正量
预备功能研究和预测
（5）纠正功率
预备功能研究和预测
上述算法通过每个样品的正确值校正。在计算每个样品的ΔJ之后，也可以求和，并纠正总误差的值。
计算机八进制转二进制算法
例如，101101010001，从右到左，三组的划分，结果为101 101 010 001，按4 2 1的顺序添加每个数字，然后组合获得的数字以获取结果。例如，这个问题的问题。结果为5521。
八角形，八角形，缩写为oct或o，一种以8为基础的计数方法，使用0、1、2、3、4、5、6、6、7八个数字，每八个提前1.在某些编程语言中，数字0通常说该数字是八角形。八角形和二进制系统的数量可能是相应的（八角形的一个，对应于两个In -In -In -Infuctuction三位数），因此通常将其应用于计算机语言。-算法
问下八进制怎么转换成二进制举例说明下
第八英寸制作中的每一个相当于3个步骤2，因此第八in -in -in生产中的每一个都将转换为两个-in -in -in -in -oproduction 3;十六进制是4. algorithm：示例：13（8th -in），高级别1写入2nd -in -in -made（必须写入3位数字！），3个转换为2nd -in -in -made是011，它是011，它IS 1011.另一个示例：765（8 -in）= 111（7）110（6）101（5）= 111110101（2nd -in）依次，第二-in -in -made 8 -in -in -in -in -in -in -production，1111101101 = 7（111）6（110）5（101）= 765（8 -in）16-固定4是相同的。-神经网络算法有哪些
