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【实战项目】基于BP神经网络的温度预测（附源码）

文章目录

    • 1. BP神经网络是什么
    • 2. 生物神经的运作原理
    • 3. 神经网络的基础架构
    • 4. 运算过程：矩阵乘法
    • 5. 如何去调参数：微积分
    • 上面我们了解了一下概念，现在我们来看看项目：
    • 1：搭建BP神经网络回归模型
    • 开始迭代：
    • 使用matplotlib进行可视化：
    • 接下来再说说一些重点概念：

1. BP神经网络是什么

BP（Back-propagation，反向传播）神经网络是最传统的神经网络。也就是使用了Back-propagation算法的神经网络。请注意他不是时下流行的那一套深度学习。要训练深度学习level的网络你是不可以使用这种算法的。原因我们后面解释。而其实机器学习的bottleneck就是成功的突破了非常深的神经网络无法用BP算法来训练的问题。

那么反向传播的东西是什么呢？答案是：误差。就是在模拟过程中（这是一个循环，我们在训练神经网络的时候是要不断的去重复这个过程的）收集系统所产生的**误差，**并且返回这些误差到输出值，之后用这些误差来调整神经元的权重，这样

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