1.模型原理
BP(Backpropagation)回归模型是一种基于反向传播算法的神经网络模型,用于解决回归问题。它通过对输入和输出之间的非线性关系进行建模,可以用于预测连续型变量的值。
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神经网络结构:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-586139.html
- BP回归模型由一个或多个隐藏层组成,每个隐藏层包含多个神经元,以及一个输出层。
- 输入层接收输入特征,并将其传递给隐藏层。隐藏层通过激活函数对输入进行加权求和和非线性转换,然后将结果传递给下一层。
- 输出层接收隐藏层的输出,并将其通过一个激活函数映射为最终的预测值。
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前向传播:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-586139.html
- 在前向传播过程中,输入数据通过网络从输入层传递到输出层,每个层的神经元按照权重进行加权求和,并经过激活函数的非线性转换。
- 每个神经元的输入可以表示为:输入加权求和(weighted sum&
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