bp神经网络用于函数逼近

资 源 简 介

bp神经网络用于函数逼近，拟合效果较好，一经过测试

详 情 说 明

在机器学习中，BP神经网络是一种常用的算法，它通常被用于函数逼近。此算法的拟合效果较好，已经在多项测试中得到验证。BP神经网络通过反向传播算法不断调整权重和偏差，从而实现对目标函数的逼近。同时，它也是一种前向传播的神经网络，可以在处理非线性问题时发挥重要作用。总体而言，BP神经网络是一种非常强大的算法，尤其适用于函数逼近和模式识别等领域。