什么是BP神经网络?

Python013

什么是BP神经网络?,第1张

BP算法的基本思想是:学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成;正向传播时,输入样本从输入层传入,经各隐层依次逐层处理,传向输出层,若输出层输出与期望不符,则将误差作为调整信号逐层反向回传,对神经元之间的连接权矩阵做出处理,使误差减小。经反复学习,最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下:

1、从训练集中取出某一样本,把信息输入网络中。

2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后,得到神经网络的实际输出。

3、计算网络实际输出与期望输出的误差。

4、将误差逐层反向回传至之前各层,并按一定原则将误差信号加载到连接权值上,使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。

5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤,直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。

A、若①代表小腿上的感受器,⑤代表神经支配的小腿肌肉,则③称为神经中枢,能代表反射弧的结构为①感受器、②传入神经、③神经中枢、④传出神经、⑤效应器,A正确;

B、兴奋在同一个神经元上可以双向传导,而在神经元之间只能单向传递,即只能从上一个神经元的轴突传递到下一个神经元的树突.所以刺激图中b点,能发生兴奋的有a、b、c、d、e、f、g、h,B正确;

C、由于神经递质只存在于突触前膜内的突触小泡中,只能由突触前膜释放,作用于后膜的受体,所以兴奋在两个神经元间的传递是单向的,C正确;

D、由于g离电流计两极的距离相等,所以分别在a、f、g、h、b处给予刺激,微电流计不发生偏转的只有g,D错误.

故选:D.

(1)③是神经中枢.

(2)兴奋在神经纤维上是双向传导,在神经元间是单向传递,所以刺激d点,d、e、c三处可发生兴奋.

(3)一个神经元的突触小体与下一个神经元的树突或细胞体形成突触.

(4)兴奋在一个神经元上的传导是双向的,兴奋在两个神经元间的传递是单向的.

故答案为:

(1)神经中枢

(2)d,e,c

(3)树突或细胞体      

(4)双向的单向的