前言：
此刻小伙伴们对“bp网络算法”大概比较讲究，我们都需要剖析一些“bp网络算法”的相关文章。那么小编在网络上汇集了一些关于“bp网络算法””的相关资讯，希望小伙伴们能喜欢，朋友们一起来了解一下吧！那么可以利用BP神经网络做什么呢？
因为利用BP网络可以建立对象的结构模型，所以分类和预测问题是神经网络最常见的一种应用。举几个例子：根据商店前几年某商品的销量建立模型，用来预测今年的销量，提前备货；根据电影的关键词给电影分类（动作、爱情、悬疑....）；建立数字/字母模型来识别车牌等。
百度百科中总结的应用类型有以下四个方面：
1)函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数。
2)模式识别：用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来。
3)分类：把输入向量所定义的合适方式进行分类。
4)数据压缩：减少输出向量维数以便于传输或存储。
版权声明：
本站文章均来自互联网搜集，如有侵犯您的权益，请联系我们删除，谢谢。
标签： #bp网络算法
