BP神经网络和卷积神经网络

BP神经网络bp神经网络的推广：具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定，并且随着结构的差异其性能也有所不同。卷积神经网络bp神经网络的推广：具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。

BP神经网络和卷积神经网络在结构、用途和作用上存在明显区别。结构：BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，而卷积神经网络包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。

卷积神经网络由卷积层、池化层和全连接层组成，卷积层通过卷积操作来提取输入数据的特征，池化层用于降低特征图的维度，全连接层用于将特征映射到输出类别。

神经网络BP模型

1、BP网络（Back-Propagation Network）是一种广泛应用bp神经网络的推广的人工神经网络模型bp神经网络的推广，以其误差逆传播学习算法而得名。该网络模型由输入层、隐含层和输出层组成bp神经网络的推广，通过模拟人脑神经元bp神经网络的推广的工作方式来实现对复杂函数的逼近和数据处理。

2、BP网络是一种具有3层或3层以上的阶层型神经网络。上、下层之间各神经元实现全连接，即下层的每一个神经元与上层的每一个神经元都实现权连接，而每一层各神经元之间无连接。

3、BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。

4、BP神经网络作为广泛应用的模型，本文旨在为初学者提供基础入门教程。通过深入浅出的讲解，bp神经网络的推广你将对BP神经网络的核心要素有初步了解，并明确其基本概念。首先，BP神经网络的基本结构包括：前馈型网络，由输入、隐藏和输出三层组成。

网络推广怎么做？

1、定位产品。在开始做推广以前，找准你的产品价值，有价值才能吸引别人，产品的目标客户群体是谁，知道要向谁推广营销。文案制作。一个好的产品，必须加上文案的翅膀，将产品的价值表现出来，可以是文章，可以是图片，可以是视频，力求新颖，有吸引力。选择平台。

2、搜索引擎优化推广。确保网页代码规范、访问速度快、内容独特且少有重复，以满足网民需求并具有唯一性，这是搜索引擎推广的有效方式。 软文内容推广法。在网络平台上撰写或引用优质文章，并巧妙地嵌入自身网站链接，以此吸引关注并实现推广目的。 利用媒体网站推广。

3、想高效进行网络推广那么就需要我们不断的学习研究并多加实践尝试，学会借助外部专业技术或软件辅助推广，达到事半功倍的效果。找到适合自己的推广平台，少说多做，执行力不可或缺。

4、制定推广方案时，需要针对目标客户的需求来制定。针对第一类客户，可以在博客、论坛、综合社区等发布相关文章，并在文章末尾宣传网站。针对第二类客户，需要优化网站关键词的自然排名，主要优化手法是以内部体验为主，外部推广为辅。外部推广可以采用网络推广的方式，而内部体验则需要提高内容的相关性和质量。

bp神经网络的缺点

)局部极小化问题：从数学角度看，传统的BP神经网络为一种局部搜索的优化方法，它要解决的是一个复杂非线性化问题，网络的权值是通过沿局部改善的方向逐渐进行调整的，这样会使算法陷入局部极值，权值收敛到局部极小点，从而导致网络训练失败。

最后，BP神经网络的学习和记忆特性存在不稳定性。一旦增加新的学习样本，先前的权值和阈值将被重置，网络需要重新学习。然而，可以保存那些在预测或分类任务中表现良好的权值，以提高效率。

bp神经网络是有一定缺陷的，比如容易陷入局部极小值，还有训练的结果依赖初始随机权值，这就好比你下一个山坡，如果最开始的方向走错了，那么你可能永远也到不了正确的山脚。

BP神经网络的缺点 然而，在实际应用中，BP神经网络的初始连接权值、阂值的选取对于BP神经网络性能具有关键性影响，若初始连接权值、阂值选取不当，则易导致BP神经网络陷入传统固有的缺陷——收敛速度慢和易陷入局部极值。

，训练时间较长。对于某些特殊的问题，运行时间可能需要几个小时甚至更长，这主要是因为学习率太小所致，可以采用自适应的学习率加以改进。2，完全不能训练。训练时由于权值调整过大使激活函数达到饱和，从而使网络权值的调节几乎停滞。为避免这种情况，一是选取较小的初始权值，二是采用较小的学习率。