bp神经网络是有监督的还是无监督的？bp神经网络有监督。bp网络算法的主要问题是什么？由于多层前馈网络的训练中经常用到误差反向传播，所以人们往往将多层前馈网络直接称为BP网络，各种高大的神经网络都是基于BP网络，最基本的原理来自于BP网络，因为初始权值和阈值是随机产生的，神经网络之所以每次的结果都不一样，是因为初始权值和阈值都是随机的，而且因为每次的结果都不一样，所以有可能找到一个理想的结果，找到更好的结果后，使用命令save保存网络，使预测结果不会改变，调用时使用命令load优缺点:BP神经网络在网络理论和性能上都比较成熟。其突出优点是非线性映射能力强，网络结构灵活。
但是BP神经网络也有以下主要缺陷。(1)学习速度慢，即使是简单的问题，通常也需要几百次甚至几千次才能收敛。②容易陷入局部极小。③网络层数和神经元数的选择没有相应的理论指导。④网络推广能力有限。目前针对上述问题已经有很多改进措施，研究最多的是如何加快网络的收敛速度，尽量避免陷入局部极小。
源地址:简介:采用遗传算法并行优化BP网络的权值和阈值，避免了BP网络在优化权值和阈值时陷入局部最优的缺点。背景:本项目的背景是客运量和货运量的预测文件介绍:由于项目中使用了GAOT toolkit中的函数，所以需要将GAOT toolkit添加到path中。1、BP神经网络的梳理
BP神经网络被称为“深度学习之旅的开端”，是神经网络的入门算法。各种高大上的神经网络都是基于BP网络，最基本的原理就是来自BP网络。中国科学大百科:BP神经网络。人工神经网络(Artificialneuralnetwork，ANN)是指由大量类似于天然神经系统的神经元组成的网络，是一种借助工程技术模拟生物网络结构和功能特征的人工系统。神经网络不仅具有处理数值型数据的一般计算能力，还具有处理知识的思维、学习和记忆能力。它采用类似于“黑箱”的方法，通过学习和记忆，找出输入和输出变量之间的非线性关系(映射)。在执行问题和求解时，它将获得的数据输入到训练好的网络中，根据从网络中学习到的知识进行网络推理，得到合理的答案和结果。
工程领域实测数据的代表性与测点的位置、范围和手段有关，有时难以满足传统统计方法所要求的统计条件和规律。此外，岩土工程信息的复杂性和不确定性使得用神经网络方法来解决岩土工程问题是合适的。BP神经网络模型是误差反向传播网络模型的简称。它由输入层、隐藏层和输出层组成。
2、关于matlab的BP神经网络
1，数据规格化，输入数据通常为p，输出数据通常为t，数据格式为，每列对应一个样本，规格化的常用函数为规格化数据，为规格化结构，预测值后反规格化；2.建立网络并设置参数。输入层数、隐神经元数、输出层数、设置节点传递函数的参数、训练次数、训练误差目标值和学习率在括号内，通常在0-1之间；3.预测分析:根据前面的归一化标准对预测结果进行反归一化，得到结果，输出误差，画出图形，看预测值是否与真实值一致，看神经网络训练后对话框中的MSE和R平方。
3、BP神经网络
神经网络可以很好地解决不同的机器学习问题。神经网络模型是许多逻辑单元按不同层次组织起来的网络，每一层的输出变量是下一层的输入变量。上图表明，人工神经网络是一个分层模型，在逻辑上可以分为三层:输入层:输入层接收特征向量X；输出层产生最终预测H；隐藏层位于输入层和输出层之间，所以它被称为隐藏层，因为其中生成的值不像输入层中使用的样本矩阵X或输出层中使用的标签矩阵Y那样直接可见。
！$ \\ \\ theta {(j)} $表示例如从第j层映射到第j-1层时的权重矩阵！$ \\ \\ theta {(1)} $表示从第一层映射到第二层的权重矩阵。它的大小是:一个j 1层的活动单元数为行数，j 1层的活动单元数加1为列数的矩阵。比如上面所示的神经网络中！$ \\ \\ theta {(1)} $的大小是3*4。
4、bp神经网络是有监督还是无监督
bp神经网络有监督。BP神经网络是最基本的神经网络，其输出结果是前向传播的，其误差是后向传播的。BP神经网络是监督学习。想象这样一个应用场景:输入数据是很多银行用户的年龄、职业、收入，输出数据是用户借钱后是否还贷。作为银行风控部门的负责人，你想建立一个神经网络模型，从银行多年的用户数据中学习银行客户的风控模型，从而判断每个人的信用，决定是否放贷。
5、bp神经网络训练集的预测输出如何得到
通过数据预测获得。bp神经网络训练集的预测使用附件1中的相关数据来预测附件2中的调价比例，因此将附件1中的数据视为BP的训练集和测试集。训练好模型后，只需将附件2中的数据输入BP即可。BP网络又称反向传播神经网络，通过对样本数据的训练，不断修正网络权值和阈值，使误差函数沿负梯度方向递减。
6、 bp网络算法的主要问题是什么?
BP算法包括两个过程:信号的前向传播和误差的后向传播。由于多层前馈网络的训练中经常用到误差反向传播，所以人们往往将多层前馈网络直接称为BP网络。BP算法虽然应用广泛，但也有一些缺点，主要表现在训练过程的不确定性，具体如下。1、培训时间较长。对于一些特殊问题，运行时间可能需要几个小时甚至更长，主要是因为学习率太小，可以通过自适应学习率来改善。
训练时，由于对权值的过度调整，激活函数饱和，使得网络权值的调整几乎停滞。为了避免这种情况，一是选择较小的初始权值，二是采用较小的学习速率。3、容易陷入局部极小。BP算法可以使网络权值收敛到一个最终解，但不能保证误差超平面的全局最优解，也可能是局部极小值。这主要是因为BP算法采用梯度下降法，训练是从某个起点开始，沿着误差函数的斜率逐渐达到误差的最小值，所以不同的起点可能导致不同的极小值，即得到不同的最优解。
7、网络用语bp是什么意思
网络术语bp的意思是摆拍，是拍照的专用技术术语。摆出来的照片其实有正反两方面的意义，如果一个视频中的内容被说成是摆拍，那么这并不意味着赞扬，一般来说，这意味着不真实和故意的。但是，如果是朋友圈之类的日常照，好看，这种赞就好，所以，摆姿势的具体含义是什么，还是需要根据具体的语境来判断。Bp，一个网络术语，其实还是挺通俗的，所以总的来说，还是有很多人理解它的意思的。