bp神經網絡和神經網絡有什么區別？

第一，計算方法不同

1.前饋神經網絡:最簡單的神經網絡，其中神經元按層排列。每個神經元只與前一層的神經元相連。接收上一層的輸出，輸出到下一層。層間沒有反饋。

2.BP神經網絡:是根據誤差反向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡。

3.卷積神經網絡:具有卷積計算和深度結構的前饋神經網絡。

第二，用途不同

1.前饋神經網絡:主要應用有感知器網絡、BP網絡、RBF網絡。

2.BP神經網絡:

(1)函數逼近:訓練網絡用輸入向量和相應的輸出向量逼近函數；

(2)模式識別:將其與輸入向量關聯，輸出向量待定；

(3)分類:根據輸入向量定義的適當進行分類；

(4)數據壓縮:降低輸出向量的維數，以便于傳輸或存儲。

3.卷積神經網絡:可應用于計算機視覺、自然語言處理、圖像識別、物體識別等物理學和遙感科學。

聯系人:

BP神經網絡和卷積神經網絡都屬于前饋神經網絡，三者都屬于人工神經網絡。所以三者的原理和結構是一樣的。

第三，角色不同

1.前饋神經網絡:結構簡單，應用廣泛，可以任意精度逼近任意連續函數和平方可積函數，可以精確實現任意有限的訓練樣本集。

2.BP神經網絡:非線性映射能力強，網絡結構靈活。網絡的中間層和各層神經元的數目可以根據具體情況任意設置，其性能隨結構的不同而不同。

3.卷積神經網絡:具有表征學習的能力，能夠根據其層次結構對輸入信息平移不變量進行分類。

擴展數據:

1.BP神經網絡的優缺點

BP神經網絡在網絡理論和性能上都比較成熟。其突出優點是非線性映射能力強，網絡結構靈活。網絡的中間層和各層神經元的數目可以根據具體情況任意設置，其性能隨結構的不同而不同。但是BP神經網絡也有以下主要缺陷。

(1)學習速度慢，即使是簡單的問題，通常也需要幾百次甚至幾千次才能收斂。

②容易陷入局部極小。

③網絡層數和神經元數的選擇沒有相應的理論指導。

④網絡推廣能力有限。

2.人工神經網絡的特點和優勢主要表現在以下三個方面。

①自學習功能。例如，在實現圖像識別時，只需將許多不同的圖像模板和相應的待識別結果輸入到人工神經網絡中，網絡就會通過自學習功能逐漸學會識別相似的圖像。自學習功能對于預測具有重要意義。預計未來的人工神經網絡計算機將為人類提供經濟預測和效益預測，其應用前景廣闊。這是非常雄心勃勃的。

②具有聯想記憶功能。這種關聯可以利用人工神經網絡的反饋網絡來實現。

③快速找到最優解的能力。尋找一個復雜問題的最優解往往需要大量的計算。利用針對某個問題設計的反饋型人工神經網絡，充分發揮計算機的高速計算能力，可能很快就能找到最優解。

模聯里bp是什么？

Bp是用誤差反向傳播算法訓練的多層前饋網絡，是應用最廣泛的神經網絡模型之一。

BP網絡可以學習和存儲大量的輸入輸出模式映射關系，而不需要事先揭示描述這種映射關系的數學方程。其學習規則是采用最速下降法，通過反向傳播不斷調整網絡的權值和閾值，使網絡誤差的平方和最小。BP神經網絡模型的拓撲結構包括輸入層、隱含層和輸出層。