典型的多层神经网络模型,如何搭建神经网络模型

试画出BP神经网络结构输入层3节点,隐层5节点,输出层2节点

BP（Back Propagation）神经网络最初于1986年由Rumelhart和McCelland科研团队提出，并被设计为一种基于误差逆传播算法进行训练的多层前馈网络结构，在当前领域中被广泛采用，并且是最为常用的一种模型。

该BP网络具备学习并存储大量输入与输出模式映射关系的能力；它无需事前明确这种映射关系所对应的数学方程；其采用的是最速下降法作为优化策略；该网络通过反向传播算法持续更新其权值与阈值参数；以使整个系统的误差平方和达到最小化目标

BP神经网络模型的拓扑结构由输入层(in)、隐藏型(hidden-type)和输出层(output units)组成。使用WORD时可以绘制图形，并在其中插入形状。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

如何用visio画卷积神经网络图。图形类似下图所示

尝试着在Visio中绘制了这个图，在更多形状库中的'具有透视效果'类别中可以找到所需图形块。将图形块拖入绘图区后通过调整小红点来改变透视角度至所需位置即可完成初步调整。其余图形块可以通过按住Ctrl并拖动来复制并随后根据需要精确调整大小和位置完成布局工作即可

如何用matlab构建一个三层bp神经网络模型，用于预测温度。

第0节、引例 本文采用了Fisher的Iris数据集用作神经网络程序的测试用例。该数据集的具体位置在 内。

该数据集是一组Iris花卉样本集合。已知该数据集中的花卉分为三个亚种，并且需要在此基础上完成分类任务。不同亚种的Iris花卉在花萼长度、花萼宽度、花瓣长度及花瓣宽度等方面存在显著差异性特征。

我们有一个记录了Iris物种花萼长度、花萼宽度、花瓣长度及花瓣宽度的数据集。常用的方法是基于现有数据构建一个识别模型。

如果你只需要使用C#或Matlab来快速构建神经网络以解决当前的问题，或者你已经熟悉了神经网络的基本概念，请直接转向第二部分——《神经网络实现》。

第一节、神经网络基本原理 1. 其人工神经元( Artificial Neuron )的具体表现形式 人工神经网络的基本构建单元是其人工神经元（Artificial Neuron），其具体表现形式如图1所示：该结构示意图表明，在该模型中x₁至xₙ代表来自其他单个神经单元的输入信号；wij则具体数值为从第j个到第i个单元之间的连接强度；而θ作为一个阈值（threshold）或称为偏置（bias），则决定了该单元是否会被激活。

则神经元i的输出与输入之间的关系可表示为：如图所示中yi代表神经元i的输出数值，则该网络中的传递函数f通常被称为激活函数（Activation Function）或者转移函数（Transfer Function）。而net通常被称为净激活值（Net Activation Value），它反映了该神经元在当前输入下的活跃程度。

若将阈值视为神经元i的一个输入x₀的权重w_i₀，则上述表达式可简化表示为：以X表示输入向量、W表示权重向量，则有X = [x₀, x₁, x₂, ..., xₙ]。此时神经元的输出结果可表现为向量内积的形式：当神经元的净激活值net为正值时，则该神经元处在一个激活状态或兴奋状态(fire)；而当net为负值时，则表明该神经元处在一个抑制状态。

图1中的这种神经元模型被称为M-P模型 (McCulloch-Pitts Model)，也被认为是神经网络中的一个处理单元(PE, Processing Element)。

常见激活函数 选择激活函数的过程是构建神经网络的关键步骤之一,其中介绍几种常见的激活函数

(1) 一次函数 ( Liner Function )(2) 模型（Ramp Function）(3) 阈值（Threshold Function）以上三种基本单元均属于一次型模型，在此基础上我们将详细阐述两种经典的非线性激活单元及其特性分析

(4) S型曲线 ( sigmoid curve ) 这种数学模型具有重要的应用价值。(5) 双极型S型曲线 这一类数学模型也具有类似的特性：双极型S型曲线与标准S型曲线的主要区别在于其形状特征的不同。它们的图形关系如图3所示：标准S型曲线与双极型S型曲线在形状上有明显差异。(6) 两者的值域存在显著差异：标准S型曲线的输出范围为(0,1)，而双极型S型曲线的输出范围则扩展到了(-1,1)区间内。

考虑到S形函数与双极S形函数均为可导函数（其导数为连续函数），因此它们都适合应用于BP神经网络中。（因为BP算法要求激活函数必须可导）具体情况如下：