BP神经网络基础理论
BP模型原理与模型结构
【思想】BP神经网络仿生结构与思想
作者 : 老饼 日期 : 2022-06-09 05:00:43 更新 : 2022-10-31 17:49:10
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本文我们介绍BP神经网络模型的仿生思想和原理,

通过本文,对BP神经网络有个基础认识




  01.BP神经网络的结构与仿生思路  


BP神经网络的思路是模仿人的大脑工作原理,构造的一个数学模型,

下面介绍它的结构和工作原理


   仿生结构与工作流程     


它的仿生结构如下(也称为BP神经网络拓扑图)
 
它的 结构包含三大功能层,
最靠前的是输入层,中间是隐层,最后是输出层 
PASS:可以有多个隐层,每层隐层可以有多个神经元
它的工作流程如下
(1) 输入层接收输入
输入层负责接收输入,在输入层接收到输入后,
每个输入神经元会把值加权传递到各个隐层神经元,
(2) 隐层处理      
第一个隐层的隐神经元接收到输入神经元传递过来的值后,与自身的基础阈值b汇总求和,
经过一个激活函数(通常激活函数是tansig函数),然后加权传给第二个隐层,
第二个隐层也是类似地处理,然后传给第三个隐层,
.....如此反复,
直到最后一个隐层,把值传给输出层。
(3) 输出层输出   
输出神经元把各个隐神经元传过来的值与自身阈值b求和(求和后也可以再经过一层转换),就是输出值。
✍️提示
在这里不必要太过拘泥于细节,看到《数学结构》的内容自然会一目了解



  仿生原理  


BP神经网络的设计思路是什么呢?它借鉴于人脑的工作原理
在眼睛看到符号“5”的后,大脑将判别出它是5。
BP正是要模仿这个行为,把这个行为过程简单拆分为: 
  (1)  眼睛接受了输入                    
  (2)  把输入信号传给其它脑神经元        
  (3)  脑神经元综合处理后,输出结果为5   

我们都知道, 神经元与神经元之间是以神经冲动的模式进行传值,信号到了神经元,都是以电信号的形式存在,
当电信号在神经元积累到超过阈值时,就会触发神经冲动,将电信号传给其它神经元。                                 
正是根据这个思路,就构造出了以上的神经网络结构。                                                                                 





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